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2.
[目的/意义] 大数据政策是大数据应用和发展的推动力量,其价值取向分析可以为我国政府大数据政策的制定、执行和评估提供借鉴,为大数据政策未来的发展方向提供依据。[方法/过程] 收集国务院及其各部门门户网站发布的政务大数据政策文本共计58份,运用主题分析方法对政策文本中表达政务大数据价值取向的主题进行编码分析,编码过程以NVivo12软件为辅助工具。[结果/结论] 通过主题分析,构建大数据政策价值取向总体框架,框架总结政治、经济、社会、生态与科技5个维度的价值取向,并探讨各维度及其具体价值取向间的交互关系。 相似文献
3.
[目的/意义] 比较分析数据管理与数据治理差异与联系,为制定科学数据开放共享政策提供参考。[方法/过程] 运用比较分析法,解析数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域5个方面的异同,由此解析其对制定我国科学数据开放共享政策的启示。[结果/结论] 数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域上都有显著差异,但两者也有内在联系。数据治理是成功实施数据管理的关键。认清两者的关系有助于明晰目前我国科学数据管理政策的不足之处,为今后完善科学数据管理办法提供参考,从而规划与制定实用的科学数据开放共享细则。 相似文献
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[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求,建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化,同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理,丰富服务模式,提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上,提出平台设计思路、建设框架,对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据,打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法,实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理,实现数据共享和重复利用。 相似文献
6.
文章运用文献资料法对我国运动员参赛资格存在的典型问题及特点、运动员参赛资格改革的困境进行了分析,在此基础上借鉴权利保障、公平竞争、程序正义原则,提出了我国运动员参赛资格管理改革的几点建议。研究认为:我国运动员参赛资格存在的典型问题为,尖子运动员无法获得参赛资格、运动员的竞争优势被蓄意改变、运动员参赛行为遭受人为干扰;其特点主要表现为,问题主要集中发生在我国的传统优势项目,运动员处于弱势被支配地位,运动员较难争取应得权益。改革的困境主要在于,管理机构设置方面,选拔主体与审批主体同构,权力缺乏制约;管理理念方面,国家利益或集体利益高于一切,个人利益有时成为牺牲品;管理流程方面,自由裁量空间大,选拔程序尚待规范;管理手段方面,监督和约束手段相对单一,管理亟需优化。研究建议:逐步做实项目协会和奥委会,体育行政部门负责监督、审计和政治审查;严禁参赛资格的利益交换,以法治代人治,保障运动员的合理权益;建构规范的管理流程,明晰选拔标准、程序及选拔主体权限,提升管理效能;完善内部救济机制,司法适度介入,提升运动员参赛资格的权利保障和救济水平。 相似文献
7.
体医融合是党和政府提出的健康中国国家战略的具体实施措施之一,它不仅为体育健康产业与医疗行业的结合指明了方向,而且也将促成一个新的行业,或者说是体育健康产业中的一个新的分支。体医融合需要实现体育运动促进健康过程的量化控制,实现医学治疗与运动锻炼的完美结合,因此它是新事物,需要从基础研究到管理、实施全方位的创新与构建。 相似文献
8.
杨涛 《河北体育学院学报》2020,34(6):50-55
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
9.
许爱云 《河北旅游职业学院学报》2020,(1):76-79
通过校企合作背景下酒店管理专业"双师型"教师服务行业产业的路径的探讨和研究,帮助酒店管理专业"双师型"教师找到服务行业产业的路径,提高教师服务地方经济发展的能力,加强校企深度融合,促进"双师型"教师的成长,优化高职院校师资队伍结构,为我校师资队伍建设提供理论依据和实践指导,同时也为建设适于酒店管理专业高职教育的高水平的师资队伍提供可行的参考方法和理论依据。 相似文献
10.
准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献