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当代科技法学需要思考的几个问题

科学学研究 2019年第2期37卷 199-201页

作者：李玲娟中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049

科技与法治是现代文明的两个最为重要的成就。现代科技的发展导致法律规则体系的解构:进一步拓宽法律内容范围,重塑法律的认知结构,重新定义权责关系,重构法律价值体系。同时,现代科技的应用促进科学立法、提升执法效率,加强司法公正,... 详细信息

科技与法治是现代文明的两个最为重要的成就。现代科技的发展导致法律规则体系的解构:进一步拓宽法律内容范围,重塑法律的认知结构,重新定义权责关系,重构法律价值体系。同时,现代科技的应用促进科学立法、提升执法效率,加强司法公正,增强守法意识。但是,科技发展带来各种类型的新风险和新挑战,迫切需要法律的规制,实现科技法治融合发展。

关键词：科技法学法律认知价值重构法律规制

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支撑美国高水平基础研究的法律治理研究

中国科学院院刊 2021年第11期36卷 1326-1336页

作者：李玲娟张畅然余江中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049 中国科学院科技战略咨询研究院北京100190

基础研究是重大原始创新的动力之源。由于基础研究具有探索性强、周期长、见效慢的特点,因而其本身极其依赖特定政策、法律及制度体系的保障。作为世界基础研究强国,美国基础研究的治理过程中坚持法治性特征,其法律治理过程主要从两个... 详细信息

基础研究是重大原始创新的动力之源。由于基础研究具有探索性强、周期长、见效慢的特点,因而其本身极其依赖特定政策、法律及制度体系的保障。作为世界基础研究强国,美国基础研究的治理过程中坚持法治性特征,其法律治理过程主要从两个维度展开:(1)美国基础研究体系构成及相关的法律依据,美国基础研究体系是高度复杂、动态的系统,包括主要致力于自由探索基础研究的美国科学基金会和广泛考虑国家安全、社会发展需求的“使命导向型基础研究”机构;(2)不同类型基础研究在实施中的法律监管框架不同,自由探索基础研究和使命导向基础研究项目在资金来源、资助协议形式、经费构成及管理等方面存在不同的法律规则。

关键词：基础研究法律治理美国资助

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计算机应用教程

基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法

丛书名：新世纪全国高等中医药院校规划教材

2008年

作者：李玲娟

本书为新世纪全国高等中医药院校计算机课程规划教材之一,是在全国高等中医药教材建设研究会的组织下,由全国12所院校的有关专家教授联合编写。全书共5章,第1章为word高级操作技术,第2章为Excel数据分析与处理,第3章为计算机安全与系... 详细信息

ISBN: (纸本)7802313732

本书为新世纪全国高等中医药院校计算机课程规划教材之一,是在全国高等中医药教材建设研究会的组织下,由全国12所院校的有关专家教授联合编写。全书共5章,第1章为word高级操作技术,第2章为Excel数据分析与处理,第3章为计算机安全与系统维护,第4章为网络技术与应用,第5章为多媒体技术与应用;并在章后配有习题。此外,书中还设计了1O个实验,以便学生通过实验操作巩固学习章节内容。本书针对性强,实用性强,使用方便,适合高等医药院校高年级本科生和研究生学习使用,也适合继续教育学生使用。

关键词：计算技术电子计算机

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2018年第6期38卷 96-102页

作者：张猛李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

社会网络结构反映了网络中个体节点行为的区域特点以及群体之间的关联性。为了提高社团划分的效率和准确性,设计了一种新的基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法IJ-CD。该算法首先对社会网络的Jaccard相似系数矩阵中的零元素进... 详细信息

社会网络结构反映了网络中个体节点行为的区域特点以及群体之间的关联性。为了提高社团划分的效率和准确性,设计了一种新的基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法IJ-CD。该算法首先对社会网络的Jaccard相似系数矩阵中的零元素进行处理得到改进的Jaccard相似系数矩阵;然后基于谱平分法思想将改进的矩阵标准化,并选取适当的特征向量维数;最后应用K-means聚类算法划分社团。基于三个经典社会网络数据集的社团划分实验结果表明:IJ-CD算法不仅在社团结构不很明显时也能很好划分出社团,而且能有效地提高社团划分的准确性和降低时间复杂度。

关键词：社团划分 Jaccard相似系数谱平分法 K-means算法

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数据泄漏防御算法的研究

计算机应用研究 2009年第11期26卷 4279-4281页

作者：李玲娟张睿南京邮电大学计算机学院南京210003

以保证企业信息资产的安全为目标,基于Karp-Rabin算法,提出了一种新的数据泄漏防御算法。该算法对被防御的数据和欲送出系统的数据进行矩阵求解,生成各自的指纹,并将两者的指纹进行匹配,如果两者的相似度达到预定值则对数据流进行拦截... 详细信息

以保证企业信息资产的安全为目标,基于Karp-Rabin算法,提出了一种新的数据泄漏防御算法。该算法对被防御的数据和欲送出系统的数据进行矩阵求解,生成各自的指纹,并将两者的指纹进行匹配,如果两者的相似度达到预定值则对数据流进行拦截。仿真实验结果表明,这种以指纹模式来匹配文件的数据泄漏防御方法能以较少的资源消耗完成对资源的监控过程,比全文匹配方法具有更高的效率。可以预见,把该算法嵌入相应的监视系统中将能有效地防止企业数据的泄漏。

关键词：安全数据泄漏防御

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我国管理会计应用的现状与着力点

财会研究 2006年第12期 24-26页

作者：李玲娟天水市第一人民医院

管理会计是20世纪初伴随着泰罗的科学管理的产生而产生的,并随着经济的发展而在国外的企业中得到了推广运用和发展.管理会计在我国企业中的运用是在20世纪70年代末伴随着管理会计理论开始的,其历史并不长,而作为管理会计重要内容的中国... 详细信息

管理会计是20世纪初伴随着泰罗的科学管理的产生而产生的,并随着经济的发展而在国外的企业中得到了推广运用和发展.管理会计在我国企业中的运用是在20世纪70年代末伴随着管理会计理论开始的,其历史并不长,而作为管理会计重要内容的中国式责任会计在企业中的推广与应用却有50余年.所以,现在一般的企业均运用了责任会计,但大部分企业对全面预算、风险分析、差量分析、长期投资决策方法、企业员工业绩评价等都知之甚少,企业会计人员仍缺乏管理会计的基本观念,更谈不上应用这些方法去参与经营,管理会计在中国并没有引起多数企业的重视,仍然处于一种漂浮状态.这是切合实际的,它表明驱使企业应用管理会计的动力明显不足,管理会计深入民心并广为应用而任重道远.

关键词：管理会计理论会计应用企业员工现状投资决策方法责任会计 70年代科学管理

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融合用户相似度与评分信息的协同过滤算法

南京邮电大学学报（自然科学版） 2017年第3期37卷 100-105页

作者：乔雨李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

推荐系统利用机器学习的技术进行信息过滤,准确地定位用户需要的信息,并且能够预测用户对目标项目的喜好程度。但是由于新用户和新项目的存在,传统的协同过滤推荐系统面临着冷启动问题的挑战。为了解决协同过滤推荐系统中用户冷启动问题... 详细信息

推荐系统利用机器学习的技术进行信息过滤,准确地定位用户需要的信息,并且能够预测用户对目标项目的喜好程度。但是由于新用户和新项目的存在,传统的协同过滤推荐系统面临着冷启动问题的挑战。为了解决协同过滤推荐系统中用户冷启动问题,设计了融合用户相似度与评分信息的协同过滤算法(SR-CF)。该算法用基于人口统计学的推荐算法找出用户基本信息之间的相似度,再根据最速下降法对用户评分矩阵进行更新,从而产生对目标用户的推荐。基于Moive Lens公开数据集的实验结果表明,所设计的算法在保证推荐准确率的同时提高了推荐的覆盖率,能有效解决用户冷启动问题。

关键词：推荐系统用户冷启动人口统计学评分信息

基于最小生成树的K-均值算法设计与并行化实现

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2017年第5期37卷 81-86页

作者：李俊李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

随着数据处理规模的不断扩大,对算法执行效率的要求不断提高。Spark作为基于内存计算的分布式并行化框架得到了前所未有的关注和广泛应用。为了提高聚类精度和效率,研究了Kmeans算法的改进及其在Spark平台上的并行化。针对K-means初始... 详细信息

随着数据处理规模的不断扩大,对算法执行效率的要求不断提高。Spark作为基于内存计算的分布式并行化框架得到了前所未有的关注和广泛应用。为了提高聚类精度和效率,研究了Kmeans算法的改进及其在Spark平台上的并行化。针对K-means初始聚类中心选取的随机性问题,设计了基于最小生成树的K-means算法MST-K,该算法采用最小生成树对原始结点进行初始划分,减轻初始聚类中心随机选取对聚类结果的影响;采用余弦相似度公式来避免由于各属性衡量单位的差异性而导致的"相似不相同"问题。针对MST-K算法的执行效率,设计了将之在Spark平台上分布式并行化实现的方法。在Spark上并行化运行以及与Spark MLlib中提供的K-means进行准确性对比的实验结果表明:MST-K算法在Spark平台上具有良好的时效性和聚类精度。

关键词： K-均值最小生成树 Spark 并行化

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基于标签权重系数的社团发现算法

南京邮电大学学报（自然科学版） 2016年第6期36卷 74-80页

作者：滕彬李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为了提高社团发现的准确性和稳定性,文中提出了一种基于标签权重系数(label weight coefficient,LWC)的社团发现算法。该算法参考了标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)的基本思想,并针对LPA中随机策略导致的结果不稳定问题... 详细信息

为了提高社团发现的准确性和稳定性,文中提出了一种基于标签权重系数(label weight coefficient,LWC)的社团发现算法。该算法参考了标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)的基本思想,并针对LPA中随机策略导致的结果不稳定问题做了改进。LWC算法按照节点度由高到低的顺序,依据节点之间的局部相似度和邻居节点度来计算标签权重系数,再依据标签权重系数进行节点标签的更新。当节点具有多个满足条件的候选标签时,依据标签连接度、相同标签的节点度之和选出标签,避免标签的随机选择。在人工合成网络数据集和真实网络数据集上的实验结果都表明,LWC算法不仅提高了社团发现结果的质量和准确率,而且具有较高的稳定性。

关键词：社团发现标签传播算法标签权重系数