我国少数民族学生体质健康研究的可视化分析     

李晓坤  初艳杰  宫舒 《四川体育科学》2022,(1):46-49+130

研究者从中国知网(CNKI)获取数据,利用可视化分析软件Cite Space 5.5进行处理并绘制知识图谱。利用软件关键词共现分析、突变词分析、时区图等功能,直观的展示了少数民族学生体质健康研究的现状及知识演进脉络。结果发现:少数民族学生体质的研究整体呈上升趋势;作者间的合作具有明显地域性特点;研究对象从大学生向低学龄段的青少年和儿童转变。亟待解决的问题是少数民族学生体质健康促进和干预的研究匮乏。建议:学者间应加强跨机构、跨领域间的合作;以学校体育为切入点,加强民族地区学生体质健康促进的研究,因地制宜的制定措施,精准干预。  相似文献   

End-to-end event factuality prediction using directional labeled graph recurrent network     

《Information processing & management》2022,59(2):102836

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Multi-view enhanced zero-shot node classification     

《Information processing & management》2023,60(6):103479

In recent years, Zero-shot Node Classification (ZNC), an emerging and more difficult task is starting to attract attention, where the classes of testing nodes are unobserved in the training stage. Existing studies for ZNC mainly utilize Graph Neural Networks (GNNs) to construct the feature subspace to align with the classes’ semantic subspace, thus enabling knowledge transfer from seen classes to unseen classes. However, the modeling of the node feature is single-view and unilateral, e.g., the bag-of-words vector, which is not enough to fully describe the characteristics of the node itself. To address this dilemma, we propose to develop the Multi-View Enhanced zero-shot node classification paradigm (MVE) to promote the machine’s generality to approach the human-like thinking mode. Specifically, multi-view features are obtained from different aspects such as pre-trained model embeddings, knowledge graphs, statistic methods, and then fused by a contrastive learning module into the compositional node representation. Meanwhile, a developed Graph Convolutional Network (GCN) is used to make the nodes fully absorb the information of neighbors while the over-smooth issue is alleviated by multi-view features and the proposed contrastive learning mechanism. Experimental results conducted on three public datasets show an average 25% improvement compared to baseline methods, proving the superiority of our multi-view learning framework. The code and data can be found at https://github.com/guaiqihen/MVE.  相似文献   

An automatic knowledge graph construction approach to promoting collaborative knowledge building,group performance,social interaction and socially shared regulation in CSCL     

Lanqin Zheng  Jiayu Niu  Miaolang Long  Yunchao Fan 《British journal of educational technology : journal of the Council for Educational Technology》2023,54(3):686-711

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用因子图推断改进智能盘点机器人定位与地图构建     

沈奎林  邵波  陈力军 《高校图书馆工作》2021,(2):55-60

人工智能和图书馆的结合,促进了智慧图书馆的快速发展。图书馆智能盘点机器人的出现解决了图书错架和盘点的需求。盘点机器人在室内工作,自身的定位和导航以及对环境的适应是机器人要解决的重要问题。目前图书馆智能盘点机器人在这方面有不足的地方,文章结合国内外SLAM的研究进展,参考其他行业机器人SLAM实践,用因子图推断方法改进机器人同步定位与地图构建,取得了一些初步的成果。  相似文献   

大数据与知识图谱视角下电网企业5G技术应用热点与趋势分析     

崔金栋  汪羽晴  李菲菲  朱增陈  李若彤 《科技管理研究》2023,(20):133-140

在“双碳”背景下，电网行业是5G应用试点的先导行业，5G技术也被众多的应用场景进行了应用探索。有鉴于此，采用大数据技术，从中国知网和北极星电力网等网站收集具有“5G”“电网”“供电”等关键词的词条，运用Python软件对数据进行可视化处理并生成词云图，识别出5G在电网领域的六大典型应用场景，并基于此对电网企业5G技术应用的未来趋势进行展望。研究发现：“5G+智能巡检”以及“5G+差动保护”是智能电网方面当前的研究热点；5G在电网中的应用场景主要包括智能巡检、配网差动保护、精准负荷控制、分布式电源、智能充电桩和低碳发展与碳排放计量；5G技术未来将会推动电力市场的资源共享化，并帮助电网实现动态监测和实时调控。可见，5G技术凭借大带宽、低时延、高可靠等特质成为电力行业转型升级的关键技术和手段，在通信基础设施和电网运维方面要建立“5G+”的思维模式，同时也要注意保障通信安全和保护用户隐私安全。  相似文献   

国内外数字人文研究主题比较分析     

颜石磊 《大学图书情报学刊》2021,39(1):107-111

数字人文作为一个新兴的、跨学科的热门研究领域,其所涉及的研究内容、研究方法纷繁复杂,理清国内外主题发展态势,对数字人文的进一步发展具有重要指导意义。文章以数字人文的研究主题为切入点,基于Web of Science和CNKI数据库,通过构建共现矩阵、系统聚类分析、计算主题密度值和向心度值来绘制战略坐标图,揭示国内外数字人文主题发展态势,同时揭示了国内外数字人文研究主题的成熟领域、核心领域、新兴领域以及边缘领域,为我国数字人文研究的进一步发展提供借鉴。  相似文献   

A multiview graph collaborative filtering by incorporating homogeneous and heterogeneous signals     

《Information processing & management》2022,59(6):103072

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