基于网络学习空间的S-ISAL教学方法在《旅游英语》课程中的实证研究

以云计算为依托的现代信息技术带动高职课程资源整合方式和教学方式改革。本文依托网络学习空间平台,以《旅游英语》课程为例,详细阐述S-ISAL整体教学设计、空间课程资源建设和创新实践,旨在探寻S-ISAL基本要素配置规律,进一步验证S-ISAL教学方法在日益普及的网络教学中的应用及推广价值。     

知识规则的可信度在游艇产品配置系统中的应用研究

游艇客户在选择配置产品时通常会提出各种个性化需求,因此在构建游艇产品配置系统时,需要对配置结果进行评价,作为客户满意产品的选择依据。在建立客户需求知识库的基础上,结合运用加权法与规则可信度方法,提出了基于加权的产生式规则可信度推理方法,并应用到客户满意度的推理机中,最后通过实例验证在游艇产品配置系统中对客户选择方案集做出最终满意度评估。     

广东海事局后勤管理中心成功举办“一站到底”廉政知识竞赛

<正>3月3日下午,广东海事局后勤管理中心举办以"廉政火炬驻我家,平安人生你我他"为主题的"一站到底"廉政知识竞赛。广东海事局副书记张性平、纪检监察处处长林禹、副调研员郑良东到场观摩指导。后勤管理中心领导班子成员、机关全体干部、派出机构主任及青年代表到场观看。本次廉政竞赛内容主要以廉政法规为主,内容涵盖宪法、刑法、行政法、海事法律法规、党纪政纪、案件检查、案件     

高校党史学习教育需要把握的三个着力点 ——以沈阳航空航天大学为例

高校是立德树人的重要阵地,担负着青年学生成长成才、引导树立正确人生观价值观的重要职责。在推进高校党史学习教育中,要注重把握三个着力点,在深刻认识"三个必然要求"基础上着力把握建党百年的时代脉搏,在深刻理解"六个进一步"基础上着力汲取学校特色发展的融合之路,在深刻把握"务求实效"的基础上着力将学习教育成果转化为推动高质量发展的强大动力,从而促进学生素养提升,促进学校事业高质量发展。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

以知识管理思维引领档案资源开发利用

档案资源是主要的知识载体,然而在实践中,企业对档案资源的开发利用大多依然停留在传统服务模式,欠缺系统的知识管理。档案资源开发利用工作是一项系统化、规范化和创新化工程,应做到制定相应的知识管理战略规划,建立健全知识管理机制,推进知识管理变革,以实现企业高质量发展。     

基于Faster R-CNN的接触网吊弦故障检测方法

针对接触网吊弦故障图像样本较少,现有方法检测准确率较低的问题,提出了一种高效率、高准确率的接触网吊弦故障检测方法.以Faster R-CNN模型为基础,通过引入能够提取深层次图像特征并实现特征重用的密集连接卷积神经网络(dense convolutional network model, DenseNet)替代原始的特征提取模块提取吊弦图像特征,并在实验中利用图像旋转、增强等数据变换操作扩充样本集提升检测效果.通过对接触网吊弦图像的测试,以DenseNet为主干网络的Faster R-CNN模型能够检测接触网吊弦故障,检测准确率比原始检测模型提高4%以上,且加入数据变换对吊弦故障检测的准确率和鲁棒性均有显著提升,均值平均精度(mAP)可达98%以上.     

基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地...     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。