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1.
《湖北函授大学学报》2019,(5)
本文为了改善教育质量,在大数据时代下提出了现代化高等教育管理模式,但该模式因某些因素的影响,在实施过程中会遇到一些挑战,对此本文将进行相关分析,了解挑战的具体表现形式、形成原因以及造成的影响,之后再有针对性地提出相关处理对策,确保大数据高等教育可完善落实。另外,本文将结合理论,对大数据高等教育与传统教育相比,以了解两者之间的优劣与差别。 相似文献
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[目的/意义] 对比分析数据管理能力成熟度模型,为图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型提供参考方案。[方法/过程] 通过模型文本的研究,介绍各模型的结构。采用比较分析法从评价维度(功能域)的设置、模型的组织体系、评价标准与规则、可操作性、公开度等5个方面对7个数据管理能力成熟度模型进行评析。[结果/结论] 每个模型具有其特色功能。CMMI、DMM、DCAM和中国DCMM的评价维度较为全面,中国DCMM即中国-数据中心服务能力成熟度模型具有较强的操作性,且其定量与定性相结合的评价方法值得借鉴。研究数据管理的能力成熟度模型(雪城大学秦健教授团队)和研究数据管理能力成熟度模型(澳大利亚ANDS)考虑图书馆数据管理的实际情况,可作为首选模型。基于各模型的对比与评析结果,形成3种适应不同情境的图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型的方案。 相似文献
4.
[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据,通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理,总结其在应用过程中存在的不足,为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献,从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述,总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题,并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上,已有研究主要采用数列灰预测,且模型集中在单变量灰色预测模型,根据预测对象不同,灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用,未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法,扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。 相似文献
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《考试周刊》2019,(8)
在我读小学的时候,美术课对老师来说就是一块黑板、几支粉笔,而对我们来说,也仅仅是书包里多了几支红蓝铅和一本皱皱巴巴的小图画本,由于那时候物质资源非常缺乏,我们绘画的工具就是一个小小的铅笔头;水彩笔、蜡笔等不要说用过,连见都没有见过。如今,我已经成为一位小学美术专业教师,每当回忆我们小时候的美术课,我总感到有一种说不出的滋味,虽然我们的美术教学当时受制于资源贫乏,但其方式和方法还是太落后了;有时候我细细地想:其实在我们本地,有许多特色的乡土资源,班内大多数孩子还是生于乡村,长于乡村,只要我们充分挖掘、整理,美术教学课堂肯定会活灵活现,而且趣味无穷、魅力无限。 相似文献
9.
[目的/意义] 优化藏书采访工作和流通管理,实现对藏书采访、藏书总量和结构等状况适时监测、评估、调控等的标准化管理。[方法/过程] 通过对H类指数中的H指数、A指数和G指数相关性、变异性和适应性分析,遴选适用于图书流通数据分析的A指数,并根据帕累托定律采用A指数对西北农林科技大学图书馆2014-2018年的前20%的图书流通数据分别进行统计分析。[结果/结论] 研究结果表明:平均A指数对中图法一级类目与读者性别、读者专业、读者年级以及图书出版社、图书出版年、单位等数据统计分析具有较理想的表现,能够更全面、准确地遴选核心读者群、核心出版者和核心出版年;同时发现,布拉德福定律不仅能够应用于期刊管理,而且能够应用于藏书管理。本文研究能够为探索H类指数分析高校图书馆藏书流通数据提供参考依据。 相似文献
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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