排序方式： 共有7条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
卢志翔 《重庆第二师范学院学报》2015,28(1)
通过对移动终端的优势分析和对翻转课堂的简单介绍,提出了在高校实施移动学习(M-learning)模式下翻转课堂教学的必要性,设计了适合于现代高校大学生学习的教学模式,实现了课堂教学质量提高和个性化教学的转变,以此推动高校移动学习(M-learning)模式下的教学实践的发展. 相似文献
2.
卢志翔邱素贞 《广西广播电视大学学报》2022,(2):32-37
大数据行业快速发展,高等院校的大数据技术人才培养也应与时俱进,实现人才供给侧和产业需求侧的对接。文章基于校企合作背景,以学生学习成果产出和能力发展为导向,对大数据技术原理及应用课程从教学目标优化、教学内容重构、课程资源建设、课堂教学模式创新、课程评价方式改革、教学团队培育六个方面提出系统化的改革思路,构建课程教学新形态,提高应用型人才培养质量。 相似文献
3.
TFID作为文本特征权重计算常用方法,其不足之处是忽略了特征词在文本中的分布情况和文本长度。修正特征词后的改进TFIDF算法召回率和准确率都优于改进前TFIDF。 相似文献
4.
基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法,采用SVM监督学习辅助策略降低新标记样例中可能的误标记样例数以减少新训练集的噪声,设计富信息策略训练学习器,基于KKT原理,把训练ELM的过程等同于解决下面的对偶优化问题。通过E-Learning随机场学习,充分利用算法对噪声具有鲁棒性,实现对了个性化推荐网络信任节点的定位算法改进。仿真结果表明,该算法能准确定位到个性化推荐网络的信任节点,为P2P商家推荐和信任评估提供数据基础,信任节点定位的准确性优越于传统算法。算法采用E-Learning随机场学习,学习过程中不需要调整大量参数,所以算法学习速度快,尤其适合处理大规模的不平衡数据集分类问题,提高了个性化推荐网络信任节点的定位准确性。 相似文献
5.
大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度计算是提高大数据资源调度和数据集成的基础。通过对大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度的准确估计,提高资源负荷的预测性能。提出一种基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计算法。构建大数据环境下资源负荷模型,基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计,进行非线性差分相点融合,进行全网拓扑信息激励传播均衡设计,通过频繁的切换来进行网络选区,将时间划分为连续区间,重新分配大数据环境下的时间跨度,最后得到基于线性差智能群辨识的资源短期预测时间跨度估计算法改进。仿真结果表明,该算法具有较好的时间跨度估计性能,提高了大数据环境下的资源负荷预测精度,具有较小的任务调度路径延时和能耗损失,为提高云平台的资源利用效率提供基础,展示了较好的应用价值。 相似文献
6.
7.
1