R语言论文

R语言论文（精选8篇）

R语言论文 篇1

R语言学习总结经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。在学习的过程中，以前掌握的数理基础给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。

在这个学期中，我学会了R语言的基本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。并按时完成老师布置的课后作业，以达到学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。

一、初识R软件

R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。

接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到合适的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。

二、学习心得

在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和基本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。

1、R语言的基本语法及技巧

R语言不仅可以进行基础的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量

运算有关的函数。而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数（dim属性）的向量。因此数组同样可以进行各种运算，以及访问数组元素和子集。二维数组（矩阵）是比较重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进行内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进行矩阵的合并、拉直等。apply()函数可以在对矩阵的一维或若干维进行某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以用“列表名[[下标]]”的格式引用。而“列表名[下标]”表示的是一个子列表，这是一个很容易混淆的地方。R语言中非常重要的一种数据结构是data.frame（数据框），它通常是矩阵形式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每一列必须有相同的长度。数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。

用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。输入：

A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T)#A为一个2行6列，按行排列的矩阵 X<-as.data.frame(A)#把A转化成数据框形式的X X[1:2,seq(1,5,2)] #输出X的第1、2行和1、3、5列 结果为： V1 V3 V5 1 1 3 5 2 7 9 11 输入：

attach(X);R<-V1/V5;R #调用数据框X,计算并输出V1和V5的比值 结果为： [1] 0.2000000 0.6363636 与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制结构。比如if/else语句，for循环等。因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。

以习题2.7为例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输入一个正整数”；否则，如果n是偶数，则将n除2赋值给n；否则将3n+1赋给n。不断循环，直到n=1停止，并输出：“运算成功”

解：新建一个程序脚本，名为chapter2.R”，写入代码： f<-function(n){ if(n<=0)list(“要求输入一个正整数”)else{repeat{ if(n==1)break #n=1时终止 else if(n/2==as.integer(n/2))n<-n/2 #n为偶数时除2 else n<-3*n+1 } list(“运算成功”)} } 在R窗口中输入：

Source(“chapter2.R”);f(32)输出： [1] “运算成功” 输入： f(-5)输出：

[1] “要求输入一个正整数”

2、R在统计描述中的应用

使用R软件可以方便直观的对数据进行描述性分析。如使用均值、中位数、顺序统计量等度量位置；用方差、标准差、变异系数等度量分散程度；以及用峰度系数、偏度系数度量分布形状。例如在窗口中输入：

x<-seq(1,589,3)length(x);mean(x);var(x);sd(x);median(x);100*sd(x)/mean(x)[1] 197 #长度 [1] 295 #均值 [1] 29254.5 #方差 [1] 171.0395 #标准差 [1] 295 #中位数 [1] 57.97948 #样本标准差

n<-length(x);m<-mean(x);s<-sd(x)n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3;((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((x-m)^4)/s^4-(3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3)))[1] 0 #偏度系数 [1]-1.2 #峰度系数

R软件可以检验样本是不是来自某种分布总体，以正态分布为例，我们可以通过shapiro.test()函数提供W统计量和相应的p值，并通过p值的大小判断样本是否来自正态分布的总体。经验分布的K-S检验方法的应用范围则更加广泛，不仅可以判断样本是否来自正态总体，也能判断是否来自其它类型的分布总体。

以习题3.3为例：分别用W检验方法和Kolmogorov-Smirnov检验方法检验习题3.1的数据是否服从正态分布；

首先将一百个数据存入”data.txt”中（此文件要放在工作空间目录中）x<-read.table(“data.txt”);shaoiro.test(x)Shapiro-Wilk normality test data: x W = 0.9901, p-value = 0.6708 可见该样本来自正态总体 ks.test(x,pnorm,mean(x),sd(x))One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: x D = 0.073, p-value = 0.6611 alternative hypothesis: two-sided 结果与W检验相同

除此之外，R语言还有强大的画图功能，例如我们可以通过作直方图、茎叶图和总体分析来描述数据的分布。R中的高水平作图函数有：plot()、pairs()、coplot()、qqnorm()、hist()等等。当高水平作图函数并不能完全达到作图的指标时，需要低水平的作图函数予以补充。低水平作图函数有：points()、lines()、text()、polygon()、legend()、title()和axis()等。需要注意的是低水平作图函数必须是在高水平作图函数所绘图形的基础之上增加新的图形。

hist()函数可以做出已知数据的直方图，stem()函数可以作茎叶图，boxplot()函数可用作箱线图，qqline()和qqmorm()可以做出正态QQ图和相应的直线。R语言同时还能对两组数据进行相关性检验，cor.test()函数提供了Pearson相关性

检验，Spearman秩检验和Kendall秩检验。其原假设为两组数据不相关，通过p值的大小来判断是否拒绝原假设。我们还能用stars()函数作出星图，来表示多元数据，以上用法都非常简单易用，这里就不再赘述。

3、R语言在统计推断中的应用 首先，R语言可以用来进行参数估计；

统计学中我们应用矩估计和极大似然估计来进行点估计，矩估计是通过解正规方程组得到参数估计的值；极大似然估计通过解极大似然函数的极值点得到参数估计的值。在R中我们可以使用Newton迭代法求解正规方程组，获得矩估计；用optimize()函数求解极大似然函数，获得最大似然估计；由此可见，R语言能够很方便的解决参数点估计问题。

点估计给出未知参数的近似值以后，并不能知道这种估计的精确性如何，可信程度如何，为了解决这些问题，就需要用到区间估计，在学习用R语言解决区间估计问题的过程中，我最大的体会就是R软件中内置的一些函数极大地方便了我们处理具体问题。比如t.test()函数。对单个正态总体，向量x包含了来自该总体的一个样本，我们可以直接用t.test(x)指令得到均值u的点估计和区间估计；对于两个正态总体，向量y包含了来自第二个总体的一个样本，我们可以用t.test(x,y)来得到均值差u1-u2的点估计和区间估计，其中当两个总体方差相同时，只需要加上var.equal=T（缺省值为F，即默认两个总体的方差是不同的）；同时t.test()函数不仅可以进行双侧置信区间估计，也能进行单侧置信区间估计，只需要在括号内加上al=”l”或者al=”g”。当数据不服从正态分布是，可以利用中心极限定理，取较大的样本量，构造近似服从正态分布的统计量进行估计。

其次，R语言可以用来进行假设检验。

假设检验也是统计推断中的一个重要的内容，在统计学中，我们用搜索到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验，来判断此假设是否正确。也就是说为了检验一个假设是否成立，先假定它是成立的，看看由此会导致什么结果。如果导致一个不合理的现象出现，就认为原假设不正确，如果没有导出不合理的现象，则不能拒绝原假设。

R软件给出了参数假设检验的方法。以正态总体为例，t.test()函数也可以用来进行单个或者两个正态总体的均值的假设检验。进行单边检验时可以加入指令alternative（备择假设），缺省时表示双边检验，less表示备择假设为u

X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)t.test(X,Y,var.equal=T,al=”l”)输出：Two Sample t-test data: X and Y t =-4.2957, df = 18, p-value = 0.0002176 alternative hypothesis: true difference in means is less than 0 95 percent confidence interval:-Inf-1.908255 sample estimates: mean of x mean of y 76.23 79.43 结果中我们不仅能得到X和Y的均值的点估计76.23和79.43、左侧区间估计、同时也能通过p值的大小判断是否接受原假设，该例中p<0.05，认为拒绝原假设，即认为两总体方差不同。与均值假设检验相类似。

R语言中还可以用var.test()函数进行正态总体的方差假设检验。而且R语言不仅能就正态总体进行均值和方差检验，也能对其他总体分布进行检验。例如用binom.test()进行二项分布的检验和估计。习题5.3中检验铁剂和饮食两种方法治疗后患者病情表现有无差异：

x<-c(113,120,138,120,100,118,138,123)y<-c(138,116,125,136,110,132,130,110)binom.test(sum(x

参数假设检验假定了总体分布的具体形式，但实际问题中我们往往不知道总体的分布，很难对总体的分布做出假定，所有要尽量从样本本身获得所需要的信息，即非参数检验方法。

R语言中有很多种非参数的检验方法，这里仅介绍几个较为重要的方法。Pearson拟合优度的卡方检验:首先假设随机变量有某种分布，将数轴分成m个区间，然后用样本落在每个区间内的个数和其期望构造K统计量，当n很大是，K依分布收敛于自由度为m-1的卡方分布。然后进行参数假设检验。在R语言中可以用chisq.test()函数来实现。符号检验可以用来检验一个样本是否来自某个总体，或者检验两个总体是否有显著区别。对于前者，如果样本中位数等于假设的总体的中位数，我们就认为样本来自该假设，此时每个样本中位数和总体中位数的差额应该正负各一半，所以可以用p=0.5的二项分布来检验。对于后者，如果认为两个总体无显著差异，则对应的两个样本观测值正负差额的个数应该大体相当，即正负各占一半，像单个样本一样，检验其是否来自p=0.5的二项分布。这在R语言中只需要用binom.test()函数就能实现。秩统计量检验是一种经常被用来检验分布无关性的非参数检验，R语言提供了Spearman、Kendall和Wilcoxon三种秩检验方法，前两种可以用cor.test()函数实现，最后一种可以用wilcox.test()函数实现。

最后，R语言还可以用来处理回归分析问题

对于普通的多元线性回归模型，已知被解释变量y和i个解释变量的样本数据，利用R语言中的lm()函数可以非常方便的求出各解释变量的回归参数，并做相应的检验。以 y=β0+β1x+β2z+ε 为例，将数据赋给各个变量后，只需要输入lm<-lm(y~1+x+z);summary(lm)就能得到参数估计值、每个参数估计值的标准差、参数显著性的t检验和总体显著性的F检验，以及模型的拟合优度等信息。然后我们可以用predict()函数非常方便的求出预测值和预测区间，同样我们还能用前面介绍过的plot()和abline()等函数做出各种图形来进行回归分析。

当然之前讲的都是比较理想的情况，而现实中往往影响被解释变量y的因素很多，我们希望找出若干个比较关键的变量建立回归方程，这便涉及变量选择的问题。选择“最优”变量的方法有很多，比较常用的一种是逐步回归法。它以

我是一个做事非常认真地人，这个学期除了上课时间，我还会利用课余时间练习R语言的操作，俗话说的好，动眼部动手，什么都学不走。很多时候看书上的内容觉得非常简单，实际操作中却会遇到很多小问题，往往也正是这些小问题导致我们的程序无法运行或者无法得出想要的结果。期间我就遇到过一些这样的问题，例如没有把数据文件放在工作空间目录里，导致“read.table”指令读不出数据，或者是一些符号输错导致错误。正是我认真细致的将每个用法都尝试一遍，才掌握了很多不起眼的小细节，也正是因为这一点，当其他两名同学遇到问题问我的时候我才能迅速地找出问题所在。

总的来说，R语言归根到底只是我们解决问题的工具，而我们对问题的分析首先是要根据理论进行的，例如参数估计、假设检验以及线性回归、时间序列方面的知识，我们只有深刻理解这些理论背后的意义，才能用对R语言中的各个方法，就好比战场上如果R是利刃，理论知识就是我们的身体和战术素养，只有我们学好了理论知识，才能面对一个个问题迎刃而解。

这个学期获得的收获则更多，不仅加深了对统计和计量方面知识的进一步理解，更对R软件有了初步的了解和认识。而其实最重要的，是这种全力以赴做一件事情的状态和收获的喜悦。我相信这种经历会让我在以后的学习和工作中获益匪浅。

这个学期的学习让我对R语言产生了浓厚的兴趣，而我现在对R语言也仅仅是学到了些皮毛，我一定要再努力学习，希望能够在今后的实习中学到更多的东西，为自己大四时期找工作打下基础。

R语言论文 篇2

关键词：推荐,R语言

1 推荐系统出现的背景

互联网的出现和普及为用户带来了大量的信息, 满足了用户在信息时代对信息的需求, 但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长, 也使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息, 传统的搜索算法只能呈现给所有用户一样的排序结果, 无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的信息反馈服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低, 这就是所谓的信息过载问题。

解决信息过载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统, 它是根据用户的信息需求、兴趣等, 将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比, 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系, 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象, 进而进行个性化推荐, 从而引导用户发现自己的信息需求。推荐问题从根本上说是代替用户评估它从未看过的产品, 这些产品包括书、电影、CD、网页、甚至可以是饭店、音乐、绘画等等。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务, 还能通过提供良好的服务, 与用户之间建立密切关系, 增加用户的粘性。

推荐系统有三个重要的模块:用户模块、推荐对象模块、推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如图1所示。推荐系统把用户模型中的兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配, 同时使用相应的推荐算法进行计算筛选, 找到用户可能感兴趣的推荐对象, 然后推荐给用户。

2 推荐系统的分类

根据推荐系统中推荐算法的不同, 推荐系统主要分为以下三种。

2.1 基于内容的推荐

基于内容的推荐 (Content-based Recommendation) 是信息过滤技术的延续与发展, 它是在项目的内容信息上作出推荐, 而不需要用户对项目的评价意见, 更多地需要用机器学习的方法从关于内容特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中, 项目或对象 (item) 是通过相关特征的属性来定义, 系统基于评价对象的特征, 学习用户的兴趣, 考察用户资料与待预测项目 (item) 的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法, 常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据, 用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

基于内容推荐方法的优点是:

1) 不需要其它用户的数据, 没有“冷启动”问题和稀疏问题;

2) 能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐;

3) 能推荐新的或不是很流行的项目, 没有新项目问题;

4) 通过列出推荐项目的内容特征, 可以解释为什么推荐那些项目;

5) 已有比较好的技术, 如关于分类学习方面的技术已相当成熟;

6) 对用户兴趣可以很好的建模, 并通过对物品属性维度的增加, 获得更好的推荐精度。

缺点是:

1) 要求内容物品能容易抽取成有意义的特征, 要求特征内容有良好的结构性, 并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达;

2) 物品的属性有限, 很难有效的得到更多数据;

3) 物品相似度的衡量标准只考虑到了物品本身, 有一定的片面性;

4) 如果两个不同的产品恰好用相同的特征词表示, 这两个产品就无法区分。

2.2 协同过滤推荐

协同过滤推荐 (Collaborative Filtering Recommendation) 技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一, 是第一代被提出并得到广泛应用的推荐系统。如Amazon的书籍推荐, Jester的笑话推荐等等。它一般采用最近邻技术, 利用用户的历史喜好信息计算用户或物品 (item) 之间的距离, 然后利用目标用户的最近邻居用户对物品评价的加权评价值来预测目标用户对特定物品的喜好程度, 系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求, 能处理非结构化的复杂对象, 如音乐、电影等。

协同过滤是基于这样的假设:为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户, 然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。其基本思想非常易于理解, 在日常生活中, 我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到互联网推荐系统中来, 基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。

基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的, 而且是自动的, 即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的, 不需要用户主动提供自己感兴趣的推荐信息, 如填写一些调查表格等。

和基于内容的过滤方法相比, 协同过滤具有如下的优点:

1) 它不需要对物品或者用户进行严格的建模, 而且不要求物品的描述是机器可理解的, 所以这种方法也是领域无关的, 能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息, 如艺术品, 音乐等;

2) 共享其他人的经验, 避免了内容分析的不完全和不精确, 并且能够基于一些复杂的、难以表述的概念 (如信息质量、个人品味) 进行过滤;

3) 有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息, 用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别, 基于内容的过滤推荐很多都是用户本来就熟悉的内容, 而协同过滤可以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好;

4) 能够有效的使用其他相似用户的反馈信息。较少用户的反馈量, 加快个性化学习的速度;

5) 这种方法计算出来的推荐是开放的, 可以共用他人的经验, 很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。

协同过滤的缺点是:

1) 方法的核心是基于历史数据, 所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题;

2) 推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性;

3) 在大部分的实现中, 用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的, 而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题, 包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等;

4) 对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐;

5) 由于以历史数据为基础, 抓取和建模用户的偏好后, 很难修改或者根据用户的使用演变, 从而导致这个方法不够灵活。

协同过滤系统的关键在于相似度的计算, 根据相似度计算对象的不同, 又分为基于用户的协同过滤系统和基于内容的协同过滤系统。在计算相似度时, 大部分都是基于用户对内容的评分矩阵, 最常用的相似度计算方法是Pearson相关性和夹角余弦。

2.3 组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点, 所以在实际中, 组合推荐 (Hybrid Recommendation) 经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的推荐方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果, 然后用某方法组合其结果。

因为基于用户的协同过滤系统和基于内容的协同过滤系统的不同之处在于相似度计算的对象不同, 体现在数学表达式上则是评分矩阵行列的转置, 基于内容的推荐方法与基于内容的协同过滤系统区别主要在于前者的评分矩阵式人工标注, 后者是基于用户行为的记录。因此, 以下将以基于内容的协同过滤系统为例进行介绍。

3 基于内容的协同过滤系统的R语言实现

3.1 用K近邻的方法自行编写R代码

假设用户—内容的评分矩阵为rating_matrix, 矩阵的行对应于各个用户对各个内容item的评分值。为减少用户反馈难度, 考虑最简单的情况, 一般取值为二进制评分, 用户喜欢为1, 一般对应用户选用了该内容item;不喜欢为0, 一般对应用户没有选用该内容item。矩阵的列对应于各个内容item在各个用户处获得的评分。以一个电影推荐系统的评分矩阵为例, 则其第一列是用户ID, 第一行是各个电影item的ID, 第i行j列的分x, 则代表第i个用户对第j部电影的评分为x, 如果第i个用户选取看了第j部电影, 则对应的评分rating.matrix[i, j]=1, 否则为0。

首先将用户ID和内容ID分别存入row.names和row.names向量:

采用R语言自行编写推荐系统代码, 优点是可以根据具体应用灵活调整推荐算法及参数, 缺点是代码相对更复杂。

3.2 采用R语言中的推荐工具包Recommender

r<-Recommender (data, method, parameter)

生成推荐模型r, 其中data为评分矩阵, method为推荐算法, 包括随机模型 (random items) , 流行模型 (popular items) , 基于用户的协同过滤 (user-based CF) 和基于内容的协同过滤 (item-based CF) 。

采用R语言中的推荐工具包Recommender的优点是代码简洁, 缺点是算法调整不灵活。

4 结束语

个性化推荐是解决信息过载、提高用户使用满意度的有效手段, 本文对推荐系统及其主要分类进行了简介, 并对R语言环境下的代码实现进行了分析介绍。随着电信运营向互联网的转型逐渐深入, 推荐系统在诸如IPTV、运营商电商网站等方面将会得到更大的发展。

参考文献

[1]Dietmar Jannach.Recommendation Systems.蒋凡等译.推荐系统[M].北京:人民邮电出版社, 2013.

[2]李明.R语言与网站分析[M].北京:机械工业出版社, 2014.

[3]Drew Conway, John Myles White.陈开江, 刘逸哲等译.机器学习:实用案例解析[M].北京:机械工业出版社, 2014.

[4]recommenderlab:A Framework for Developing and Testing Recommendation Algorithms.http://cran.r-project.org/

安全教育教案r 篇3

教学目标：

1、行走和横穿马路时怎样注意交通安全？

2、上学路上要注意哪些安全事项？

3、乘坐交通工具时应注意哪些安全事项 教学重点：了解交通活动中必要的安全知识。教学难点：怎样提高安全防卫意识

教学媒体：多媒体

教学过程：

一、创设情景：

1，探讨因各种事故，数以万计天真无邪的孩子死于非命，给家庭带来了不幸，给父母造成无法愈合的伤口。

2，说一说：看到这种情景，你想说什么？你在哪里还看到过这样惨不忍睹的场面？有何感受？

3，教师总结，揭示主题：一起探讨安全知识，有了它既可以保护自己，又让家长放心。

二、情景再现：

大家谈：

1、我们在上学路上如何做到文明出行？

2、如果发生了意外我们应该怎么去应对？

三、话安全：

在日常生活中，除了车祸以外，还有哪些比较危险的情况会出现？我们又怎样避免这些危险的出现？学生发言，师生共同交流。

1、行走时所需注意的交通安全：

(1)、在道路上行走，要走人行道；没有人行道的道路，要靠路 边行走。

(2)、穿越马路，要听从交通民警的指挥；要遵守交通规则，做 到“绿灯行，红灯停”。

2、乘坐交通工具上学该注意哪些安全事项？

（1）、骑自行车时

1）、骑自行车要在非机动车道上靠右边行驶，不逆行；转弯时不抢行猛拐，要提前减慢速度，看清四周情况。

2）、如果在雨天骑车，最好穿雨衣、雨披，不要一手持伞，一手扶把骑行。

（2）、骑电动车时

1）、一定要知道自己车辆的性能,比如最重要的是刹车是否灵敏,刹车不灵敏,应及时进行修理或养护,确保行驶的安全。

2）、过马路或变道时,一定要左看右看,不要轻易相信后面的人能看到你,因为后面的车有可能就紧随你后面, 容易引发交通事故。

（3）坐公交车时

1）、不要在马路上挥手叫停公交车。

2）、上车后不要挤在车门边，往里边走，见空处站稳，并抓住扶手，头、手、身体不能伸向窗外，否则容易发生伤害事故。3）、在走出车门前，要仔细看看左右是否有通行的车辆，千万不能急冲猛跑，以免被两边的车撞倒。

3、远行时我们都需要乘坐哪些交通工具？ 以及在乘坐这些交通工具

斗应该注意哪些安全事项？

（1）乘船时要注意哪些安全事项？

我国水域辽阔，人们外出旅行，会有很多机会乘船，船在水中航行，本身就存在遇到风浪等危险，所以乘船旅行的安全十分重要。1)、上下船要排队按次序进行，不得拥挤、争抢，以免造成挤伤、落水等事故。

2)、不在船头、甲板等地打闹、追逐，以防落水。不拥挤在船的一侧，以防船体倾斜，发生事故。

（2）乘坐火车该注意哪些安全事项？

1)、在站台上候车，要站在站台一侧白色安全线以内，以免被列车卷 下站台，发生危险。

2)、不要在车门和车厢连接处逗留．那里容易发生夹伤、扭伤、卡伤等事故。

四、总结：

1、我们应该掌握哪些基本交通安全常识？

2、在户外活动以及远行途中乘坐交通工具该注意哪些细节？

3、树立起正确的安全防卫心理,加强安全防卫意识教育，培养正确的安全防卫心理。

五、在欣赏《交通安全歌》中结束。

制作单位：汕尾市城区职业技术学校

R语言论文 篇4

近来, 大数据、云计算以及数据挖掘等名词已变得耳熟能详。十几年来, 信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步, 大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等。然而面对海量数据, 如何从中及时发现有用的信息, 提高信息利用率是当今面临的又一大难题。要想使数据真正成为有用的资源, 只有充分利用它为业务决策和战略发展服务才行, 否则大量的数据只能成为包袱。

90年代以来, 股票作为一种新型投资理财方式传入中国市场, 掀起了一场“全民炒股”的热潮。买股票与银行储蓄存款及购买债券相比较, 是一种高风险行为, 但同时它也能给人们带来更大的收益。购买股票, 每年可得到上市公司的红利和红股回报, 也能够在股票市场上交易, 获取买卖价差收益。并且股票投资金额具弹性, 相对于房地产与期货, 投资股票并不需要太多资金。由于股票价位多样化, 不同层次投资人都可参与, 选择自己财力足可负担的股票介入。因此即使股票投资有风险, 但是股票投资在中国依然很受大众的欢迎。中国股票市场经过2005年至2007年的持续迅速上涨之后, 受到2008年全球金融危机的影响开始暴跌, 但是在2012年下半年底至今, 结束其持续下跌阶段, 开始进入稳步上升阶段。股票市场, 变幻莫测, 有的人“一夜暴富”, 有的人“倾家荡产”, 由此可见, 股票市场收益的预测对广大股民而言具有一定辅助作用。

数据挖掘 (Data Mining, DM) 指从数据中发现有用的、有效的、未知的并且可以理解的信息的一项技术。从数据本身考虑, 通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示这8个步骤, 数据挖掘的重点之一在于数据的预处理, 只有相对正确有用的数据进行分析才能得到预期目标。对数据挖掘而言股票市场交易是个巨大潜力的应用领域。事实上, 由于大量历史数据的存在, 人工对这些数据进行检测是很困难的, 而数据挖掘技术对大数据有先天的优势。在软件方面, R是一门用于统计计算和绘图的函数语言, 利用R语言的开源优点以及R高度灵活的数据库接口, 可以对大型问题进行数据有效地挖掘。

1 相关技术概述

1.1 R语言

R语言是用于统计计算和绘图的函数, 不仅有强大的命令行交互方式, 还可利用R语言的开源优点增加修改R添加包的功能。在R语言中, 数据都是以对象的形式存储, 使数据操作变得便捷, 进行数据分析任务变得容易。而且用户无需了解函数调度的细节, R语言能调用默认的绘图方法。即当用户创建一个新的类对象时, R语言能对该类对象提供特定的绘图方法, 该绘图方法将会告诉R如何绘制这个新类对象, 图像对于分析数据起关键作用[2]。

利用R语言开源平台进行股票数据挖掘分析, 本文主要对历年来的单支股票的交易日期、当日开盘价、当日最高价、当日最低价、当日收盘价、当日成交量以及当日调整后的收盘价等数据信息来预测未来K天的总体价格趋势。本文预测不是预测具体哪一天这支股票价格, 而是一个时间段的总体趋势, 在这个时间段中, 会出现价格的高低浮动。

1.2 BP (Back Propagation) 神经网络

BP神经网络 (Back Propagation Neural Network, BPNN) 可以处理高度非线性问题, 因此在金融预测中得到广泛应用[4]。实际上, BP经网络的误差反向后传BP学习算法是Rumelhart, McClelland1985年提出的, 是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络, 用输出后的误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用这个误差估计更前一层的误差, 如此一层一层的反传下去, 就获得所有其他各层的误差估计。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系, 通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值, 使网络的误差平方和最小。此网络既可以用于分类问题, 也可以用于回归问题, 因此适用于预测任务。图1是BP神经网络图。

1.3 支持向量机

用于解决回归和分类问题的支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) , 在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势, 并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。通过支持向量机, 将原始数据投射到一个新的高维空间, 在其间有机会应用线性模型, 从而获得一个超平面来进行分离。因此支持向量机在机器学习中, 是与相关的学习算法有关的监督学习模型, 可以分析数据, 识别模式, 用于分类和回归分析。R语言中有多个添加包实现支持向量机, 例如带有svm () 函数的e1071和多功能的添加包kernlab。

对于分类任务, 使用R语言中的e1071包, 调用其中函数进行分析数据。首先可以使用tune.svm () 函数, 来寻找svm () 函数的最优参数。传递给函数svm () 的关键参数是kernel、cost和gamma。Kernel的是支持向量机的类型, 它可能是线性SVM、多项式SVM、径向SVM或Sigmoid SVM。传Cost是违反约束时的成本函数, gamma是除线性SVM外其余所有SVM都使用的一个参数, 其他的大部分参数都选择使用默认值。

然而对于回归任务, 使用kernlab的ksvm () , 其中的参数C用来指定违反约束的不同损失, 该参数的默认值为1。除此之外, 其他参数使用默认值。

1.4 多元自适应回归样条

多元自适应回归样条[5]是自适应回归模型的一个例子, 一个多元自适应回归样条模型具有以下一般形式:

其中Ci是常数, Bi (x) 是基函数。

2 预测系统模型

2.1 数据载入与处理

股票市场预测所用到的数据都和时间有关, 该类数据常称为时间序列数据。在同一个时间点观测了当日最高价、当日最低价、当日收盘价等变量, 这类型的变量称为多元时间序列。利用R语言可轻松从网站上获取数据, 生成一个基于时间的序列, 并且能够存储带有不规则时间标签的多元序列, 还提供强大子集索引功能。

2.2 预测任务

假设可以预测未来几天的市场变化趋势, 如果这个预测在未来被验证是正确的, 那么基于该预测下达的交易指令将是获利的。从交易方面, 首先需要设置一个交易界限, 若价格变动超过p%, 就执行交易操作。从上述收集到的数据进行处理, 每天的平均价格Pi近似等于1/3的当天的收盘价、最高价和最低价:

用Vi代表算术收益 (未来k天的平均价格相对今天收盘价格的百分比变化) :

指标变量 (动态变化绝对值超过目标收益p%进行累加) :

指标变量T[6]来找出k天内, 价格变动超过p%的那些日期的算术收益之和, 用描述未来价格的变化, 总结未来k天的价格时间序列, 来产生交易触发信号。大的正T值意味着有几天的日平均报价高于今天收盘价的p%, 这种情况表明有潜在的机会发出买入指令, 因为有良好的预期价格会上涨。另一方面, 大的负T值标明价格可能下降, 可能进行卖出行动。如果T值接近零, 则可能是由于价格平稳波动或价格涨跌互现, 正的变化和负的变化互相抵消。图2是最后三个月的实际指数和预测指标线图。

函数绘制股票价格的K线图[7], K线图用一个彩色框和竖直的柱条来代表每日的报价情况。柱条代表当天的最高, 最低价格, 而框代表开盘价和收盘价。框的颜色用来表示框的顶部所代表的价格 (开盘价和收盘价) , 即在一天中价格是下降的是橘色, 上升的是绿色。

2.3 建立模型

2.3.1 定义模型评价准则

预测有两种途径, 第一种是使用算术收益值作为目标变量, 然后尝试获取模型, 此类称为回归任务。第二种是直接预测交易信号, 这意味要找一个正确信号作为目标变量, 此类称为分类任务。预测任务获得的模型可以给出未来市场方向的预测值。但是在金融市场中, 大的价格波动比较少, 所以“持有”这一结果出现的次数大大超过另外两个结果, 引用了罕见时间驱动。

基于事件的预测任务通常由于决策精度指标和回溯精度指标[6]来衡量, 这两个指标可以集中于所关注事件的评估而不是常见事件的评估。决策精确度衡量模型给出的事件信号的正确百分比;而回溯精确度则是指模型给出的事件信号占事实存在的百分比, 通过分类矩阵可以计算出两个指标。表1是预测交易信号的分类矩阵。决策精确度为:

回溯精确度:

2.3.2 仿真交易和交易概览图

构建模拟器后, 可以指定每一笔交易的成本和交易者能够提供的初始资本。模拟器会在每天收盘时调用用户提供的交易策略函数, 而用户交易策略函数应该返回它需要模拟器执行的交易指令, 返回的交易策略指令也是由模拟器来执行。每一个股票交易日d收盘之后, 模拟器用四个主要参数以及用户提供的任何其他参数来调用交易策略函数。这四个参数是:1) 含有直到d天的预测信号的一个向量;2) 市场报价;3) 当前持仓情况;4) 交易者当前可使用资金。图3即为一种自定义的交易策略, 较小的数据集, 支持向量机模型, 默认的交易成本、默认的初始成本而制作的一个交易概览图[7]:

2.4 模型的评价与选择———蒙特卡罗估计

在实验方法上, 采用蒙特卡罗估计[6]获取模型评估指标, 依靠随机取样获取评估结果。蒙特卡罗估计的基本思想是, 当所求解的问题是某种随机事件出现的概率, 或者是某个随机变量的期望值时。可以通过实验的方法, 以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率, 将其作为问题的解。在解决实际问题的时候应用蒙特·卡罗方法主要有两部分工作:用蒙特·卡罗方法模拟某一过程时, 需要产生各种概率分布的随机变量。用统计方法把模型的数字特征估计出来, 从而得到实际问题的数值解。

2.5 结果分析

对于每一个交易系统变体, 测量了多个性能指标, 有些性能指标用来衡量信号预测的正确性, 一些指标用来衡量应用这些信号进行交易时的经济效果。根据对实验中得到的这些性能指标的综合考虑, 决定哪一个模型是最好的。对于交易效果而言, 交易系统的回报很重要, 买入并持有得到回报也很重要。盈利所占的百分比也很重要, 显然应该在50%以上, 在衡量风险分析方面, 需要考虑夏普比率值和最大回测值。

3 结论

本文主要研究了基于R语言的股票市场收益预测分析系统, 把模型预测结果转化为现实应用中的决策和行动。从分类与回归两方面验证预测系统精确度, 同时通过决策精确度和回溯精确度两个指标, 作为衡量模型优良的基本特征。通过几个模型的检测, 在R中使用性能分析, 虽然实验结果与实际的结果相差很大, 交易系统还不能用来管理投资, 但是能从中明白如何利用R语言实现交易系统, 对股票预测做了初步的尝试。

在研究过程中用数据挖掘方法对在每日股票收盘后对接下来的股票走势进行预测, 从而产生股票操作信号, 以此判断股票操作手段。在如今计算机广泛应用于多个领域的时代, 在大数据为潮流的信息时代下, 系统能够为普通股民提供一个交易参考, 对其减少其操作交易风险并且使股票收益最大化具有重要的意义。随着计算机技术的进步和发展, 数据挖掘技术将会日趋成熟, 为更多不同的社会领域提供便利。

摘要：当今互联网的信息社会, 股票以及股票市场与人们日常经济生活不可分割, 因此利用信息技术对股票市场收益的预测分析也成为研究热点。本文将基于开源R语言开发环境, 根据每日交易数据, 通过预测模型初步建立股票预测以及交易系统, 具体包括时间序列处理、BP神经网络建模、支持向量机以及蒙特卡罗估计等数据挖掘技术在单支股票市场收益的综合分析应用。结合给定的交易策略, 预测模型数据分析实验给出了股票买卖信号, 为投资者提供了一些有意义的统计指标。

关键词：R语言,时间序列,支持向量机,多元自适应回归样条,蒙特卡罗估计

参考文献

[1]戴红, 常子冠, 于宁主编, 数据挖掘导论[M], 北京:清华大学出版, 2015.01.

[2]韩伟, 毛俊杰著, R语言与商业智能[M], 北京:电子工业出版社, 2014.

[3]黄文, 王正林编著, 数据挖掘:R语言实战[M]北京:电子工业出版, 2014

[4]Hecht-Nielsen, R., HNC Inc., San Diego, Theory of the back propagation neural network, Neural Networks, 1989.IJCNN, International Joint Conference on.

[5]Friedman.Multivariate Adaptive Regression Splines[J].Ann Stat, 1991, 19 (1) :1-141.

[6][葡]托尔戈 (Torgo, L.) 著, 李洪成等译, 数据挖掘与R语言[M], 北京:机械工业出版社, 2013.

r校元旦晚会主持词 篇5

甲：物转星移辞旧岁

乙：风和日丽送春来

丙：人寿年丰歌盛世

丁：山欢水笑庆新春

子：尊敬的领导老师

丑：现场的同学们！大家

合：晚上好

甲：这里是南阳师范学院2009年元旦文艺晚会的演出现场，欢迎大家的光临!刚才大家欣赏的是歌伴舞“阳光乐章”。演唱者是卧龙文化艺术节歌手大赛专业组获奖者——马金.乙：在过去的一年中我们全校师生在校党委、行政领导的带领下取得了骄人的成绩。申报传佳绩、校貌、换新颜;荣誉纷至沓来，社会赞誉不断！勤劳付出，全面开花。这真是处处捷报频传；

丙：鼠年兴，牛年壮，现在牛年来临。愿各级领导们身体健康、事业顺心；

丁：愿辛苦了一年了的老师们工作顺利、万事如意；

子：愿同学们学习进步、才智双收！身体壮，精神壮，学业壮！

丑：这是分享快乐的时刻，我们相聚在一起，用我们的快乐，我们的才华来祝福牛年的每一天！

子：我想：在音乐的世界里舞蹈也是必不可少的元素

丑：哎！***那我猜下个节目一定就是一个舞蹈了？

子：不错，我们都知道，寒梅傲雪一直是我国文人追求的一种气节，一种精神，接下来音乐

系的姑娘们将会用他们的舞姿来表现寒梅傲雪的情怀

丑：下面请欣赏卧龙文化艺术节获奖作品舞蹈——《傲雪》

丙：青年，是初生的太阳，热烈，奔放。

丁：青年，是燎原的烈火，坚定，刚强。

丙：让我们用燃烧的激情，舞出青春的旋律。

丁：用飞扬的青春，耀出年轻的梦想！

丙：接下来请欣赏卧龙文化艺术节健美操大赛获奖作品——（画外音）

子：***你今年大二了吧？

丑：对啊！来师院一年多了！

子：我考考你，你来用一个词汇形容一下你对师院的感觉。

丑：这个难不倒我，我感受最深的恐怕就是“和谐”这个词汇了。我觉得师院的同学之间和

谐；师生之间和谐；各学科均衡发展，也处处洋溢者和谐。

子：说的好。不过，今天还有同学也对和谐有着独到的理解。有请来自大学生艺术团的李泽凯、芦琦为我们带来相声表演——《和谐校园》

丑：有请

甲：大学四年，一段闪亮的日子。它是生命中最真实的四年。因为我们第一次独自生活，独

立选择。

乙：从刚入学的青涩无知，热情而有些盲动，到手拿毕业证书身穿端庄的学士服站在文博楼

前

甲：四年中有过喜悦，感动，挫折，迷惘，我们在一步步地长大。我们的知识更加渊博、思

想更加深刻、心灵也更加丰厚！

乙：而这一切的一切都来自我们敬爱的母校——南阳师范学院

子：下面请欣赏卧龙文化艺术节主持人大赛、形象设计大赛获奖选手带来的大型诗歌朗诵—

——《情系母校》

丙：是啊 我们每个人都深深的爱着我们的母校！

丁：母校的一草一木都蕴含了太多的故事，太多的感动。面临毕业，我相信每个人都有很多

话要说。

丙：今天就有一群深爱着母校的莘莘学子们用他们的“肢体语言”向母校诉说深沉的爱。丁：下面请欣赏卧龙文化艺术节获奖作品——舞蹈《毕业歌》

甲：T台一直是神秘、时尚的代名词，是佳丽们梦中的魅力天堂

乙：青春靓丽的姑娘们总能给我们带来视觉上的盛宴

甲：今天有这么一群时尚靓丽的姑娘们要给我们展现她们的个性风采和中华古典服饰的韵味 乙：让我们掌声有请大学生艺术团的姑娘们给我们带来模特表演——《时尚-国粹-华服》

子：***你喜欢街舞吗？

丑：当然喜欢，我认为街舞特别能体现我们当代青年的激情和热情

子：是啊，我也特别喜欢，每次看街舞表演我都会情不自禁的跟着一起跳起来

丑：呵呵~***我们就别卖关子了，下面就有请带着他们热情的街舞来点燃我们现场的所有人的激情之火

子：有请

甲：2008年是一个中国年，这一年（我们感受到的有）有苦难、有振奋、有激越、有喜悦、有辉煌

乙：这一年我们同样也感受到了自己有一个强大的祖国！

甲：师院是一个大家庭，汇聚了来自五湖四海的朋友，下面请欣赏大学生艺术团带来的山东

快书《话说2008》

乙：请欣赏！

丙：回首08，这一年中国发生了太多太多的事情，雪灾、地震，纷至沓来，丁：但是冰雪冻不垮，地震震不塌中国人的意志、中国人的坚强；地动天不塌，大灾有大爱！丙：我们万众一心，我们众志成城，为灾区人民扑就一条通往生命的通道！

丁：下面请欣赏卧龙文化艺术节获奖作品——舞蹈《生命通道》

子：2008年5月12号，我国四川省汶川县发生了里氏8.0级的大地震，数万同胞遇难 丑：在这场灾难中我们感受到了祖国深切的关怀，感受到了人民群众团结一致，众志成城的信念

子：就让我们再次感受那真切的情怀，感受灾难中生死不离的真情。

丑：有请歌曲雕塑表演《生死不离》

甲：刚才欣赏到的歌曲雕塑表演《生死不离》的演唱者是：卧龙文化艺术节歌手大赛业余组

获奖选手王鹏

乙：虽然有过悲痛，但奥运会、残奥会的成功举办举世震惊，让每一个中国人都感到无比的自豪

甲：其中众多的志愿者以其良好的形象、热忱的服务成为一道美丽的风景线。

乙：他（她）们广交朋友向全世界传播中华文明

甲：我校的三名奥运志愿者也参加了此次盛会 他们不负众望 载誉归来 交下了永远的朋友 乙：下面请欣赏卧龙文化艺术节业余组获奖选手——为大家带来歌曲《永远的朋友》

子：中华五千年来的灿烂文明，与各族人民的风土人情遥相呼应 每逢佳节 我们载歌载舞 丑：是啊 我们的师院也是一个大家庭 来自祖国各地的学子在这里快乐学习茁壮成长 子：用心起舞，丙：五十六种语言，五十六枝花，五十六族兄弟姐妹是一家

丁：我们国家是一个多民族的国家，我们的国家就像一个大家庭，在中国共产党的领导下，三十年的改革开放硕果累累，各族人民在新年来临之际，盛世年华、载歌载舞，和睦相处，安居乐业！

子：有请卧龙文化艺术节歌手大赛获奖选手曹静带来歌曲——《爱我中华》

甲：春风拂面满眼新，光辉岁月齐并进；宏图大展看今朝，师生共筑师院魂

乙：新的一年里，让我们在学校党委的正确领导下，丙：贯彻落实科学发展观，进一步弘扬南阳师院人的优良传统

丁：构建和谐校园，开拓学校新一轮跨越式发展。

子：为创建一流的地方性知名大学而努力奋斗

丑：南阳师范学院2009年元旦晚会到此结束。

合：南阳师院的明天会更好

甲：各位领导、老师、同学们

合：晚安！

医护r人员个人年终总结 篇6

为总结交流中医护理工作经验，充分发挥中医药特色优势，提高中医护理水平，进一步推动中医护理工作，根据我局工作安排，拟于今年年底召开全国中医护理工作会议，系统总结中医护理工作情况，交流中医护理工作经验和做法，部署下一步中医药护理工作。为做好会议筹备工作，现就报送中医护理工作总结和典型交流材料等事项通知如下：

一、请各省级中医药管理部门对本省(区、市)近年来的中医护理工作进行总结，并形成文字材料。总结要涵盖中医护理组织管理、中医临床护理、中医护理科研、中医护理人才培养、相关政策完善等方面，内容要丰富详实，有数据、有实例，能充分反映近年来本省(区、市)中医护理工作进展和取得的成绩，同时，可深入分析中医护理发展中存在的困难和问题，并提出相关意见建议。

请各省级中医药管理部门认真总结本省(区、市)中医医院开展优质护理服务工作情况，并填写中医医院优质护理服务情况调查表(见附件)，作为总结的附件一并报送。

二、请各省级中医药管理部门认真遴选，推荐典型交流材料。典型交流材料要求3000字左右，应紧紧围绕发挥中医药特色优势，推动中医护理工作组织材料，介绍主要做法、经验以及体会，特别是工作中有创新、有特色的做法和措施，重点包括：中医护理组织管理工作;中医临床护理工作(辨证施护和专科特色护理);优质护理服务工作开展情况;中医护理重点专科建设;中医护理技术应用;中医护理人才培养和科学研究等。要求思路清晰、亮点突出、措施具体、文字简练。

R语言论文 篇7

有两种Pubmed检索方式,第一种是基于网页的常规检索方式,用户在Pubmed主页面上(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)输入检索词,从而获取结果,该方法为大多数使用者所采用,本文不再赘述。另外一种是基于NCBI的E-Utilities工具[2],E-Utilities是一组工具的总称,包括EInfo、ES-earch、ESummary、EFetch和ELink等,利用E-Utilities工具结合计算机编程语言(如:Perl、R等)除可以实现常规网页的检索功能外,还能实现常规网页检索不能完成或完成起来异常繁琐的任务,如:总结整合所有条目的信息,从其中挖掘出提供免费全文的条目,并下载PDF格式的全文,实现文献的定期更新等任务。

目前,市面上存在几款商业软件可以实现Pubmed的文献检索功能。由Thomson Corporation下属的Thomson Research Soft公司开发的Endnote软件[3]最为出名。Endnote可以实现在线搜索文献,直接从网络搜索相关文献并导入到Endnote的文献库内。国产的类似Endnote的工具最为有名的是《医学文献王》,它是北京金叶天翔科技有限公司的产品,作为国内第一款医学文献管理软件,具有智能化网上检索、专业化文献管理等特点。Endnote和医学文献王都是商业软件,价格不菲。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,是统计领域广泛使用的S语言[4]的一个分支,是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现。S的主要设计者John M.Chambers因为S语言方面的工作获得1998年ACM软件系统奖(ACM Software Systems Award)。由于其开源性、可移植性、灵活性,R语言在统计、金融、保险、地理、生物等学科领域获得了越来越广泛的应用。在生物学领域,特别是面向结构和功能基因组时代的数据信息分析的一个成功例子就是Bioconductor[5,6,7]应用软件项目。

本文利用R语言实现E-Utilities的功能,从而实现:(1)直接检索Pub Med,可以实现对Pub Med数据库的检索和数据的下载。使用户从繁琐的Pub Med网页中解脱出来;(2)Pub Med自动更新,研究者大多长期跟踪某一课题,或对某一内容有兴趣,一段时间以后,可以重新运行该R程序,实现数据的实时更新;(3)对文献进行排序。可以快速用作者、期刊名称、出版年等进行排序,也可以选择多个排序条件,如作者、期刊名称等;(4)对其中的免费全文文献,获取PDF格式的全文并下载到本地电脑;(5)输出结果文本文件,可以导入到第三方软件,如Endnote等。以上功能,均自动实现,用户只需提供检索词即可在若干小时内获得与提供的搜索条件相关的Pubmed条目的总结信息,包括作者、文章题目、期刊名称、出版年、摘要等以及所有免费全文的PDF文档。

以"结核杆菌mycobacterium tuberculosis"对四种药物("异烟肼","利福平","乙胺丁醇","链霉素")的耐药性研究为例,题目中包含"mycobacterium tuberculosis",且包含"resistant"或"resistance",全文中包含四种药物的名称("isoniazid","rifampin","ethambutol","streptomycin")中的至少一种。搜索条件为"mycobacterium tuberculosis"[TITL]AND(isonizid OR rifampin OR ethambutol OR streptomycin)AND(resistance[TITL]OR resistant[TITL]),在http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/的搜索框内输入如上搜索条件,结果显示有729个条目。利用我们的R工具,给出的所有条目的总结信息以html表格形式呈现,对于有免费全文的条目,则给出链接,链接到已下载到本地电脑的PDF全文。结果显示,共有PDF全文163篇(占所有条目的22.3%)。从开始查询到条目总结列表再到PDF全文下载共花费时间1个小时10分钟。

以近年来的生命科学研究热点"干细胞stem cell"为搜索条件搜索题目中包含"stem cell"的文献,结果显示共有18,788个条目,其中获取PDF全文3117篇(占所有条目的16.6%)。从开始查询到条目总结列表再到PDF全文下载共耗时27个小时。图1显示的是以上检索结果的总结信息和链接到PDF的界面。R工具最后给出可以导入第三方软件如Endnote的结果文件,图2显示的是第一个检索的结果导入到Endnote后的界面。

本文利用R语言编写程序,实现了从浩如烟海的Pubmed数据库中检索资源、实现及时更新,并对其中宝贵的免费全文资源进行自动下载和管理等功能。文中提及的R原代码可以由作者免费提供,可以致函索取。

参考文献

[1]Delwiche FA.Searching MEDLINE via PubMed.Clin Lab Sci.2008,21(1):35-41.

[2]Muin M,et al.SLIM:an alternative Web interface for MEDLINE/PubMed searches-a preliminary study.BMC Med Inform Decis Mak.2005,5:37.

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[4]Chambers JM.Software for Data Analysis:Programming with R.New York,Springer,2008,475-478.

[5]Gentleman RC,et al.Bioinformatics and Computational Biology So-lutions Using R and Bioconductor.New York,Springer,2005.

[6]Gentleman RC,et al.Bioconductor:open software development for computational biology and bioinformatics.Genome Biol.2004,5(10):R80.

自然人商标注册R 篇8

市工商局：根据《中华人民共和国商标法》第4条及《中华人民共和国商标法实施条例》相关规定：自然人、法人或其他组织均可申请商标注册；经国家商标局核准的商标为注册商标，包括商品商标、服务商标和集体商标、证明商标，在中国享有商标专用权，受法律保护。以自然人名义办理商标注册、转让等申请事宜，除按照有关规定提交《商标注册申请书》、商标图样等材料外，还应注意以下事项：

一、个体工商户可以以其《个体工商户营业执照》登记的字号作为申请人名义提出商标注册申请，也可以以执照上登记的负责人名义提出商标注册申请。以负责人名义提出申请时应提交以下材料的复印件：

（一）负责人的身份证；

（二）营业执照。

二、农村承包经营户可以以其承包合同签约人的名义提出商标注册申请，申请时应提交以下材料的复印件：

（一）签约人身份证；

（二）承包合同。

三、其他依法获准从事经营活动的自然人，可以以其在有关行政主管机关颁发的登记文件中登载的经营者名义提出商标注册申请，申请时应提交以下材料的复印件：

（一）经营者的身份证；

（二）有关行政主管机关颁发的登记文件。

四、自然人提出商标注册申请的商品和服务范围，应以其在营业执照或有关登记文件核准的经营范围为限，或者以其自营的农副产品为限。

五、对于不符合《商标法》第四条规定的商标注册申请，商标局不予受理并书面通知申请人。注：申请人提供虚假材料取得商标注册的，由商标局撤销该注册商标。

六、办理转让商标申请，受让人为自然人的，应参照上述事项办理。

申请商标注册，申请人应当提交能够证明其身份的有效证件的复印件。其程序为：递交申请文件--商标局受理后进行形式审查（3至4个月），不符要求的，不予受理；符合要求的发放受理通知书--等候实质审查（约18-21个月），不符要求的，予以 驳回；符合要求的进行初步审定公告--公告期（3个月），期满无人提异议即核准注册--核发证书（约2个月）。整个流程大致需两年左右（具体时间视类别而 定）。