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Flexible Neural Trees Ensemble for Stock Index Modeling

Flexible Neural Trees Ensemble for Stock Index Modeling
Flexible Neural Trees Ensemble for Stock Index Modeling

Flexible Neural Trees Ensemble for Stock Index

Modeling

Yuehui Chen1,Ju Yang1,Bo Yang1and Ajith Abraham2

1School of Information Science and Engineering

Jinan University,Jinan250022,P.R.China

Email:yhchen@https://www.doczj.com/doc/2818832336.html,

2School of Computer Science and Engineering

Chung-Ang University,Seoul,Republic of Korea

Email:ajith.abraham@https://www.doczj.com/doc/2818832336.html,

Abstract.The use of intelligent systems for stock market predictions

has been widely established.In this paper,we investigate how the seem-

ingly chaotic behavior of stock markets could be well represented using

Flexible Neural Tree(FNT)ensemble technique.To this end,we con-

sidered the Nasdaq-100index of Nasdaq Stock Market SM and the S&P

CNX NIFTY stock index.We analyzed7-year Nasdaq-100main index

values and4-year NIFTY index values.This paper investigates the devel-

opment of novel reliable and e?cient techniques to model the seemingly

chaotic behavior of stock markets.The structure and parameters of FNT

are optimized by using Genetic Programming(GP)and particle Swarm

Optimization(PSO)algorithms,repectively.A good ensemble model is

formulated by the Local Weighted Polynomial Regression(LWPR).This

paper investigates whether the proposed method can provide the re-

quired level of performance,which is su?ciently good and robust so as

to provide a reliable forecast model for stock market indices.Experiment

results shown that the model considered could represent the stock indices

behavior very accurately.

1Introduction

Prediction of stocks is generally believed to be a very di?cult task-it behaves like a random walk process and time varying.The obvious complexity of the problem paves the way for the importance of intelligent prediction paradigms. During the last decade,stocks and futures traders have come to rely upon var-ious types of intelligent systems to make trading decisions[1][2].Several in-telligent systems have in recent years been developed for modelling expertise, decision support and complicated automation tasks[3][4].In this paper,we an-alyzed the seemingly chaotic behavior of two well-known stock indices namely the Nasdaq-100index of Nasdaq SM[5]and the S&P CNX NIFTY stock index [6].The Nasdaq-100index re?ects Nasdaq’s largest companies across major in-dustry groups,including computer hardware and software,telecommunications, retail/wholesale trade and biotechnology[5].The Nasdaq-100index is a modi-?ed capitalization-weighted index,which is designed to limit domination of the

Index by a few large stocks while generally retaining the capitalization ranking of companies.Through an investment in the Nasdaq-100index tracking stock,investors can participate in the collective performance of many of the Nasdaq stocks that are often in the news or have become household names.Similarly,S&P CNX NIFTY is a well-diversi?ed 50stock index accounting for 25sectors of the economy [6].It is used for a variety of purposes such as benchmarking fund portfolios,index based derivatives and index funds.The CNX Indices are computed using market capitalization weighted method,wherein the level of the Index re?ects the total market value of all the stocks in the index relative to a particular base period.The method also takes into account constituent changes in the index and importantly corporate actions such as stock splits,rights,etc.without a?ecting the index value.

Our research is to investigate the performance analysis of FNT[9][10]ensem-ble for modelling the Nasdaq-100and the NIFTY stock market indices.The hierarchical structure of FNT is evolved using GP with speci?c instructions.The parameters of the FNT model are optimized by PSO algorithm [7].We an-alyzed the Nasdaq-100index value from 11January 1995to 11January 2002

[5]and the NIFTY index from 01January 1998to 03December 2001[6].For both the indices,we divided the entire data into almost two equal parts.No spe-cial rules were used to select the training set other than ensuring a reasonable representation of the parameter space of the problem domain [2].

2The Flexible Neural Tree Model

The function set F and terminal instruction set T used for generating a FNT model are described as S =F T ={+2,+3,...,+N } {x 1,...,x n },where +i (i =2,3,...,N )denote non-leaf nodes’instructions and taking i arguments.x 1,x 2,...,x n are leaf nodes’instructions and taking no other arguments.The out-put of a non-leaf node is calculated as a ?exible neuron model (see Fig.1).From this point of view,the instruction +i is also called a ?exible neuron operator with i inputs.

In the creation process of neural tree,if a nonterminal instruction,i.e.,+i (i =2,3,4,...,N )is selected,i real values are randomly generated and used for representing the connection strength between the node +i and its children.In addition,two adjustable parameters a i and b i are randomly created as ?exible activation function parameters.For developing the FNT,the ?exible activation

function f (a i ,b i ,x )=e ?(x ?a i b i )

2is used.The total excitation of +n is net n = n

j =1w j ?x j ,where x j (j =1,2,...,n )are the inputs to node +n .The output of the node +n is then calculated by out n =f (a n ,b n ,net n )=e ?(netn ?an bn )2.The overall output of ?exible neural tree can be computed from left to right by depth-?rst method,recursively.

Tree Structure Optimization.Finding an optimal or near-optimal neural tree is formulated as a product of evolution.In this study,the crossover and selection operators used are same as those of standard GP.A number of neural tree mutation operators are developed as follows:

x 1

x n x 2

Output layer layer Input layer Fig.1.A ?exible neuron operator (left),and a typical representation of the FNT with function instruction set F ={+2,+3,+4,+5,+6},and terminal instruction set T ={x 1,x 2,x 3}(right)

(1)Changing one terminal node:randomly select one terminal node in the neural

tree and replace it with another terminal node;

(2)Changing all the terminal nodes:select each and every terminal node in the

neural tree and replace it with another terminal node;

(3)Growing:select a random leaf in hidden layer of the neural tree and replace

it with a newly generated subtree.

(4)Pruning:randomly select a function node in the neural tree and replace it

with a terminal node.

Parameter Optimization with PSO.The Particle Swarm Optimization (PSO)conducts searches using a population of particles which correspond to individuals in evolutionary algorithm (EA).A population of particles is randomly generated initially.Each particle represents a potential solution and has a position repre-sented by a position vector x i .A swarm of particles moves through the problem space,with the moving velocity of each particle represented by a velocity vector v i .At each time step,a function f i representing a quality measure is calculated by using x i as input.Each particle keeps track of its own best position,which is associated with the best ?tness it has achieved so far in a vector p i .Furthermore,the best position among all the particles obtained so far in the population is kept track of as p g .In addition to this global version,another version of PSO keeps track of the best position among all the topological neighbors of a particle.At each time step t ,by using the individual best position,p i ,and the global best position,p g (t ),a new velocity for particle i is updated by

v i (t +1)=v i (t )+c 1φ1(p i (t )?x i (t ))+c 2φ2(p g (t )?x i (t ))(1)

where c 1and c 2are positive constant and φ1and φ2are uniformly distributed random number in [0,1].The term v i is limited to the range of ±v max .If the velocity violates this limit,it is set to its proper limit.Changing velocity this way enables the particle i to search around its individual best position,p i ,and global best position,p g .Based on the updated velocities,each particle changes its position according to the following equation:

x i (t +1)=x i (t )+v i (t +1).(2)

Procedure of the general learning algorithm.The general learning proce-dure for constructing the FNT model can be described as follows.

1)Create an initial population randomly(FNT trees and its corresponding

parameters);

2)Structure optimization is achieved by the neural tree variation operators as

described in subsection2.

3)If a better structure is found,then go to step4),otherwise go to step2);

4)Parameter optimization is achieved by the PSO algorithm as described in

subsection2.In this stage,the architecture of FNT model is?xed,and it is the best tree developed during the end of run of the structure search.The parameters(weights and?exible activation function parameters)encoded in the best tree formulate a particle.

5)If the maximum number of local search is reached,or no better parameter

vector is found for a signi?cantly long time then go to step6);otherwise go to step4);

6)If satisfactory solution is found,then the algorithm is stopped;otherwise go

to step2).

3The FNT Ensemble

The Basic Ensemble Method.A simple approach to combining network outputs is to simply average them together.The basic ensemble method(BEM) output is de?ned:

f BEM=1

n

n

i=1

f i(x)(3)

This approach by itself can lead to improved performance,but doesn’t take into account the fact that some FNTs may be more accurate than others.It has the advantage that it is easy to understand and implement and can be shown not to increase the expected error.

The Generalized Ensemble Method.A generalization to the BEM method is to?nd weights for each output that minimize the positive and negative classi-?cation rates of the ensemble.The general ensemble method(GEM)is de?ned:

f BEM=

n

i=1

αi f i(x)(4)

where theα i s are chosen to minimize the root mean square error between the FNT outputs and the desired values.For comparison purpose,the opti-mal weights of the ensemble predictor are optimized by using PSO algorithm. The L WPR Method.To investigate more e?cient ensemble method,a LWPR approximation approach is employed in this work[11].In this framework,the?nal output of FNT ensemble is approximated by a local polynomial model,i.e.,

f LW P R=

M

i=1

βi t i(x)(5)

where t i is a function that produces the i th term in the polynomial.For example, with two inputs and a quadratic local model we would have t1(x)=1,t2(x)=x1, t3(x)=x2,t4(x)=x21,t5(x)=x1x2,t6(x)=x22.Equation(5)can be written more compactly as

f LW P R=βT t(x)(6)

where t(x)is the vector of polynomial terms of the input x andβis the vector of weight terms.The weight of the i th datapoint is computed as a decaying function of Euclidean distance between x k and x query.βis chosen to minimize

N

i=1

ω2i(f LW P R?βT t(x))(7) whereωi is a Gaussian weight function with kernel width K:

ωi=exp(?Distance2(x i,x query)/2K2).(8) 4Experiments

We considered7-year stock data for the Nasdaq-100Index and4-year for the NIFTY index.Our target is to develop e?cient forecast models that could pre-dict the index value of the following trade day based on the opening,closing and maximum values of the same on a given day.The assessment of the prediction performance of the di?erent ensemble paradigms were done by quantifying the prediction obtained on an independent data set.The Root Mean Squared Error (RMSE),Maximum Absolute Percentage Error(MAP)and Mean Absolute Per-centage Error(MAPE)and Correlation Coe?cient(CC)were used to study the performance of the trained forecasting model for the test data.MAP is de?ned as follows:

MAP=max(|P actual,i?P predicted,i|

P predicted,i

×100)(9)

where P actual,i is the actual index value on day i and P predicted,i is the forecast value of the index on that day.Similarly MAP E is given as

MAP E=1

N

N

i=1

(

|P actual,i?P predicted,i|

P predicted,i

)×100(10)

where N represents the total number of days.

We used instruction set I={+2,+3,...,+6,x0,x1,x2}for modeling the Nasdaq-100index and instruction set I={+2,+3,...,+8,x0,x1,x2,x3,x4} for modeling the NIFTY index.We have conducted10FNT models for predict-ing the Nasdaq-100index and the NIFTY index,respectively.And then three ensemble methods discussed in Section3are employed to predict the both index.

Table1.Empirical comparison of RMSE results for four learning methods

Best-FNT BEM GEM LWPR Nasdaq-1000.018540.018240.016354.41×10?5

NIFTY0.013150.012580.012221.96×10?7 Table2.Statistical analysis of four learning methods(test data)

Best-FNT BEM GEM LWPR

Nasdaq-100

Correlation coe?cient0.9975420.9976100.9977570.999999 MAP98.129898.332097.33470.4709

MAPE 6.1090 6.3370 5.78300.0040

NIFTY

Correlation coe?cient0.9969080.9970010.09971090.999999 MAP28.006434.368726.81887.65×10?4

MAPE 3.2049 2.9303 2.65701.92×10?5 Table1summarizes the test results achieved for the two stock indices using the four di?erent approaches.Performance analysis of the trained forecasting models for the test data was shown in Table2.Figures2and3depict the test results for the one day ahead prediction of the Nasdaq?100index and the NIFTY index respectively.

5Conclusions

In this paper,we have demonstrated how the chaotic behavior of stock indices could be well represented by FNT ensemble learning paradigm.Empirical results on the two data sets using FNT ensemble models clearly reveal the e?ciency of the proposed techniques.In terms of RMSE values,for the Nasdaq-100index and the NIFTY index,LWPR performed marginally better than other models.For both index(test data),LWPR also has the highest correlation coe?cient and the lowest value of MAPE and MAP values.A low MAP value is a crucial indicator for evaluating the stability of a market under unforeseen?uctuations.In the present example,the predictability assures the fact that the decrease in trade is only a temporary cyclic variation that is perfectly under control.Our research was to predict the share price for the following trade day based on the opening, closing and maximum values of the same on a given day.Our experiment results indicate that the most prominent parameters that a?ect share prices are their immediate opening and closing values.The?uctuations in the share market are chaotic in the sense that they heavily depend on the values of their immediate

0.1

0.2

0.30.40.50.60.70.80.9

Time

M o d e l o u t p u t s a n d d e s i r e d v a l u e s Fig.2.Test results showing the performance of the di?erent methods for modeling the Nasdaq-100

index

0.1

0.2

0.30.40.50.60.7

0.8

Time

M o d e l o u t p u t s a n d d e s i r e d v a l u e s Fig.3.Test results showing the performance of the di?erent methods for modeling the NIFTY index

forerunning ?uctuations.Long-term trends exist,but are slow variations and this information is useful for long-term investment strategies.Our study focus on short term,on ?oor trades,in which the risk is higher.However,the results of our study show that even in the seemingly random ?uctuations,there is an underlying deterministic feature that is directly enciphered in the opening,clos-ing and maximum values of the index of any day making predictability possible.Empirical results also show that LWPR is a distinguished candidate for the FNT ensemble or neural networks ensemble.

References

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11.Moore A.and Schneider J.and Deng K.:E?cient Locally Weighted Polynomial

Regression Predictions,Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning,(1997)236-244.

step7与wincc flexible仿真

使用Wincc Flexible与PLCSIM进行联机调试是可行的,但是前提条件是安装Wincc Flexible时必须选择集成在Step7中,下面就介绍一下如何进行两者的通讯。 Step1:在Step7中建立一个项目,并编写需要的程序,如下图所示: 为了演示的方便,我们建立了一个起停程序,如下图所示: Step2:回到Simatic Manager中,在项目树中我们建立一个Simatic HMI Station的对象,如果Wincc Flexible已经被安装且在安装时选择集成在Step7中的话,系统会调用Wincc Flexible程序,如下图所示:

为方便演示,我们这里选择TP270 6寸的屏。 确定后系统需要加载一些程序,加载后的Simatic Manager界面如下图所示:

Step3:双击Simatic HMI Station下Wincc Flexible RT,如同在Wincc Flexible软件下一样的操作,进行画面的编辑与通讯的连接的设定,如果您安装的Wincc Flexible软件为多语言版本,那么通过上述步骤建立而运行的Wincc Flexible界面就会形成英语版,请在打开的Wincc Flexible软件菜单Options-〉Settings……中设置如下图所示即可。 将项目树下通讯,连接设置成如下图所示: 根据我们先前编写的起停程序,这里只需要使用两个M变量与一个Q变量即可。将通讯,变量设置成如下图所示:

将画面连接变量,根据本文演示制作如下画面: 现在我们就完成了基本的步骤。

Step4:模拟演示,运行PLCSIM,并下载先前完成的程序。 建立M区以及Q区模拟,试运行,证实Step7程序没有出错。 接下来在Wincc Flexible中启动运行系统(如果不需要与PLCSIM联机调试,那么需要运行带仿真器的运行系统),此时就可以联机模拟了。 本例中的联机模拟程序运行如下图所示:

详解雅思听力section1考点及解题技巧(三)

详解雅思听力section1考点及解题技巧(三)有过雅思考试经历的考生都知道雅思听力考试的四个section中,就题目的难度、考察的背景信息及录音的速度而言,section 1可以说是难度较低的一部分,然而,纵观考题卷,我们却经常发现section 1的正确率有时却不尽人意。下面为大家详解雅思听力section1考点及解题技巧,希望对大家的雅思听力备考有帮助。 二、解题思路 Section 1中的解题思路可划分为2个环节,分别是:角色分工、信息陷阱。 1、角色分工 从section 1是一个conversation的文体上看,10道题的角色分工是很明显的。根据角色的不同,我们分为信息提问者和信息提供者。从卷面上我们不难发现, (1)10道题都是由信息提供者即回答问题的人提供,比如:Cambridge 7 Test 1 S1; (2)其中有2-4道题是由信息提问者提供,比如:Cambridge 5 Test 2 S1。 2、信息陷阱 (1)信息提问者所提供的答案多数为“陷阱”。 我们对section 1的题目做好角色分工后,就可以根据角色来做题。因为大部分的题目是由信息提供者提供,因此考生在听题的时候,可以不理会信息提问者给出的答案。 (2)信息提供者提供答案的过程中,信息随时会发生转变。 下面我们通过剑桥5 Test 2 Section 1的部分题目来讲解这2个环节。 Q2 two forms of ID e.g. driving license………………..

Q6 Computers can be booked up to……….. hours in advance. 我们先来看一下这两道题的录音: LIBRARIAN: We also need two documents for ID, so a driving license would be fine. MAN: I have got that and what else? A credit card?(陷阱之一) LIBRARIAN: No, it needs to have your address on it.(陷阱之二) MAN: Shall I bring a bank statement,(正确答案) would that do? LIBRARIAN: That’ll be fine.(给予肯定) MAN: Do I have to book in advance for them? LIBRARIAN: Oh, yes, it’s advisable. Most people tend to book 24(陷阱之一) hours in advance although sometimes you can get one with only 6(陷阱之二) hours’notice. However,(语气转折) the earliest you can book a computer is 48(正确答案) hours before you need it. 从录音中可以看出MAN是信息提问者,LIBRARIAN是信息提供者。Q2是由信息提问者提供答案,最终由信息提供者来确定正确答案,而Q6是直接由信息提供者提供答案,但信息不断更换—最终however后给出了正确答案。 以上就是详解雅思听力section1考点及解题技巧的内容,希望对大家的雅思备考有帮助。最后,预祝大家在雅思考试中取得满意的成绩。

系统集成项目管理规范

省级中心系统集成项目管理规范 为规范本公司系统集成的管理,形成一套行之有效的规范化的工作方法,提高工作效率,明确员工的工作职责,保证工程的质量,特制定本规范。 一、工程组织结构 省级中心工程的系统集成工作采用项目负责制,即由部门负责人指定、报公司批准确定一名项目经理。 项目经理接受任命后,必须与用户项目组协调,确定用户现场项目负责人,制订出可行的工作进度表。根据工程的情况,划分用户项目负责人的任务,由项目经理提名,部门负责人批准配备工程参与人员组成一任务小组,任务小组可以由一名或多名人员组成。项目经理也可以作为工程参与人员。 1.1、项目经理的主要职责: 1)与用户和公司进行工程总协调。 2)计划工程进度,划分用户项目负责人的任务。 3)负责工程参与人员的配备并安排的实施过程,负责工程的进度、包括住宿等。 4)对用户所提出要求的响应。 5)制作和管理工程文档。 6)协调解决工程实施过程中出现的不可预测的问题。 7)向部门和公司领导汇报工作进度。 8)负责监督和考核工程参与人员的工作。

9)保证项目按合同期限和技术要求完成,承担完成工程目标的责任。 1.2、任务小组负责人的主要职责: 1)依照本规定,完成项目经理安排的任务。 2)向项目经理汇报工作进展情况,反馈用户的要求与意见。 3)负责任务准备期和实施期与用户的协调工作。 4)安排本任务小组成员的分配实施工作。 5)制作更新与任务相关的工程文档。 6)解决工程实施过程中出现的不可预测、妨碍进度的因素。 7)承担完成所接受任务的责任。 二、工程工作流程 在立项阶段,根据公司签订的合同,明确项目背景和技术方案,由部门负责人任命项目经理,下达《项目计划书》。 在计划阶段,由项目经理制订出的工程项目计划,划分工程任务,人员配备要求,确认用户项目负责人,并报部门负责人批准。 在准备阶段的主要工作包括设备采购、确定中心机房设备平面位置、中心机房拓扑图等方案准备。 在实施阶段的主要工作包括运输设备、设备到货验收、主机安装调试、数据库安装调试、网络设备安装调试以及其他设备安装调试。

雅思口语考试必备基础知识及应试技巧

雅思口语考试必备基础知识及应试技巧 一、在日常口语练习中应注意哪些问题,如何进行提高? 首先大家要明白,口语考试的目的,绝不仅仅是通过考试,而是增强口语交流的能力,毕竟大家以后都要出国学习的。那么在没有英语环境的条件下,如何给自己创造环境?我本人正在做的,也是我的学生们正在做的,是每天半小时的英语新闻,口语考试不仅仅是说话,更要听懂对方在说什么,所以你听懂了老外说的,你熟悉了对方的语调,对自己的口语听力,有着直接的帮助,对于阅读和写作,长远看来也是很有益的。就想9月7日刚刚结束的雅思考试A类大作文,讲述的是nuclear power—核能。很多学生望而却步,不知道如何下笔,但如果有听英语新闻的考生,会发现要写这样的作文并不是件很困难的事情。这也就不难理解,为什么考官曾经说过,不要求考生的知识面很深,但要广。 平时除了听新闻,更要多加强一些雅思口语考试环境的模拟。往往有很多考生平时练习和积累很好,但一到考场上就出现怯场,连平时能听懂的、会说也不会了,这严重影响了考试成绩。对此,我建议考生平时一定要多,加强一些话题讨论的练习,最好报个培训班,可以得到老师的更多在技巧、应试中的真传。对于口语学习,小马过河是不错的选择,有针对雅思的单独的口语精炼,老师大多是国外回来的,纯真的口音有助于口语水平的提升,对于相对基础较差的考生来,

可以考虑先上基础的剑桥课程打底子,即使第一次考试不过,还可以继续通过网络课程的进一步学习,准备下次考试。

二、考前考生应该注意些什么? 很多考生在雅思考试口语考试之前会更加努力地去复习,导致紧张情绪增加,其实考前应该心情放松,心态平和,考试才能正常发挥水平。因为考试首先考验的是大家的心态。所以,建议考生考前做到一下几点: 1.提前一周调整生物钟,习惯早睡早起。争取把最佳状态调整到上午时间段,而非继续做夜猫子。 2.千万不要题海战术,每天一套题只能让你力不从心。即使无力完成复习目标,也不要苛求,不必给自己太大压力。 3.、坚持给自己营造英文环境。坚持每天听一段听力,像平时一样,念一阵英文,还可以适当看一看美剧,毕竟考场上的PART1也是首先展现你交际能力的机会,如果发音准确,表达地道,那么你就先拔头筹了。 4.摆正心态,相信只要付出必有收获。 三、考生在雅思口语考试部分的得分普遍在5分左右,真正的高分是凤毛麟角的。

系统集成项目管理

系统集成项目管理 第一章信息系统概述 1.1 信息与信息系统 1.1.2 信息系统 信息系统概念:信息系统是与信息加工、传递、存储、利用有关的系统 信息系统一般包括:(1)数据处理系统(2)管理信息系统(3)决策支持系统(4)办公自动化系统 1.数据处理系统:主要功能是将输入的数据信息进行加工、整理、计算各种分析指标,变为易于被人们接受的信息,并将处理后的信息进行有序的存储,随时通过外部设备输给信息使用者。它包括:对数据进行收集、存储、传输、变换的过程。 2.管理信息系统:是为了适应现代化管理的需要,它研究系统息处理和决策的整个过程,它由人、计算机、通信设备等硬件和软件构成,能进行管理信息的收集、加工、存储、传输和维护使用。 3.决策支持系统:包括结构化、半结构化(无经验可询)和非机构化(人机对话) 4.办公自动化系统 1.2 信息系统工程 1.信息系统工程的几个阶段: 按照生命期来讲,信息系统工程包括:立项、规划、建设、应用、维护几个阶段。 2.信息系统工程的容: (1)信息网络系统

(2)信息资源系统 (3)信息应用系统(必会) 信息应用系统的生命期包括 4 个阶段:产生、开发、运维、消亡(必会)1)产生阶段也成为信息系统的概念阶段,需求分析阶段 2)开发阶段:开发阶段分为以下几个子阶段: a) 总体规划 b) 系统分析 c) 系统设计 d)系统实施 e)系统验收 3)运维阶段:信息系统验收通过,正式交给客户后,系统进入运行阶段。运维阶段维护的四种类型(就是鱼丸) 纠错性维护(检修) 适应性维护(升级) 完善性维护(提升功能,工作量最大) 预防性维护(工作量最小) 4)消亡阶段 (4)信息系统的开发法: 1)结构化法(需求明确,是最成熟,最广泛的开发法之一) 2)快速原型法(适用于需求模糊,结构性较差的项目)包括进化型原型和抛弃型原型3)企业系统规划的法:其目标是提供一个信息系统规划,用以支持企业短期长期的要求

医院信息集成平台建设方案

信息集成平台建设方案 1建设需求 一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成,牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工,整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势,医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的,它们来源于不同的厂家,基于不同的技术,缺乏统一的信息交换标准,这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。 系统集成平台的构建主要面向两个核心问题:一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务,从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性;另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务,系统集成服务基于系统集成模型,通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务,确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作,从而以数字化的形式完成各项医疗业务。 2建设目标 系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍,由于不同厂商之间的产品不兼容,使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台,在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上,制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范,开发基于规范的系统集成平台,为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。

3信息集成方法 信息集成方法有三,即应用集成、数据集成、界面集成,这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能,可以采用HL7消息,Web Service,CORBA,EJB,DCOM, RPC等标准,采用消息中间件,BPM等中间件实现;数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享,以及数据之间的映射变换,常采用ETL (Extract-Transform-Load)工具实现;界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成,采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。 协同应用从早期单纯的点对点接口方式,发展到现如今的集成平台方式。各种方式中: 点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1:N的接口,假定有 N个系统相互之间需要建立接口,则接口数为 N*(N-1)/2。 集成平台方式中,在N个系统需要进行应用协同的情况下,只需要开发 N个适配器接口即可,减少了集成平台的系统负荷。 由于医院信息系统复杂性,我们根据不同的需求和应用场景,设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。 4应用集成 和医技辅诊科室信息系统(如PACS/RIS、LIS、MUSE等)的信息集成,这种场景,信息交互的数据量不大,实时性要求不高,且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大,采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。 集成平台体系结构如下图所示,集成平台对外提供支持多种方式的集成服务:包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。

中国科学院包括5个学部

中国科学院包括5个学部(数理学部、化学部、生物学部、地学部、技术科学部),以及11个分院(沈阳、长春、上海、南京、武汉、广州、成都、昆明、西安、兰州、新疆)、84个研究院所、1所大学、2所学院、4个文献情报中心、3个技术支撑机构和2个新闻出版单位,分布在全国20多个省(市)。此外,还投资兴办了430余家科技型企业(含转制单位),涉及11个行业,其中包括8家上市公司。 我虽然是理科生,但却是跨校跨专业考上中科院的,现在回顾自己的考研之路,真的是很艰辛。当时时间真的是很紧,虽然我在三月份就开始复习了,可在十月份时由于种种原因,又换了一个学校又换了一个专业。所以,我想给跟我情况类似的后来人以下12点建议,仅供参考。 1.复习时一定要做到前紧后松,由于人在开始时不管是精力还是兴趣都是很好的,所以一定要抓住这段时间攻克难点。 2.对于数学和专业课,要先过一遍书本,把课后题目都搞定,并记下以后还有价值再看的题目。 3.对于数学,本人比较偏好李永乐的复习全书,这本书在实用性上是非常强的,它的基础知识和题目是成绩提高的关键。建议题目一定要自己算出得数,并把一些关键的题目记下。 4.专业课一定要下大功夫,这是你跨校能否考上的决定因素。除了指定数目和真题外,最好可以找到去年考上这个专业的师兄师姐,从他们那里可以得到很多资料和经验(包括复试的)。 5.对于数学和专业课的重要题目,一定要多做。 6.在对待模拟题上,只当作练兵就行了,正式考试出的题目是很正规的,不会是些偏难偏怪的题目,还是比较基础的。 7.每天给自己定个计划,每天坚持是成败的关键。

8.政治尽量还是上个辅导班比较好,强化班帮你打基础,最后的预测班还是挺有用的,能帮你省不少事。 9.尽量找几个志同道合的朋友一起结伴,有问题可以相互讨论,本人觉得结伴考研对自己帮助非常大,当然尽量不要找异性,在考研攻坚时人心理是很脆弱的。 10.每天给自己留出一点时间做整理。梳理一下自己的一天,觉得自己还有哪些问题,总之是要给自己留出一段思考的时间。 11.一定要给自己留出放松娱乐的时间,这点非常重要。考研到了最后,已经不是智力的较量,而是体力的较量。所以每天一定要给自己留出一个小时左右放松娱乐锻炼的时间。 12.在考研整个过程中,做题目至关重要,题目一定不能做少,要花大功夫把每类题目都练得滚瓜烂熟。 就说这么多吧,以上只是本人的一点小建议。没说到的内容大家可以在多参考别人的经验,在此感谢和我一起战

雅思写作应试技巧 答案

第二節經濟原則 1. Some people are strongly against space research because they think it is an extravagant and wasteful project for developing countries. 2. Many people are struggling at the poverty line, lacking food and shelter. Why not use the limited public funds to help them alleviate poverty? 3. The primary responsibility of a government is to help its people eliminate poverty, disease and illiteracy. 4. The development of tourism creates many job opportunities and great amounts of foreign currency. 5. Play ing computer games all day lavishes parents’ hard-earned money. 6. Art funding is a luxurious practice to many developing countries. 7. Improving people’s welfare is the government’s obligation. 8. The construction of stadiums and theaters squanders the go vernment’s tight budget. 9. It is a dissipation of taxpayers’ money for the government to subsidize artists and musicians. 10. It is a luxurious dream for children in the poverty-stricken area to receive formal education. 11. Net-surfing is a costly hobby. 12. Preservation of endangered species is a great economic burden on the developing nations. 13. Hosting the Olympic Games can increase the government revenue and create more employment. 14. A private car is a luxury to many destitute families. 15. It is a laudable endeavor to help children in the impoverished area to have access to formal education. 16. Sending children to study abroad is a heavy financial burden on many families. 17. The development of space exploration lavishes the limited public funds. 18. College students’ taking part-time jobs helps ease the financial burden of their parents. 19. It is a great economic burden for a government with a tight budget to subsidize artists and drama companies, which lavishes taxpayers’ money. 20. Legalization of gambling can bring the government a great amount of foreign currency and at the same time create a considerable number of employment opportunities.

winccflexible系统函数

WinCC Flexible 系统函数报警 ClearAlarmBuffer 应用 删除HMI设备报警缓冲区中的报警。 说明 尚未确认的报警也被删除。 语法 ClearAlarmBuffer (Alarm class number) 在脚本中是否可用:有 (ClearAlarmBuffer) 参数 Alarm class number 确定要从报警缓冲区中删除的报警: 0 (hmiAll) = 所有报警/事件 1 (hmiAlarms) = 错误 2 (hmiEvents) = 警告 3 (hmiSystem) = 系统事件 4 (hmiS7Diagnosis) = S7 诊断事件 可组态的对象 对象事件 变量数值改变超出上限低于下限 功能键(全局)释放按下 功能键(局部)释放按下 画面已加载已清除 数据记录溢出报警记录溢出 检查跟踪记录可用内存很少可用内存极少 画面对象按下 释放 单击 切换(或者拨动开关)打开 断开 启用 取消激活 时序表到期 报警缓冲区溢出 ClearAlarmBufferProtoolLegacy 应用

该系统函数用来确保兼容性。 它具有与系统函数“ClearAlarmBuffer”相同的功能,但使用旧的ProTool编号方式。语法 ClearAlarmBufferProtoolLegacy (Alarm class number) 在脚本中是否可用:有 (ClearAlarmBufferProtoolLegacy) 参数 Alarm class number 将要删除其消息的报警类别号: -1 (hmiAllProtoolLegacy) = 所有报警/事件 0 (hmiAlarmsProtoolLegacy) = 错误 1 (hmiEventsProtoolLegacy) = 警告 2 (hmiSystemProtoolLegacy) = 系统事件 3 (hmiS7DiagnosisProtoolLegacy) = S7 诊断事件 可组态的对象 对象事件 变量数值改变超出上限低于下限 功能键(全局)释放按下 功能键(局部)释放按下 画面已加载已清除 变量记录溢出报警记录溢出 检查跟踪记录可用内存很少可用内存极少 画面对象按下 释放 单击 切换(或者拨动开关)打开 断开 启用 取消激活 时序表到期 报警缓冲区溢出 SetAlarmReportMode 应用 确定是否将报警自动报告到打印机上。 语法 SetAlarmReportMode (Mode) 在脚本中是否可用:有 (SetAlarmReportMode) 参数 Mode 确定报警是否自动报告到打印机上: 0 (hmiDisnablePrinting) = 报表关闭:报警不自动打印。

雅思口语考试技巧

口语考试如果希望取得高分(比如7分以上),不但要有一定的口语水平,还要来点“旁门左道”。依据我的经验,口语考试成绩=个人真实的口语水平x现场表现系数x考官认可系数。这三部分中,口语水平短时间内很难有大的提高,虽然完全可以通过充分的准备从而“脱胎换骨”。考官是否认可不能由你把握,但是与你的现场表现直接相关。所以,如果想要在口语考试中拿到高分,最能控制也是最立竿见影的就是你的现场表现。一句话:你要影响考官。 一、雅思口语考试三大破绽 口语考试并非"无机可乘",相反,它的主观性决定了它与生俱来的不准 确性。从两次口语取得8分的经历中,我总结出雅思口语考试有以下破绽,从而使考生能用于影响考官: 1 口语考试的成绩与你的真实水平是正相关的,但不是成正比的。也就是说,在你毫无准备的情况下,它能够测出你属于哪一个档次的,比如说,5-6分是一个中级档次,7-8分是一个高级档次。但是在同一个档次内部,到底是5分还是6分,7分还是8分,完全取决于两个人的主观博弈-你和考官。 2 口语考试的生杀大权掌握在考官手中,所以要“攻城为下,攻心为上”。我的口号是“要把考官当人看”,而不是机器或者大牲口(虽然你心里是这么想的)。口语考试考察的是考生的"沟通"能力,而非单纯的"口语"能力。所以,如果你在考试开始前没有礼貌地和考官打招呼,没有尊重地问问考官的名字,说话的时候表 情冷漠,没有笑容,光目呆滞,总是保持一个声调,使人感到乏味,离开考场时忘了对考官说"再见",总之就是没有给予考官对正常人应有的礼貌和尊重时,你是 休想得高分的。

3 “多算胜,少算不胜”。我们不能打无把握之仗,而要在考试前积极备战,从而使雅思口语考试的科学性在你的成绩上体现的微乎其微。因为口语考试采用的是题库制,所以所有的题目都能从网上找到“机经”。你完全可以做到有的放矢的备考。一旦你有了充分的准备,即使自认为口语水平一般的同学,通过一定的技术处理,完全有可能在口语考试中作到"点石成金",从而取得7分以上的成绩。 二、现场表现系数的四大要素 口语考试要有以下几个要素才能得高分:自信,反应,语音和表情。这就是我说的“现场表现系数”。 1 自信。你有面对考官的自信吗?比如,你是否会很轻松地反问考官:"What can I call you?"从而给考官的笫一印象就是:这个人肯定口语不错,因为其它考生都不敢和我这样!口语考试不同于一般的和鬼子聊天,而是你和一个考官在一间“阴森可怖”的小黑屋里面,你看着他,他看着你。你无权保持沉默,并且你所说的每一句话都将成为承堂证供,因为你面前还摆着一个录音机。你曾有的自信就在你还没有进入口语考场之前的焦急等待中彻底土崩瓦解了。那你就完了,因为你下面的口语考试就会出现技术变形。自信从何而来?准备。如果你对即将考到的题目烂熟于胸,你会不自信吗?如果你已经拥有了大量和鬼子练口语的经历,发现他们无非就是一群来中国“潇洒走一回”的流浪汉,你会不自信吗?所以,试问那些一考口语就紧张的同学,你们有谁在考试之前做到了以上这两点呢? 2 反应。如果你希望对口语考试中的所有问题都有所准备,这是mission impossible。所以要对没有准备过的问题做出敏锐地反应。我第二次考8分的时候被问到一个问题:“Are physical exercises popular in China?”

医院集成平台建设方案

医院信息系统集成平台建 设方案

目录 1.建设背景 (6) 2.建设目标 (7) 2.1实现医疗信息资源整合与利用 (7) 2.2实现医院数据中心建设 (7) 2.3提供管理决策及临床决策支持 (8) 3.设计原则 (8) 统一性 (9) 实用性和先进性 (9) 安全性和可靠性 (9) 开放性、互连性和标准化 (10) 灵活性与可扩展性 (10) 经济性与投资保护 (10) 易管理和易操作性 (10) 整体设计和多种应用相匹配 (11) 可维护、可管理性 (11) 4.建设方案 (11) 4.1医院信息化建设面临的问题和难题 (11) 4.2医院集成平台总体框架 (14) 4.3标准化数据中心 (16) 4.3.1建立数据中心的意义 (17) 4.3.2共享基础信息库 (19)

4.3.3原始业务信息库 (20) 4.4.4交换信息库 (20) 4.3.5临床文档库(CDR) (21) 4.3.6临床数据中心构建方法 (24) ODS(操作数据存储) (25) 数据仓库 (27) 医学知识库 (28) 4.4数据交换层 (31) 4.1.1.数据交换层总线技术特点 (34) 4.1.2.数据交换总线功能特点 (36) 4.1.3.基于数据交换服务总线的业务数据交互 (37) 4.1.4.跨医院信息交换平台 (39) 4.5公共消息服务平台 (40) 4.1.5.支持HL7引擎服务部件 (41) 4.1.6.适配器服务部件 (44) 4.2.Ensemble集成平台中间件 (46) 4.2.1.Ensemble HIE 构成组件 (46) 4.2.2.Ensemble HIE 设计原则 (50) 4.2.3.Ensemble HIE 技术特点 (51) 4.2.4.Ensemble HIE 功能介绍 (56) 病人主索引(MPI) (60) 4.2.5.病人主索引功能 (62) 4.3.统一身份认证授权平台 (66) 4.3.1.统一身份认证授权平台主要功能 (67) 4.3.1.1.单点登录 (67) 4.3.1.2.身份管理 (68) 4.3.1.3.授权管理 (68)

雅思口语的应试技巧和答题思路总结

雅思口语的应试技巧和答题思路总结 雅思口语是雅思考试的重点和难点,由于是采用一对一的真人对话形式,我们在 实际的考场上不仅需要一些英语方面的技巧,也需要一些对话交流方面的技巧。 这篇文章就将雅思口语在备考时的技巧和考场上的技巧都汇总了一下。 一、技巧总结 雅思口语考试技巧一:提前准备适合自己的口语高分词汇 在备考的时候,准备一些常用的7分雅思词汇和雅思技巧,在适当的时候脱口而出,会给你的考试增光添色,同时要在考前的练习过程中,掌握好paraphrase的方法,因为在雅思考试的过程中,由于紧张或者是本身词汇的匮乏,在自己不会的单词上面 会卡壳,而雅思口语是相对比较灵活的,在这种情况下,需要我们用其他的话去替代 那个卡壳的点,这样你的雅思口语就会顺畅、自然。 雅思口语考试技巧二:灵活应对雅思口语考试中的话题 雅思考试中的话题有很多,疑难话题是大家拿到雅思口语满分的最大障碍,当你 在雅思考试的时候,遇到的题目是从来没有见过的,或者是自己比较生疏的话题,需 要你灵活转换,但是当你无法做到灵活转化的时候,那就需要说一个最容易而且最能 说出内容的话题。 雅思口语考试技巧三:充分利用考试中笔记记录 雅思口语考试中的一张纸,就是第二部分开始的时候,考官会给你一张纸和一支笔,让你在思考的时候可以做一些笔记,有些考生觉得做笔记没什么意义,因为做完 了之后,说的时候还是和笔记大相径庭,这说明考生在下面练习的时候没有很好的掌 握通过看笔记说英语的习惯,因此在考场上才会觉得笔记没太大作用。 雅思口语考试技巧四:调节心理状态,不畏惧,不胆怯 雅思考试注重的是语言的应用性,因此在考场中的状态和心态对你的考试起到了 举足轻重的作用,大部分的考生都没有参加过这样的口语考试,因此在考前对考试存 在一种惧怕感,总是担心自己见到老外之后,可能会说的都会变成不会说的,这就是 一种考试障碍,所以需要大家把自己的心态放平稳,一定要把雅思口语考试当成是一 个和考官的谈话,是和一个陌生人的谈话,仅此而已。把自己想说的,能说的,全都 表达出来。 二、两个拓展雅思口语答题思路的方法

系统集成方案.

系统集成(BMS) 一、系统概述 智能化集成系统(IBMS)是一个在技术上、品质管理上、施工管理上都有很高要求的项目,我方特别为这个项目的设计拟定了本系统设计规范说明,以便参与本项目的工作人员能对大楼智能楼宇管理系统的功能、设计及要求有所理解,并确定了系统设计的标准。我方设计根据某综合楼的性质、用途特点,采用先进、成熟的技术对整个大楼的弱电子系统,包括建筑设备管理系统(BAS)、消防自动报警系统(FAS)、公共安全系统(报警、监控系统、门禁系统、停车场管理系统)智能卡应用系统(门禁系统、停车场管理系统),信息引导及发布系统、设备与工程档案管理系统进行统一集成,形成一个统一的、相互关联的、相互协调联动的、在同一平台上运行的综合管理系统,实现楼宇信息的高度共享。 二、设计原则

建筑自动化管理系统的总体设计原则是: 以计算机网络为基础、软件为核心,根据智能化系统工程工作原理,通过信息交换和共享,结合智能建筑的工程建设的一些实际时间经验,将各个具有完整功能的独立分系统组合成一个有机的整体,建立统一的网络管理平台,提高系统维护和管理的自动化水平、协调运行能力及详细的管理功能,能够对各个智能化子系统进行综合管理,满足整个智能化系统预期的使用功能和管理要求,彻底实现功能集成、网络集成和软件界面集成,最大限度地获取系统的综合效益。 三、系统设计方案 1、KITOZER30000建筑自动化管理系统综述 本工程采用广州莱安KITOZER30000建筑自动化管理系统,该在总结多年建筑自动化行业建设经验的基础上,综合研究国外知名的楼宇自动化系统和开发平台并应用最先进的软硬件技术研制成功的。KITOZER30000面向建筑自动化行业、采用子系统集成模式的,集数据采集、网络通信、自动控制和信息管理于一体,是一种可二次开发的监控管理平台软件。 KITOZER30000具有使用简单、性能可靠、速度快、系统开放等特点,高可靠性和高弹性,可广泛应用于智能大厦、智能小区等智能建筑物。 KITOZER30000的总体目标是:“以计算机网络为基础、软件为核心,通过信息交换和共享,将各个具有完整功能的独立子系统整合成一个有机体,实现系统的信息共享,降低系统的运行费用,提高

2020-2021年中国科学院大学生物工程考研招生情况、分数线、参考书目等信息汇总

一、动物研究所简介 动物研究所历史悠久,人才辈出,贡献卓著。1962年由昆虫研究所和动物研究所合并成为现在的动物研究所。动物研究所目前拥有三个国家重点实验室,即干细胞与生殖生物学国家重点实验室、膜生物学国家重点实验室、农业虫害鼠害综合治理研究国家重点实验室;建立了动物生态与保护生物学院重点实验室和动物进化与系统学院重点实验室;有馆藏量近800万号的动物标本馆;还建立了国家动物博物馆,以及众多的野外观察研究台站和基地。研究所主要定位在围绕农业、生态、环境和人类健康及其人与自然协调并存等方面的重大需求和科学问题,在珍稀濒危动物保护、有害动物控制、资源动物可持续利用、动物疾病预警与防控、生殖与发育生物学、动物系统学和进化生物学等领域开展基础性、前瞻性、战略性研究。动物研究所在2003年全国一级学科生物学学科评估中整体水平排名第二,2009年全国一级学科生物学学科评估中整体水平排名第五,在2005年及2010年获得全国优秀博士后流动站荣誉称号。1981年,国务院学位委员会批准动物研究所为我国首批具有博士、硕士学位授予权单位;1987年获准开展具有研究生毕业同等学力的在职人员理学硕士学位、博士学位资格授予工作;1988年经全国博士后管委会批准建立博士后科研流动站;1994年获准为博士生导师自行评定单位;1997年、2000年先后两次被评为中国科学院博士生重点培养基地;1998年被国务院学位委员会批准为一级学科(生物学)博士、硕士学位授予权单位;2008年,动物研究所“生态学”获得北京市重点学科建设资助;2011年,生态学、动物学、发育生物学、细胞生物学四个学科被中科院评为重点学科。2010年,增设生物工程硕士培养点;2011年,成功增列生物医学工程、免疫学、病理学与病理生理学三个学术型硕士培养点。2014年,成功增列基因组学博士及硕士培养点。2016年,成功增列免疫学、病理学与病理生理学两个学术型博士培养点。2017年,成功增列再生医学博士及硕士培养点。现有在学研究生600多人。 二、中国科学院大学生物工程专业招生情况、考试科目

雅思听力:例解填空题型应试技巧

雅思听力:例解填空题型应试技巧。 以剑桥六第59页的4道填句子题为例,原题如下: MARKETING ASSIGNMENT 21.For their assignment,the students must investigate one part of the _________. 22.The method the students must use to collect data is_________. 23.In total,the students must interview_______people.

24.Jack thinks the music preferences of _________listeners are similar. 当面对这样一组题目的时候,首先应该做的是读懂题,划关键词特别是空前后关键词,预测并标记。就是说在读懂句子意思的同时要划出关键词来,那么那些词是关键词呢?一般来讲包括有句子的主语谓语宾语,专有名词,术语以及年代和数字。其余的根据做题人自己的感觉也可以略有添减。但是空前后的关键词则是同学们比较容易忽略而以后必须要注意的。这个划关键词和预测,标记都是同步进行的。比如21题,主要是讲学生们必须研究什么东西的一部分,关键词可以划下the students ,investigate ,one part of the 这几个,其中one part of the 又属于空前后的词汇那么就更要划下并且关注了。这个题不好看出内容来,只能大致猜测是要填学生们要研究的主题,但是是填个名词性的东西这一点应该是明确的,那么就可以在空格里标出n 来提醒自己这个地方等下要填名词。按照这种方法,上面四个题在读完题后应该成为下面的样子 MARKETING ASSIGNMENT

中国科学院水生生物研究所生物学考研试题

中国科学院研究生院水生生物研究所中国科学院研究生院水生生物研究所 2012年招收攻读硕士学位研究生入学考试试题年招收攻读硕士学位研究生入学考试试题 生物学生物学 一、名词解释名词解释((每题4分,共40分) 1.细胞免疫和体液免疫(cellular immunity and humoral immunity ): 2.光周期现象(photoperiodism ): 3.溶原周期(lysogenic cycle ): 4.原生演替和次生演替(primary succession and secondary succession ): 5.初生生长和次生生长(primary growth and secondary growth ): 6.双名法或二名法(binomial nomenclature ): 7.生态位(niche ): 8.不完全双循环和完全双循环(Incomplete double circulation and complete double circulation ): 9.完全变态和不完全变态(holometabola and heterometabola ): 10.同律分节(homonomous metamerism ): 二、填空题填空题((每空每空 1 1 1 分分,共 30 30 分分) 1.构成脂双层的脂质包括 、 和 。 2.细胞核包括 、 、 和核仁4部分。 3.脊索动物的共同特征主要表现在 、 、 几个方面。 4.动物受精卵的早期发育一般都要经过 、 、 、神经胚和中胚层发生等阶段。 5.反射是在一定的神经结构中进行的,这种结构就是反射弧。反射弧包括以下几部分: 、 、 、 与效应器。 6.病毒不具细胞形态,没有完整的 ,不能制造 ,所以病毒不能独立进行各种生命过程。 7.各类脊椎动物血液循环系统的形态结构属于同一类型,它们是同源器官,它们都是由 、 、 、 和淋巴等部分组成的。 8.在生物进化的历程中影响生物进化的因素很复杂主要有 、 、 和灭绝几个方面。 9. 细胞骨架是由 、 和 三种蛋白质纤维组成的。 10. 蒸腾作用之所以能将树中的木质部汁液拉上去是因为水的两种特殊作用:

雅思托福应试技巧讲座心得

雅思托福应试技巧讲座心得 今天晚上,我去听了关于雅思托福应试技巧的讲座,受益匪浅,更加明确了自己的目标和大学英语的学习方法。 老师从什么是雅思,什么是托福开始讲起,带我们走进了英语的世界。她为我们消除了对雅思托福的恐惧心理,盲从心理。老师告诉我们,雅思托福,听上去很洋气的两个名词,其实并不可怕,只要认真学习,用心学习,我们也能做到。 打好基础。老师告诉我们,学好英语,最关键的一点是达到一定的词汇量。高中需要3500词汇量,英语四级需要4000词汇量,雅思需要8000词汇量。一切的一切都说明了,要学好英语必须保证一定的词汇量。老师又强调了要反复记忆与练习,学习单词需要我们的耐心,需要我们的坚持。总之,学好英语一定要打好基础,扩大自己的词汇量。 注重日常练习。英语听力能力的提高在于每日的积累。老师告诉我们要做一个有心人,她向我们推荐了几款app,还告诉了我们一些英语学习网站,让我们自己在网上进行自主学习。尤其是“scientific American 60 second”这个app。每天只需要抽出一分钟来学习,就能很好地提高自己的英语听力水平。 功夫不负有心人。英语作文水平的提高在于平时词汇与语法的积累。老师给我们展示了一篇雅思成绩为7分的作文。考生运用了各种

语法,句型,而且运用了许多词形变换。而且从文中可以看出考生为了准备考试积累了许多专业词汇。老师告诉我们,要想在众多考生中脱颖而出,就必须能够灵活地运用新颖的词汇,熟练的运用各种句型。而且要多积累专业词汇,这能够给改卷老师留下一个好印象。功夫不负有心人,我们要在平常做好积累。 多阅读。老师推荐了好几本杂志,与雅思官方出的书,老师说,有好多考试内容摘自这些文章,要多读这些杂志与参考书,还可以提高自己的英语阅读水平。 在大学四年,我要制定学习英语的规划,努力提高自己的英语水平,铺垫出自己的成功之路。

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