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1.
我国中小学体育教师继续教育的优化与整合 总被引:2,自引:0,他引:2
采用文献法、问卷调查法、专家谈访法、比较分析法、层次分析法,在总结我国中小学体育教师继续教育主要特征的基础上,就中小学体育教师继续教育的优化与整合,对全国7省市582名中小学体育教师进行了调查研究.结果表明:构建中小学体育教师教育一体化的机构和师资队伍是提高中小学体育教师继续教育质量的组织保证;根据中小学体育教师成长的阶段性特征和价值取向,优化继续教育的组织模式、教学模式、教育内容是提高继续教育质量的关键. 相似文献
2.
试论田径技术课多媒体优化组合教学的特点 总被引:3,自引:0,他引:3
21世纪是科技信息迅猛发展的世纪,教育现代化,将引发传统教育发生全方位的变革,使传统的教育观念、内容、方法、手段及其结构向全新的现代化教育理论体系转变,同时形成新的教育模式.本文通过研究高师体育院系田径技术课多媒体优化组合教学的特点,以促进教学改革深入开展. 相似文献
3.
It is a multifactor optimization problem to arrange examinations on a large scale for universities. In this paper, a kind of grouped optimization algorithm was proposed. A principle about related degree, which plays a core role in realization, was introduced in the algorithm. According to the algorithm, we worked out a set of software correspondingly and applied it to a certain university in Shanghai to arrange examinations. It shows that the algorithm is very effective. 相似文献
4.
分布式存储系统Ceph由于采用多副本强一致性写入机制,造成集群写性能不理想。针对该问题,提出一种基于双控节点的Ceph写性能优化方法,首先利用双控双存储阵列节点,当一个控制器出现故障时,该节点中的另一个伙伴控制器创建新的OSD进程并快速接管故障控制器的存储阵列,从而保证数据存储的安全性和高可靠性,同时将写入机制优化为主副本OSD在本地写入日志盘后,就向客户端返回写完成,之后写入数据盘和其余从副本的完成情况则由主副本OSD继续收集并完成后续各类回调操作,从而降低非必要写操作对集群写性能的影响。最后对数据可用性和集群写性能进行实验测试,其中写性能测试分别从写延迟、吞吐量和IOPS等3个角度,对优化后的方法和Ceph原生写入机制在顺序写和随机写两方面进行比较,进一步验证优化方法在维护数据高可用的同时,对写性能提升的效果。 相似文献
5.
文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。 相似文献
6.
高校多校区图书馆运作机制与管理模式的优化 总被引:11,自引:2,他引:11
通过对广东工业大学的多个校区馆现存的管理模式状况的调研,论证如何实现多校区馆的运作机制与运作模式的优化,提出适合多校区办馆的科学高效的管理模式。 相似文献
7.
中小型图书馆人力资源管理创新 总被引:3,自引:0,他引:3
本文针对中小型图书馆人力资源管理这一主题,论述了传统人事管理的现状、滞后的原因以及人力资源管理的内涵和对策。 相似文献
8.
哈佛大学自2007年重建工程与应用科学学院以来,采取了与传统工程学科大相径庭的发展路径,以解决人类面临重大挑战的前沿科学为重点发展方向,以机制保障为学科交叉融合提供土壤,以空间优化调整助力研究、孵化、成果转化一体化发展,取得了显著成绩。哈佛大学工学院发展路径正体现了新工科建设思路,对我国高校加快建设发展新工科,推动学科深度交叉融合,优化调整空间布局,服务科研创新、成果转化等具有重要启示。 相似文献
9.
10.
Manolis Antonoyiannakis 《Journal of Informetrics》2018,12(4):1072-1088
Citation averages, and Impact Factors (IFs) in particular, are sensitive to sample size. Here, we apply the Central Limit Theorem to IFs to understand their scale-dependent behavior. For a journal of n randomly selected papers from a population of all papers, we expect from the Theorem that its IF fluctuates around the population average μ, and spans a range of values proportional to , where σ2 is the variance of the population's citation distribution. The dependence has profound implications for IF rankings: The larger a journal, the narrower the range around μ where its IF lies. IF rankings therefore allocate an unfair advantage to smaller journals in the high IF ranks, and to larger journals in the low IF ranks. As a result, we expect a scale-dependent stratification of journals in IF rankings, whereby small journals occupy the top, middle, and bottom ranks; mid-sized journals occupy the middle ranks; and very large journals have IFs that asymptotically approach μ. We obtain qualitative and quantitative confirmation of these predictions by analyzing (i) the complete set of 166,498 IF & journal-size data pairs in the 1997–2016 Journal Citation Reports of Clarivate Analytics, (ii) the top-cited portion of 276,000 physics papers published in 2014–2015, and (iii) the citation distributions of an arbitrarily sampled list of physics journals. We conclude that the Central Limit Theorem is a good predictor of the IF range of actual journals, while sustained deviations from its predictions are a mark of true, non-random, citation impact. IF rankings are thus misleading unless one compares like-sized journals or adjusts for these effects. We propose the Φ index, a rescaled IF that accounts for size effects, and which can be readily generalized to account also for different citation practices across research fields. Our methodology applies to other citation averages that are used to compare research fields, university departments or countries in various types of rankings. 相似文献