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1.
党的十九届四中全会明确提出了“坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化的重大意义和总体要求”。在新的历史时期,我国体育智库的新使命在于推进体育强国、健康中国和体育治理现代化建设。基于此,采用文献资料法和逻辑分析法,从外部和内部两个角度,对我国体育智库的责任和担当进行深入探讨。认为体育智库对内要注重更新管理体制,完善运行机制,建设和优化人才培养体系;对外要通过科研成果转化实现体育产业高质量发展,重塑体育治理生态,提升国家体育文化软实力和国际体育地位硬实力,促进体育融合发展,最终服务于我国体育治理体系和治理能力现代化。  相似文献   
2.
David Kaldewey 《Minerva》2018,56(2):161-182
This article analyzes the concept of “grand challenges” as part of a shift in how scientists and policymakers frame and communicate their respective agendas. The history of the grand challenges discourse helps to understand how identity work in science and science policy has been transformed in recent decades. Furthermore, the question is raised whether this discourse is only an indicator, or also a factor in this transformation. Building on conceptual history and historical semantics, the two parts of the article reconstruct two discursive shifts. First, the observation that in scientific communication references to “problems” are increasingly substituted by references to “challenges” indicates a broader cultural trend of how attitudes towards what is problematic have shifted in the last decades. Second, as the grand challenges discourse is rooted in the sphere of sports and competition, it introduces a specific new set of societal values and practices into the spheres of science and technology. The article concludes that this process can be characterized as the sportification of science, which contributes to self-mobilization and, ultimately, to self-optimization of the participating scientists, engineers, and policymakers.  相似文献   
3.
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Letters     
  相似文献   
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6.
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9.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   
10.
[目的/意义] 通过构建二模复杂网络模型,揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程] 通过NetworkX复杂网络工具包,依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型;对网络模型中节点的共现关系进行加权,计算网络的拓扑信息并进行AP聚类,提取节点间的直接关系;采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价,遴选出最合适的预测算法,并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论] 以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明,wAA链路预测算法为最优的链路预测算法;二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试,以进一步验证该模型的通用性和有效性。  相似文献   
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