左心室輔助裝置候選者術前評估與管理專家共識（2023年）》一文中，第807頁表9中腎上腺素及去甲腎上腺素的單位更改如下：腎上腺素由5～15 μg/（kg·min）、15～20 μg/（kg·min）改為5～15 μg/min、15～20 μg/min，去甲腎上腺素由0.5～30.0 μg/（kg·min） 改為0.5～30.0 μg/min。與雜志合作的平臺此文的電子版已做相應的更正。特此告知并誠摯地向讀者致歉！《中國循環(huán)雜志》 編輯部

手術期間，移植候選者通常伴有強烈的負性情緒，包括擔憂身體形象的改變、害怕疼痛、對可能出現(xiàn)的器官排斥反應的恐懼以及焦慮和情感障礙等[9]。多項研究證實，移植候選者的心理社會問題與移植術后不良結(jié)果密切相關[9-11]。心臟移植相關指南指出，較低的社會支持和治療依從性及持續(xù)的藥物使用障礙（適當治療后），均可視為心臟移植禁忌證[12-13]。因此，識別和篩查心臟移植候選者的心理社會問題對于臨床醫(yī)務工作者來說十分重要。目前，國內(nèi)尚未有公開發(fā)表的可用于評估心臟移植候選

個，所以有兩個候選者：50和51。我們可以任意選一個，就選50吧。好，現(xiàn)在我告訴你，你猜的數(shù)字小了。第二次：你要找出51～100最中間的那個數(shù)字，依然有兩個候選者：75和76。我們就選75吧。我告訴你，還是小了。第三次：這次需要找出76～100最中間的數(shù)字，那就是88了。這時我會說，啊，大了。第四次：你猜一下這次需要怎么選呢？對，就是要找出76～87最中間的那個數(shù)，我們依然有兩個候選者：81和82。我們選81吧。這時候我說，哎呀，它又小了。第五次：我相信你

狀態(tài):領導者、候選者、跟隨者,3種狀態(tài)的轉(zhuǎn)換過程如圖1所示.推動系統(tǒng)循環(huán)往復運行的是時間元素,通過設置任期和超時機制防止系統(tǒng)陷入僵局.Raft共識算法主要分為3個相對獨立的子問題:領導者節(jié)點選舉、日志復制和安全性保證.圖1 服務器狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型Fig.1 Server states transition model領導者節(jié)點選舉:領導者節(jié)點選舉是指候選者節(jié)點通過給集群中所有服務器節(jié)點發(fā)送投票請求獲取選票.該過程是通過使用心跳和隨機超時機制觸發(fā)的,隨機超時短的

即，投票內(nèi)容是候選者集合中的一個.此外，安全性分析表明，所提協(xié)議在離散對數(shù)困難假設下具有零知識性.1 基于零知識證明的智能合約投票系統(tǒng)1.1 系統(tǒng)框架本文設計的智能合約投票系統(tǒng)是基于支持虛擬機的區(qū)塊鏈環(huán)境下進行開發(fā)運行的，投票過程通過合約控制實現(xiàn)，并通過在智能合約中引入交互式零知識證明來保證投票數(shù)據(jù)驗證過程的隱私性.智能合約投票系統(tǒng)框架如圖1 所示，整個投票系統(tǒng)框架主要分為實現(xiàn)層、技術層和合約層三部分.圖1 智能合約投票系統(tǒng)框架Fig.1 Framewor

個位置作為初代候選者P(0)。（2）計算候選者適應度值。由于適應度值的大小決定了它成為最終位置估計值，因此，適應度函數(shù)的選擇直接影響遺傳算法的性能。假設A是一個候選者。令φAi(k)和ρAi(k)分別表示第i個天線的載波相位和偽距觀測量，其中k是采樣時刻。候選者A的位置表示為PA，第i個天線的位置表示為psati。候選者A的平滑偽距表示為。令RAi(k)為候選者A的預測偽距。載波相位平滑偽距與預測偽距之差為eAi(k)；FA(k)為候選者A的適應度值；n是

nager)、候選者(Candidate)和普通節(jié)點(Normal)，通過選舉機制和獎勵機制對節(jié)點的角色類型進行轉(zhuǎn)換和管理，以達到提高效率、增加可靠性和動態(tài)性的目的。針對PBFT共識算法中存在的不足，本文主要在以下幾個方面進行了改進：(1) 為更好地適應點對點網(wǎng)絡，改變客戶端單點提交請求到主節(jié)點的方案，而是向所有節(jié)點發(fā)送帶有時間戳和簽名信息的交易數(shù)據(jù)。(2) 將網(wǎng)絡中的節(jié)點分為3種角色。普通節(jié)點服從管理者的安排，只負責完成交易。候選者不僅要服從管理者對交易

員會由領導者,候選者1,…,候選者k組成。在初始化階段,選舉委員會由系統(tǒng)中優(yōu)先級最高的若干個節(jié)點擔任。節(jié)點P檢測到領導者崩潰后,向選舉委員會發(fā)送選舉消息,選舉委員會先驗證領導者是否正常工作,如果領導者崩潰,在選舉委員會中選出最高優(yōu)先級的節(jié)點作為領導者,否則,中止選舉算法。為了避免多個節(jié)點同時檢測到領導者崩潰,改進的選舉算法使用隨機的選舉超時機制,每個節(jié)點的選舉超時時間設定為1～2 s上的隨機值。在大多數(shù)情況下,某個節(jié)點會率先開始選舉,并在其他節(jié)點開始選舉前

4個方面對5位候選者x1、x2、x3、x4、x5進行相應的審核并選擇最優(yōu)的候選者作為人才引進對象。各個決策者給出的區(qū)間q-Rung Orthopair模糊決策矩陣B(k)為：(1)數(shù)據(jù)標準化處理。由于每個候選人的指標信息為區(qū)間q-Rung Orthopair模糊數(shù)，且區(qū)間隸屬度、非隸屬度均屬于[0,1]，區(qū)間猶豫度的大小均介于0～1之間，所以無需標準化處理。(3)根據(jù)理想點模型計算權重。以決策者學校校長g1對應的決策矩陣B(1)和第一位候選者x1為例，根據(jù)

O）推出賢移植候選者評估和管理臨床實踐指南，旨在幫助全球健康管理專業(yè)人員對潛在尸體或活體賢移植受者進行評估及管理［1］。指南著眼于賢移植候選者存在的普遍問題，如移植的可行性、候選者的人口學及健康狀態(tài)、免疫學和社會心理學評估。指南還關注各種危險因素和共存疾病，如依從性、吸煙、糖尿病、肥胖、圍術期等問題、導致賢衰的病因、感染、惡性腫瘤、肺部疾病、心臟及外周血管疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、胃腸道及肝臟疾病、血液病、骨骼和礦物質(zhì)代謝紊亂對候選者移植適應性的影響，并對上述各

法包括領導者、候選者、跟隨者3種角色。通過領導者、候選者、跟隨者3種角色的相互配合，可以實現(xiàn)區(qū)塊鏈賬本的一致性。但是，由于Raft算法缺少對數(shù)據(jù)內(nèi)容的保密性、完整性驗證，容易導致數(shù)據(jù)被篡改的問題。為解決此問題，本文基于電力調(diào)度中心之間數(shù)據(jù)共享的需求，提出基于改進Raft算法的電力數(shù)據(jù)共享機制。該機制主要包括電力調(diào)度中心之間的領導者選擇流程、電力數(shù)據(jù)共享流程2個流程?；谏鲜龇治?，要實現(xiàn)電力調(diào)度中心之間數(shù)據(jù)的安全共享，需要實現(xiàn)電力數(shù)據(jù)上鏈流程、領導者選擇流程

意見賦權方法對候選者的專利組合價值進行排名以選擇R&D 合作伙伴；吳菲菲等［11］利用熵權Topsis 模型確定最優(yōu)的研發(fā)合作伙伴；Kang 等［14］提出了相似專利密度指數(shù)為企業(yè)識別最佳的產(chǎn)學合作伙伴。但是上述研究都忽視了一個問題，即建立合作的動機是多種多樣的，因此影響合作的因素也是有所不同的［15］。例如，如果一個組織的動機是基于共享研發(fā)活動的成本或增強其現(xiàn)有技術能力，那么具有類似研究背景的組織是更合適的選擇，但是如果組織想要學習新技術或填補技術空白，

了基于自學習的候選者生成策略來保證該算法的搜索能力，采用了基于競爭學習的預測策略來保證算法的可用性。1 改進的鴿群優(yōu)化算法在復雜優(yōu)化問題的求解過程中，標準PIO算法容易陷入局部最優(yōu)［19］。為此，本文在標準PIO算法地圖與指南針算子的迭代過程中引入自適應學習策略，增強種群多樣性，確保種群中個體具有更強的搜索能力、適應能力，提高算法搜索到全局最優(yōu)的概率。ALPIO算法的流程如圖1所示，圖中t為迭代次數(shù)。3種策略的具體描述見1.2～1.4節(jié)。1.1 ALPIO

個，所以有兩個候選者：50和51。我們可以任意選一個，就選50吧。好，現(xiàn)在我告訴你，你猜的數(shù)字小了。第二次：你要找出51～100 最中間的那個數(shù)字，依然有兩個候選者：75 和76。我們就選75吧。我告訴你，還是小了。第三次：這次需要找出76～100 最中間的數(shù)字，那就是88 了。這時我會說，啊，大了。第四次：你猜一下這次需要怎么選呢？對，就是要找出76～87 最中間的那個數(shù)，我們依然有兩個候選者：81 和82。我們選81 吧。這時候我說，哎呀，它又小了。第

高效的確定閉環(huán)候選者，接著在確定的閉環(huán)候選者之間進行基于Super G-4PCS的粗配準，以確保不會處理錯誤的閉環(huán)檢測，最后，使用改進的ICP算法來完善轉(zhuǎn)換估計，最終完成閉環(huán)檢測。結(jié)論：論文的最后通過兩組實驗證明了這種方法的優(yōu)越性。關鍵詞：三維激光SLAM;閉環(huán)檢測;3D全局描述符;Super G-4PCS;ICP中圖分類號：TP391文獻標志碼：A文章編號：1008-4657（2020）03-0005-070?引言使用可移動平臺搭載傳感器同時定位與繪制環(huán)

，則要求從m個候選者中選擇若干個參與者在h小時內(nèi)完成所有任務.n個任務的參與者集合表示為P={P1,P2,P3,…,Px}.x表示最終選擇出的參與者人數(shù).TUj={ti1,ti2,…}是指參與者uj完成的任務集合，UTi={ui1,ui2,ui3,…}指完成任務ti的參與者集合.完成這些任務所移動的總距離為D(TUj).在約束條件式(1)、式(2)下實現(xiàn)目標函數(shù)式(3)、式(4).|UTi|=Si，i∈(1,n)(1)(2)(3)min|P|(4)3.1

廣泛用于描述各候選者的決策和評估。為構建語言變量和模糊數(shù)之間的關系，有必要建立一個隸屬度函數(shù)來反映準則重要性，結(jié)合三角模糊數(shù)和相應的語言變量來處理模糊信息。其中:λ表示決策者權重。通過聚合決策者的評估信息，則評估信息聚合矩陣可表示為(2)為了準確描述評估信息，三角模糊數(shù)通常會被轉(zhuǎn)化為精確數(shù)值，此運算被稱為去模糊化。目前存在多種去模糊化方法，包括Centeriod[29]、Graded Mean Integration Representation[30]、

，因此ReX的候選者隱藏在頂襯中。1.5 配對對比在元件查找的基礎上，使用配對對比對頂襯型面和強度的差異進行分析。分別選取5件零件上檢具的間隙、段差及用拉伸試驗機測得的強度進行比較，所得配對對比趨勢圖，如圖6所示。由配對對比的一致性趨勢來看，頂襯段差是Red X候選者。1.6 確定要因通過有效的步驟確認了Red X的候選者之后，這個階段就是采取預先設定的置信度，利用統(tǒng)計的方法來證明這個Red X的候選者就是真正的Red X。在較強的Red X候選者情況下，

入決賽的33名候選者中進行了最終選拔。此次評選不僅關注候選者們的外在形象，還會考察才藝方面的能力。經(jīng)過層層篩選，日本熊本縣17歲高中二年級女生新田步凪摘得“日本最可愛高中女生”的桂冠、神奈川縣初中一年級女生高木凜汐獲得“日本最可愛初中女生”桂冠、滋賀縣15歲的高中一年級男生西岡將汰當選為“日本最帥氣高中男生”。新田步凪發(fā)表獲獎感言稱：“沒想到自己會當選，十分高興。將來希望能出演愛情劇或成為模特。”然而，很多人并不接受此次“日本最可愛中學生”的比賽結(jié)果。很多

于非概率抽樣的候選者數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡調(diào)查。這里網(wǎng)絡調(diào)查的候選者數(shù)據(jù)庫，簡稱網(wǎng)絡候選者數(shù)據(jù)庫，指自愿完成網(wǎng)絡調(diào)查的上網(wǎng)人群，如果在后續(xù)的網(wǎng)絡調(diào)查中選擇他們作為調(diào)查對象，他們將配合完成調(diào)查[1]。候選者數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡調(diào)查是從網(wǎng)絡候選者數(shù)據(jù)庫中抽取樣本進行網(wǎng)絡調(diào)查，其獲得的樣本為網(wǎng)絡候選者數(shù)據(jù)庫的調(diào)查樣本。可以看到，候選者數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡調(diào)查本質(zhì)上屬于非概率抽樣調(diào)查，其樣本屬于非概率樣本，入樣概率未知，采用傳統(tǒng)的抽樣推斷理論進行推斷存在一定的困難。因此，非概率樣本的統(tǒng)計推斷問題

終確定150位候選者入圍，進入到投票環(huán)節(jié)。1月8日起，150位候選者將接受社會公眾的投票選擇。屆時，公眾可通過微信投票的方式參與。微信投票結(jié)果在總體評審中占比40%。此外，評審委員會將結(jié)合專業(yè)評審（30%）和媒體評審（30%）綜合審定，最終評選出50家“2017中國互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新公司”、30家“2017中國網(wǎng)貸平臺”、10家“2017中國最具成長性網(wǎng)貸平臺”和10位“2017中國互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新年度人物”，共計100位候選者將成為最后的贏家。即日起，關注《投

集合。定義2（候選者）選舉起初選取部分影響力較大的節(jié)點，給予這些候選者唯一的初始標簽且擁有統(tǒng)計票數(shù)的計數(shù)器BCounter，令候選者的節(jié)點集合為Vh。定義3（勝出者）實施優(yōu)勝劣汰的選舉機制，失敗的候選者降為投票者，勝利則保存原標簽，令勝利者的節(jié)點集合為Vs。定義4（投票者）影響力低的節(jié)點為投票者，投票者僅具有投票的權利，根據(jù)候選者或者勝出者的標簽來更新自身的標簽，令投票者集合為Vt。2 算法2.1 候選者產(chǎn)生階段在初始階段，節(jié)點初始為投票人，并計算影響力，

綜合分數(shù)最高的候選者進行分配，但沒有認識到任務間存在交互的情形下執(zhí)行者之間協(xié)作的配合度影響.而有些研究盡管考慮了任務分配時上下文環(huán)境中任務執(zhí)行者的一些社會關系、配合度等對任務執(zhí)行時間的影響[6-9]，然而卻僅局限于連續(xù)的2個任務之間的配合度，同時也沒有考慮到多實例同時到達的情況下任務執(zhí)行者工作負載方面的影響.為了解決以上問題，本文引入了執(zhí)行者間協(xié)作相容性對任務分配影響的內(nèi)容，通過結(jié)合歷史日志的信息，對執(zhí)行者間的協(xié)作相容性及任務負載進行了分析計算.在此基礎上

爾曼在內(nèi)的6名候選者，然后，總經(jīng)理打算對他們進行最后一次測試，以確定聘用誰?？偨?jīng)理對6名候選者說：“我現(xiàn)在給你們出個難題，看誰有辦法解決它?！闭f到這里，他停頓了一下，掃了一眼6名候選者，只見大家全神貫注地聽著，他接著說：“你們誰有辦法把打印機推銷給一個在郊外種菜的農(nóng)夫？”話音落下，6名候選者開始冥思苦想起來。很快，候選者們開始回答這個問題?！拔視嬖V農(nóng)夫，種菜發(fā)不了財，不如去批發(fā)蔬菜，生意做大了，就開一家公司，這樣有很多文件需要打印，所以，要提前買一臺打印

輪自頂向下選擇候選者，并進行數(shù)據(jù)更新的方法，而這種方法隨著數(shù)據(jù)量的增加使得數(shù)據(jù)融合的時間花費巨大，難以滿足數(shù)據(jù)融合的時間需求。為了減少融合數(shù)據(jù)過程中的花費，提高多源數(shù)據(jù)融合的精度，結(jié)合自頂向下分類樹算法TDS，屬性分類樹，提出了一種基于k-匿名的多源數(shù)據(jù)融合算法。利用GUI的Adult數(shù)據(jù)集進行仿真實驗，并比較了數(shù)據(jù)融合的復雜度以及融合精度的差異。實驗結(jié)果表明，所提出的基于k-匿名多源數(shù)據(jù)融合算法融合過程時間花費更少，可以達到理想的數(shù)據(jù)融合精度，同時還實現(xiàn)

則，并公布所有候選者名單，給大家5分鐘考慮時間。班會主持人利用這段時間進入群應用，點擊群投票（如圖6），并設置投票主題、選項以及時間（如圖7）。5分鐘后，通知全體成員進行電子版匿名投票。4.公布結(jié)果根據(jù)投票情況，系統(tǒng)自動生成“投票詳情”——投票內(nèi)容以及各位候選者的票數(shù)。在群里告知全體成員結(jié)果，最后宣布線上班會結(jié)束。信息化背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”已趨向于覆蓋整個教育系統(tǒng)，由此開啟的班會模式也不受時間和地點的限制，便利了師生工作和學習。

篩選出了20名候選者.加加林是其中的一員.1960年3月，他們被送往首都莫斯科，接受宇航員訓練中心的培訓.為了確定最終人選，有關部門對20名候選者進行了多方面的考察和審核，并讓他們進入飛行艙進行適應性訓練.總設計師羅廖夫發(fā)現(xiàn)，在進入飛行艙的全部候選者中，只有加加林一個人脫了鞋，穿著襪子走了進去.加加林的這個細節(jié)，贏得了羅廖夫的好感.羅廖夫說：“脫鞋雖然是個細節(jié)，但它卻能折射出一個人的嚴謹和敬業(yè).只有把飛船交給一個如此愛惜它的人，我才放心.”就這樣，加加林在

增長。他對這位候選者抱有很高期望：他需要一位具備專業(yè)項目經(jīng)理（PMP）資質(zhì)的人才，具備碩士學歷且曾經(jīng)成功打理過多個項目，同時有能力同其他多方業(yè)務合作伙伴協(xié)作并同時處理多個項目?！斑@位人選必須擁有出色的前瞻性，”Zulpo說，考慮到他應具有很多必須的才能，他知道可能需要三到六個月的時間來填補這個位置。但是漫長的搜索是值得的，因為招聘錯誤的人的代價是昂貴的——這種情況“適用于IT的所有職位?！盳ulpo的說法反映了招聘經(jīng)理們對項目管理人才的看法。他們期望候選人

考核的公正性，候選者只要記憶和掌握大量書面知識，就容易取得不錯的成績。面試范圍比較廣，與職位業(yè)務能力結(jié)合的不是十分緊密?？梢?，這種考核方式存在一定局限性，對候選者后續(xù)職業(yè)生涯的用途有限。另外，消防機構職責范圍的不斷擴大、人力資源需求的專業(yè)化和多樣化、社會法治意識的提高等，對消防干部的能力提出了更高要求，有必要對各級晉職干部進行深入考核評估，測試其是否滿足各種崗位職能要求。為此本文提出針對消防戰(zhàn)訓干部晉職的“綜合性考核方式”，該方式是將候選者置于各種模擬工作

策略主要考慮了候選者的個體屬性，而忽略了候選者下屬資源對任務分配的影響.針對企業(yè)層次化的組織結(jié)構特點，提出一種面向?qū)蛹壗Y(jié)構的任務動態(tài)分配策略，充分考慮了層級結(jié)構下任務候選者擁有的人力資源對任務分配的影響，給出了基于該策略的可量化候選者屬性適配度計算方法，并改進了傳統(tǒng)的能力適配度計算方法.仿真實驗結(jié)果表明：考慮了下屬資源的任務動態(tài)分配模型進一步提高了任務分配的適應性，分配結(jié)果更加符合預期.層級結(jié)構;任務動態(tài)分配;能力適配度;工作流管理工作流技術一直是計算機和

關注的暗物質(zhì)的候選者，以及目前暗物質(zhì)探測實驗的進展．暗物質(zhì)；中微子；弱相互作用重粒子；直接探測；間接探測20世紀初，相對論和量子論的誕生撥開了物理學上空漂浮的兩朵烏云(以太漂移和黑體輻射問題)．經(jīng)過一個世紀的發(fā)展，以相對論和量子論為基礎的現(xiàn)代物理學取得了巨大的進展．人類對物質(zhì)結(jié)構的認識由原子、分子層次深入到了夸克和輕子層次．物質(zhì)世界的基本成員及其相互作用規(guī)律被統(tǒng)一在粒子物理標準模型中．這一標準模型很好地解釋了所有已知的基本粒子的性質(zhì)，同時也為其他理論的發(fā)展

志愿者需要根據(jù)候選者的簡歷，以及電腦合成的候選者外貌（外貌有明顯的美與丑的區(qū)分）來評價候選者，相同的性別將為一組，例如男性參與者評價男性候選者，女性則評價女性候選者。在第二個實驗里，志愿者要在相似外貌的候選者里，挑出他們將來可能的合作對象與PK對象。在第三個實驗里，志愿者們面對的還是相似外貌的候選者，但這次，他們需要面試的是異性候選者，也就是說，女性志愿者者將面試男性候選者。當對比這三個實驗結(jié)果時，研究人員發(fā)現(xiàn)，這三個實驗結(jié)果有一個共同的結(jié)論：長相英俊的男

入職，他們對于候選者的篩選有嚴格的標準。比如，每周拍賣一次，每次候選人數(shù)量穩(wěn)定在100位左右，而這100位候選者是從1000多份簡歷中篩選出來的。年薪20萬元以上、兩年以上工作經(jīng)驗、互聯(lián)網(wǎng)公司程序員，這些是候選人需要具備的硬性條件。此外，還有一些相對靈活的政策，比如如果候選者是BAT、Facebook、Google、360、小米公司員工等，則可以直接通過篩選，進入拍賣環(huán)節(jié)。對于打造出App Store排名非?？壳爱a(chǎn)品的技術牛人，100offer會“放水”，

石？它們確實在候選者之列，但是還有許多物質(zhì)比它們要貴得多。比如，理論上說，反物質(zhì)是最貴的，但是它幾乎沒法生產(chǎn)和存儲，在現(xiàn)有的技術條件下，我們需要100億年的時間才能生產(chǎn)一克反物質(zhì)，這么稀有的物質(zhì)當然是最貴的。而在現(xiàn)實中，我們目前能夠得到的單位質(zhì)量最貴的物質(zhì)是锎，每克锎價值2700萬美元。2015年12月21日，全球最大的在線實物黃金交易平臺BullionVault公布了最新的昂貴物質(zhì)榜單（下圖），讓我們來看一看，有那些物質(zhì)比黃金還貴。

在最后一位大獎候選者說“我的演講全部完畢，謝謝”之后，現(xiàn)場節(jié)目主持人看到一個人急匆匆地跑上頒獎舞臺，連聲說：“對不起，對不起，讓你們久等了。”“您能否簡潔地告訴大家來晚的原因呢？”節(jié)目主持人問?！笆沁@樣的，”候選者清了清嗓子說，“大家可能不知道，我家從祖上就一窮二白，多少年來，我們甚至坐不起公交，無論多遠的路，都是靠這兩條腿……”主持人收到一個小紙條，于是打斷他的話，說：“這位先生，這里可不是哭窮大會哦?！?span id="syggg00" class="hl">候選者又連著說了幾個“對不起”，然后繼續(xù)說：“其實

中需要考核者對候選者觀察一定的時間段才能形成“內(nèi)心確信”，這就會出現(xiàn)三個問題。第一，不是所有候選者都被考核者“關注著”，如何能保證勝出者比其他人更優(yōu)秀；第二，這樣一種考核方式?jīng)]有明確的考核內(nèi)容，如何保證考核者能公正地選出法官；第三，這樣的考核方式往往是不公開的，其公正性讓人懷疑。1.1.2 再任法官的選任程序不合理首先，院長的選任程序。我國《法官法》第11條規(guī)定各級人民法院的院長由同級人大選舉產(chǎn)生。但院長具體是怎樣選拔出來的卻很模糊，實踐中院長的選任都必須

位有發(fā)展?jié)摿Φ?span id="syggg00" class="hl">候選者，設計了詳細的發(fā)展計劃。此后，他們像老鷹一樣，關注著這些家伙，不停地為他們制造各種考驗及鍛煉的機會。如對杰夫·伊梅爾特，原先由他負責塑料業(yè)務，接著讓他嘗到電器工業(yè)殘酷競爭的味道，后來安排他為主管醫(yī)療器械系統(tǒng)的CEO。經(jīng)過這樣一番崗位輪換，杰夫·伊梅爾特熟悉了通用公司的三大系統(tǒng)，為他接替韋爾奇的職務，打下堅實的基礎。為了跟蹤候選者的發(fā)展情況，通用公司董事會在每年的6月和12月，各舉行一次評估會。韋爾奇在每年2月，還要做一次實地評估。候選人

合成的300個候選者中，有些是堿基，有些甚至連堿基都不是，只是在結(jié)構上相似。篩選的第一步，是測試這些新“字母”能否在舊系統(tǒng)里發(fā)揮作用。具體來說，基因“語言”系統(tǒng)的一個基本功能就是“抄寫”——生命的遺傳離不開DNA的復制，有專門的蛋白質(zhì)（DNA聚合酶）負責“抄寫”工作。科學家們在大約300個候選者中，篩選出了60種能被DNA聚合酶識別的新“字母”。篩選的第二步，是要看新“字母”之間能否配對。A與T、C與G的配對是DNA堿基的重要特性，在“抄寫”基因時，正是利

的過程中，教師候選者應該是作為主體的人參與。而人文科學應該滲透在這個培養(yǎng)過程中。教師候選者應該明白，做一名教師是一種尊嚴的呼喚，也是極大的挑戰(zhàn)。人文科學，尤其是文學，能夠幫助教師候選者擁有作為人的深刻敏銳性，以幫助他們理解和欣賞困難與挑戰(zhàn)都是人生的自然狀態(tài)。今天的年輕教師要為課堂所發(fā)生的一切現(xiàn)實做好準備，他們所需要的是道德的力量，而不單單是最新的網(wǎng)絡技術。人文科學可以幫助人們發(fā)展對于人類的洞察力和領悟力，并加深人們在世界中向善的力量。人文科學—或基于人文主

的論壇上，各位候選者曬成績、講規(guī)劃，圖文并茂的自我推薦可謂“有模有樣”。“我服務，我快樂”“給我機會，還你驚喜”等競選口號更是閃爍著智慧。除了網(wǎng)絡上，同學們私下里也正進行著一場競爭激烈的拉票之戰(zhàn)：有人闊氣地請同學吃飯，有人包攬了一個月的班級衛(wèi)生，甚至有人故意散播競爭對手的謠言……俗話說：“不想當將軍的士兵不是好士兵?！钡聦嵣?，不是所有士兵都適合當將軍的，只有具備“領袖氣質(zhì)”的士兵才能當好將軍。在任何一個團體中，總有某一個人充當著核心的角色，他的言行能夠被

型獲取微動脈瘤候選者，然后通過構建灰度剖面圖去除圖像中血管片段等無關信息，從而篩選出真正的微動脈瘤。通過對ROC網(wǎng)站提供的50幅眼底圖像進行實驗，在圖像水平上實現(xiàn)了靈敏度94%、特異性100%、準確率96%的檢測效果。結(jié)果表明，該方法對圖像的亮度、對比度不敏感，能夠高效自動地檢測出彩色眼底圖像中的微動脈瘤。微動脈瘤檢測；相位一致性；灰度剖面圖；眼底圖像；糖尿病視網(wǎng)膜病變引言隨著人們生活水平的提高，人口老齡化以及肥胖率的增加，糖尿病(diabetes mel

潛在的系外行星候選者。Kep ler-62f相比于發(fā)現(xiàn)的任何位于宜居帶的行星而言，去年四月被確定的這顆行星大小更接近地球，這顆行星圍繞恒星公轉(zhuǎn)的區(qū)域使得其表面水既不完全結(jié)冰、也不蒸發(fā)掉。這種“超級地球”僅比我們的地球大40%。HD 189733b 這顆“熱木星”很久以前就被發(fā)現(xiàn)了，但在去年，哈勃空間望遠鏡發(fā)現(xiàn)這顆“熱木星”是藍色的，這種藍色來源于其炙熱無比的系外行星上像雨一樣飄落的融化玻璃。Kepler-37b 迄今為止發(fā)現(xiàn)的圍繞類太陽公轉(zhuǎn)的最小系外行星，

并且不適合手術候選者的患者，經(jīng)過恰當選擇，采用TAVR可降低死亡率和住院率，并且在隨訪2年時，患者癥狀的減少和瓣膜血流動力學的改善仍然得以維持。但存在廣泛的共存病況有可能減少TAVR的生存獲益(N Engl J Med，2012，366:1696-1704)。對于有重度主動脈瓣狹窄、并且不適合手術候選者的患者，經(jīng)導管主動脈瓣置換術(TAVR)是推薦的治療。但這類患者在1年后的轉(zhuǎn)歸尚不清楚。研究者將該類患者隨機分為接受經(jīng)股動脈TAVR或接受標準治療(通常包括

定了兩個中意的候選者。這天，國王將兩個候選者帶到考評地點，為他們詳細布置了任務：用附近的一個大雨缸里的水，灌滿一個空竹籃。國王告訴他們，他將在晚上檢查他們的工作。最終令他滿意的候選者，將榮幸地成為國王的貼身侍從。在接受了任務之后，兩位候選者誰都不敢有絲毫懈怠，他們都渴望成為國王的親隨。然而，在灌了幾桶水之后，其中的一個候選者對同伴說道：“真不知道國王讓我倆做這些毫無用處的工作的目的是什么？你看，我們剛把一桶水倒進去，它就一下子漏得一滴不剩了。我敢斷定，睿智