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121.
组织专家的检索系统设计与实现 总被引：3，自引：0，他引：3
组织专家的检索是当前垂直信息检索研究的热门领域,也是组织信息检索研究的重要内容。本文总结了目前国内外组织专家的检索研究现状,分析了构建组织专家的检索系统的需求和挑战,采用基于相关文档集的归并排序法,利用组织内外的网页和期刊数据库等信息智能识别专家的专长,并基于此设计了从数据资源采集、规整、索引、检索到可视化等整个过程的组织专家的检索系统模型及以武汉大学为例的检索系统平台。 相似文献
122.
基于文档权重归并法的企业专家检索* 总被引：2，自引：0，他引：2
针对企业专家的专长识别与检索问题,采用文档权重归并法,利用TREC W3C数据集实现企业内的专家检索,并与专家档案法进行了比较。研究结果表明同样采用BM25模型,采用文档权重归并法具有稳定的优势。 相似文献
123.
陆伟 《天津工程师范学院学报》2004,14(1):44-47
高等职业教育培养目标的独特性决定了其课程设置理念的特色化。文章通过探讨高等职业教育课程设置的五个特色理念:动态生成性课程理念,整体建构性课程理念,真实体验性课程理念,人文素质性课程理念,政策导向性课程理念,力求优化课程体系,培养适应社会需求的高素质人才。 相似文献
124.
评注/葛维蒲大师
杭州王天一(先胜)火车头 钟少鸿(2016年9月23日弈于浙江温岭)
仙人指路对弃卒局
这是本届比赛第一轮16进8第1盘对局.
1.兵七进一卒3进1
黑方起手走卒3进1弃卒,俗称“瞎眼狗”,亦称为“弃兵(卒)抢三先”,这是江湖上常见的野路子.黑方弃卒的战术特点是:弃卒后,使得对方的过河兵忙于应付,而盲冲乱撞,从而使得车、马、象三子抢先出动.双方开局的前四回合一般是:兵七进一,卒3进1(弃卒),兵七进一,象3进5(抢一先),兵七进一,马2进4(抢二先),兵七平六,车1平3(抢三先). 相似文献
125.
[目的/意义]运用深度学习技术,提出结合时间和空间特征的测度(速度、覆盖度和迂回度)方法,用于量化学者研究主题演化,从而为基于内容的学者评价提供量化依据。[方法/过程]提出三维指标框架,其中速度反映作者改变研究主题快慢的平均程度,覆盖度反映作者研究内容所覆盖的主题广度,迂回度反映作者研究路径的曲折性。使用微软学术数据集中计算机科学的作者进行实证研究,并考察学者研究主题演化的三维测度和学者学术影响力和生产力的关系。[结果/结论] 实证研究结果显示,覆盖度与总被引量和总发文量的关系为单调递减,这一特征说明聚焦于特定研究主题较为深入的作者,其发文量和影响力都较大。作者研究主题演化的"速度"和"迂回度"与总被引量、总发文量都存在先增加后减少的倒U型关系。所提出的多维度指标框架不仅可在理论上丰富科学计量学对于学者研究主题转移演化及其机制的理解,而且结合深度学习模型提出了问题的解决思路。 相似文献
126.
陆伟 《钦州师范高等专科学校学报》2001,16(3):17-20
国家实施西部大开发战略的实质，就是加快工业化、城市化由发达地区向不发达地区推进，最终实现现代化的过程。西部大开发对于地处西部唯一沿海的饮州地区来说，是一个千载难逢的机遇。钦州如何主动参与西部大开发，抓住机遇加快发展？中共钦州市委提出了以临海工业为主攻方向和目标，加速钦州的工业化、城市化进程的工业强市战略，这就抓住了钦州现代化建设的关键。 相似文献
127.
为坚决打赢教育脱贫攻坚战,助推甘肃省同全国一道全面建成小康社会,甘肃省教育扶贫政策不断完善,相继出台了《甘肃省坚决打赢教育脱贫攻坚战的意见》《甘肃省职业教育助推精准脱贫实施方案》等相关文件。根据意见要求,各地要强化精准帮扶举措,加大产业扶贫力度深入实施特色产业提升工程。按照《甘肃省职业教育助推精准脱贫实施方案》,职业学校要深化产教融合、校企合作,支持省属企业、在甘企业实施“一企对多校”“一校联多企”的联合式订单培养工作,拓展学生就业渠道。 相似文献
128.
129.
美国政府科技报告,是由我国科技人员熟悉的AD、PB等四大报告演变、发展而来.内容也从原来的军事科技、能源及宇航等领域发展到今天从行业管理(Administration)到城市地区技术和发展(Urban RegionalTechnology Development)等38个范畴.几乎涵盖了所有自然科学和社会科学领域,是我国科技人员的重要参考文献信息.目前由美国商务部(The U. S.Department of Commerce)下属的美国技术信息服务部(TheNational Technical Information Service)简称(NTIS)出版的美国政府科技报告及其索引有多种形式:印刷型、光盘型和网络型.本文主要介绍网络型的美国政府科技报告及其检索方法. 相似文献
130.
[目的/意义]学术文本结构功能是对学术文献的结构和章节功能的概括，针对当前研究较少从学术文本多层次结构出发进行融合和传统方法依赖人工经验构建规则或特征的问题，本文在对学术文本层次结构进行解析的基础上，构建了多层次融合的学术文本结构功能识别模型。[方法/过程]以ScienceDirect数据集为例进行实验，该模型首先通过深度学习方法对不同层次学术文本进行结构功能识别，接着采用投票方法对不同层次和不同模型的识别结果进行融合。[结果/结论]研究结果表明各层次集成后的整体效果较单一模型均有不同程度提升，综合结果的整体准确率、召回率和F1值分别达到86%、84%和84%，并且深度学习算法在学术文本分类任务中的性能较传统机器学习算法SVM更优，最后对学术文本结构功能错分情况进行了分析，指出本研究潜在的应用领域和下一步的研究方向。 相似文献