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1.
《中学政治教学参考》2021,(28)
现在是人工智能时代,也是算法时代,算法作为人工智能的技术本质,在人工智能发展过程中起到了主导信息传播的作用,让社会、文化、人的价值观念发生了改变.智能算法与我国当代思想政治教育之间有着密不可分的联系,也给思想政治教育带来了内容供给短缺、认同消解、思想政治教育者职责理念解构、凝聚共识受阻等风险.必须优化算法,赋予思想政治教育更高价值;反思算法,把思想政治教育者及网民的"算法素养"提升起来;用好算法,利用算法优势,创新和发展思想政治教育. 相似文献
2.
在我开设的校公选课中,有一门《影视中的心理课》。我会挑选一些影视作品,带领同学们从心理学视角解读,启发新感受。如果让我推荐必看的十部电影,我会细细思考上一整天,然后给大家一份慎之又慎的精选list。如果告诉我只能推荐一部,我的回答几乎是脱口而出的:《海上钢琴师》。 相似文献
3.
[研究目的]为进一步发挥算法对经济社会发展的正外部性作用,解决存在的算法歧视、算法偏见、隐私侵害、数据泄露等负外部性问题。[研究方法]以委托代理理论为基础,总结归纳算法治理中存在的委托代理关系,并分析委托代理问题的产生机制,进而从对话机制、约束机制和激励机制提出解决之策。[研究结论]算法治理中存在官僚与企业、企业管理层与专家、企业和消费者、专家与算法、官僚与算法以及企业与算法之间的委托代理关系。发现总体性体制,行政组织和官僚的政治、行政双重属性,企业的市场参与性和技术研发优势,技术专家的专业性,公众的素养限制性以及广泛沟通缺乏和算法自身复杂性以及自主运行造成信息不对称;各主体的经济人理性造成主体间利益冲突;生产力快速变化使得经济社会快速发展和处于弱人工智能时代算法自我约束能力弱,导致敏捷治理能力弱。最后,提出了建立对话交流机制、加大对政府算法权力监管、健全算法公开制度、构建算法全主体监管体系、加大算法创新技术研发力度和建立完善算法使用机制的政策建议。 相似文献
4.
近年来人工智能(AI)算法专利申请量迅速增长。但AI算法黑箱属性、算法技术领域可预测性低、专利申请人易隐藏技术有用信息,使现行专利披露标准难以较好平衡“充分公开对应的公共利益”和“垄断保护指向的私人利益”。为更好践行专利披露理论所要求的“公开换保护”理念,应提高AI算法专利披露标准,确保在授予专有权的同时充分披露技术信息。鉴于提高专利披露标准会导致AI算法技术多被作为商业秘密保护,可通过费用减免和优先审查等专利制度内的激励措施,来提高专利申请人披露算法源代码、训练数据等信息的积极性,更好实现专利制度促进知识溢出和技术发展的社会功能。 相似文献
5.
为解决初级汉语水平学习者的词汇学习迷航问题,提高其学习效率和词汇应用能力,文章首先梳理了信息技术促进词汇学习的研究现状,并指出学习资源推荐技术存在的问题。随后,文章设计了汉语水平考试(HSK)三级词汇的学习资源、10种关系及其特性和优先级,构建了本体,提出了推荐流程,并参考Jena框架,构建了基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统。最后,文章采用问卷调查和访谈法进行了推荐系统的学习体验评价,结果表明:学习者对推荐系统的满意度较高,认为推荐系统可促进汉语词汇的学习。基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统能够提升汉语词汇的学习效率,实现汉语词汇学习规模化和个性化的统一。 相似文献
6.
[目的/意义]随着互联网行业的蓬勃发展,电商平台的用户与商品数量均呈现井喷增长。这一趋势在促进互联网经济发展的同时也为用户带来了"信息过载"的问题。电商平台如何从用户的历史行为日志中获取信息,并根据用户当前情境推荐商品,不仅是重要的理论与技术课题,同时也蕴藏着巨大的商业价值。[方法/过程]文章结合情境感知技术,提出了一种五层推荐系统框架,自底向上分为:感知层、过滤层、排序层、规则层和应用层。同时,利用淘宝APP的购物数据进行了模拟推荐实验,比较了各层次不同设计方式的推荐效果。[结果/结论]研究发现,融入了情境感知技术的推荐系统框架可以显著提高推荐的精确率,但是会削弱召回率。基于此,为电商平台提出了部分建议。 相似文献
7.
针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法(DCF)相比传统协同过滤推荐算法(TCF)、基于用户聚类的协同过滤推荐算法(UCF)以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法(ICF),在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献
8.
洪凌啸 《四川师范大学学报(社会科学版)》2020,47(1):58-70
随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。 相似文献
9.
《初中生世界(初三物理版)》2020,(1):11-11,24,52
书名:余映潮中学语文古诗词教学实录及点评,作者:余映潮,出版社:中国人民大学出版社。本书从余映潮老师的数百节公开课中,精选出15节古诗词名篇教学课,以课堂实录、名师点评的形式呈现给读者,真实还原了余映潮的课堂教学全过程,细致解析了古诗词教学的课堂设计和教学方法。语文教师可以从中学到教授古诗词的基本思路,从而提升自己的古诗词教学素养、教学能力和创新能力,进而提高自己的教学艺术,体会到古诗词教学之美。 相似文献
10.
陈琛 《大连教育学院学报》2021,(1):60-61
算法多样化是新课标倡导的基本理念之一。算法多样化有利于促进学生的个性化学习,使得学生经历知识产生的过程,有利于学生核心素养的全面提高。在算法多样化的教学中,要注重汇报前的准备、汇报时的引导和汇报后的择优。 相似文献