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991.
在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。 相似文献
992.
教育数据在教育领域不断渗透,教师的数据素养水平对于有效利用教育数据、合理判断学生的行为具有重要影响。本研究旨在用德尔菲法构建中小学教师数据素养评价指标体系,为评估中小学教师数据素养提供参考依据。通过文献分析梳理中小学教师数据素养评价指标,选择相关领域专家12人,采用德尔菲法进行2轮专家意见征询,根据专家打分计算指标权重,形成中小学教师数据素养评价指标体系。问卷征询专家的积极系数为100%,专家权威程度均值为0.72,确定的一、二级指标重要性均值均大于4.00,变异系数均小于0.25,符合德尔菲法要求。最终形成了包含数据意识、数据知识、数据操控技能、数据应用能力、评价交流数据、数据思维6个一级指标和19个二级指标与40条具体内容的中小学教师数据素养评价指标体系。对46位教师进行小范围试用,验证了其科学性与可靠性,该评价指标体系可作为评价中小学教师数据素养发展水平的参考测量工具。 相似文献
993.
物理实验能力是一种综合能力的表现.从实验前的设计到实验中的操作和规则,再到实验数据的分析处理和实验报告的撰写,都表现着学生是否具有物理实验能力.从物理实验的四个能力因子--实验设计能力、实验操作能力、实验观察能力和实验数据处理能力,层层分析,浅探中学物理实验能力的培养策略. 相似文献
994.
为提高园林绿植地被植物引种成功率,在高维数据聚类中采用相似性度量算法分析地被植物引种气候指标间相似度。选取原产于我国新疆维吾尔自治区的皱叶剪秋罗作为地被植物引种品种,新疆哈密地区为引种源地,兰州、武汉、北京、广州等市为目标引种地。以 5 座城市 2015 年气候年值数据中的 8 项气候指标作为分析指标,采用高维数据聚类分析相似性度量算法计算引种地和引种源地间气候环境相似度,依据相似度大小次序,分析遴选出与哈密地区气候环境接近的目标引种地。实验结果表明,基于高维数据聚类分析的相似性度量算法在地被植物引种气候相似性分析中可较好体现引种源地与目标引种地气候相似度,实验结果与实际情况相符。相似性度量算法可为地被植物异地引种提供辅助决策分析,使园林绿植引种更科学。 相似文献
995.
理解和表达是翻译实践的两个方面.本文就理解与表达方面的常见错误作一分析,从误解、误译中受到启迪,以达到“以人为鉴,避免重蹈覆辙之目的”. 相似文献
996.
《课堂内外(小学版)》2020,(1):38-39
随着人们生活水平的不断提高,汽车逐渐成为必需品,很多家庭都购买了汽车。2019年最新数据显示,全国驾驶人突破4亿人,全国汽车保有量达2.5亿辆,其中私家车达1.98亿辆!汽车在给人们的出行带来方便的同时,也带来了交通事故的隐患。哪些原因容易导致交通事故的发生呢?由于酒驾或者疲劳驾驶造成驾驶员反应速度变慢是很大一个因素。 相似文献
997.
朱爱平 《太原大学教育学院学报》2007,25(B06):81-83
通过理论和实践具体分析了太原市普通话水平测试中应注意的问题,即在测试读单音节字词、读多音节词语、朗读短文、命题说话中经常出现的问题,并试图探求解决这些问题的途径和方法。 相似文献
998.
为了研究无功补偿器对电力线通信的影响,提出一种建立无功补偿器端口网络高频模型的方法,利用该方法建立的无功补偿器高频模型可用于进一步的理论分析计算和系统仿真,方便分析无功补偿器对电力线通信信道阻抗、噪声、衰减等方面的影响。本方法把无功补偿器的每一相等效成一个无源一端口网络,通过实验测量无功补偿器在不同频率下的阻抗幅度与阻抗角,借助1st Opt对测量数据进行拟合,得出网络的阻抗函数,从而建立无功补偿器的高频模型。此方法避免了复杂的理论分析推导,模型计算值与测量值比较吻合,说明建立的无功补偿器高频模型是有效合理的。 相似文献
999.
在大数据时代,很多国家已经把教育大数据的重要性提升到国家战略层面,目前人们主要是从技术的角度研究教育大数据。基于教育数据的特殊性,从专业发展内涵的角度研究教育数据分析,提出教育数据分析的三个层次:第一层是基于个别指标的分析;第二层是基于模式的分析;第三层是基于对象的分析。探讨每个层次的特征及其在教育领域中的使用,以便人们对教育数据分析的专业发展内涵有清晰的结构化认识。 相似文献
1000.
CC4神经网络是一种三层前馈网络的新型角分类(corner classification)训练算法,原用于元搜索引擎Anvish的档分类。当各档之间的规模接近时,CC4神经网络有较好的分类效果,然而当之间规模差别较大时,其分类性能较差。针对这一问题,本意图扩展原始CC4神经网络,达到对档有效分类的效果。为此,提出了一种基于MDS-NN的数据索引方法,将每一档映射至k维空间数据点,并尽可能地保持原始档之间的距离信息,其次,通过将索引信息变换为CC4神经 网络接受的0,1序列,实现对CC4神经网络的扩展,使其能够接受索引信息作为输入,实验结果表明对相互之间规模差别较大的档,扩展CC4神经网络的性能优于原始CC4神经网络的性能。同时,扩展CC4神经网络的分类精度与档索引方法有密切关系。 相似文献