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101.
民办高校教师队伍"老化"问题的逆思考 总被引：2，自引：0，他引：2
目前，民办高校教师队伍已不是什么“严重老化”，而是两极分化。民办高校是靠退休教师和兼职教师起家的，以后相当长的时期内，也离不开退休教师，现在的问题是怎么样更好地调动这部分人的积极性，更好地发挥其作用。 相似文献
102.
中国共产党领导的多党合作和政治协商制度与西方多党制或两党制有根本的区另q，认清这些区另q并不断完善我国政党制度对提高我党执政能力有重要意义。文章对这些区另q进行了比较分析，得出中国政党制度有着西方政党制度不可比拟的优越性。 相似文献
103.
论学校学习型党组织的建设 总被引：3，自引：0，他引：3
建设学校学习型党组织,保持党组织内部的活力,进而带动学校学习型组织的全面建设,是推进学校进步和发展的明智选择。本文对建设学校学习型党组织的途径和要求两个方面进行了论述。 相似文献
104.
试论体育教师个体主观教学观念的转变 总被引：12，自引：0，他引：12
毕红星 《北京体育大学学报》2005,28(1):94-96
在体育教学改革实践中,体育教师教学观念转变存在一些困难,其原因之一是具有基础地位与强势作用的体育教师个体主观教学观念造成的认知与行为实施的盲点.更新体育教师个体主观教学观念,需要体育教师把自己在教学实践过程的言行作为研究对象,提高自我觉察的敏感性,并用语言表达使个体主观的教学观念清晰化,进而对其进行梳理和更新. 相似文献
105.
[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。 相似文献
106.
学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。 相似文献
107.
王程程 《自然科学博物馆研究》2022,(5):72-81
本课程依托中国航海博物馆“世界航海五百年”特展,重点诠释高中历史课程中“全球航路的开辟”这一课的相关内容。在教学理念与方法上,本课程将团体心理游戏和情境教学法相结合,通过博物馆展品这类独特的实物史料,带领学生主动探索和发现知识,培养高中学生的历史学科核心素养,使学生了解新航路开辟所引发的全球性流动,并学会使用联系的观点看待新航路开辟对中国的影响。 相似文献
108.
近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。 相似文献
109.
由于机会路由能够利用无线信道的广播特性和有损特性,因此一直是提高无线网络路由性能的一个很有效的途径。提出一种基于深度强化学习的无线多跳网络能量高效机会路由算法,该算法使得智能体能够通过训练学习最优的路由策略,以通过机会路由的方式减少传输时间,同时平衡能耗延长网络寿命。此外,本算法还可以极大地缓解冷启动问题并获得较好的初始性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。 相似文献
110.
当前的卫星资源分配方案大多为同步轨道卫星设计,针对低轨卫星的高动态特性,以及存在频率和功率资源受限的问题,提出一种基于深度强化学习的功率分配算法。首先对低轨卫星功率分配场景进行建模,引入一种时隙划分方案来简化低轨卫星的动态特性模型,进一步提出一种基于深度强化学习算法的功率分配策略,该策略通过调节单颗低轨卫星各个波束中子载波的功率值,降低同频干扰,能达到提升低轨卫星频谱效率的目的。仿真结果表明,所提算法能够在较短时间内收敛并达到稳定状态,在总功率一定的条件下,该方案能有效提升单颗低轨卫星的吞吐量,其频谱效率明显高于注水算法和Q学习算法。 相似文献