新时期高校大学生信用教育现状调查与分析

本文以国内外大学生信用教育研究的对比分析为切入点,进一步探讨大学生信用教育的现状,提出解决对策:充分认清加快我国信用建设体系的重要性和紧迫性;继续转变很多人对信用理解的偏差;不断丰富信用教育的主要内容和方法;逐步建立大学生信用教育的建设载体;多管齐下,将学生信用教育作为系统工程建设等,目的在于构建大学生信用教育体系和长效机制,为最终实现全社会的信用体系的建设和信用教育平台的建设奠定坚实的基础。     

我的民办教师父亲

“那是我小时候,常坐在父亲肩头,父亲是儿那登天的梯,父亲是那拉车的牛……”每当听到这首歌时．我都会在心底想起我敬爱的父亲。     

建筑工程预算的问题分析及应对措施

建筑工程预决算是决定和控制工程项目投资的重要措施和手段,是进行招投标、考核企业经营管理水平的依据,这就要求工程预决算应有高度的科学性、准确性及权威性。本文分析目前建筑工程预算中存在的问题,提出加强建筑工程预算的应对措施。     

雅典奥运会男篮的技、战术特点

通过专项技术战术统计,对28届奥运会男子篮球前四强队的技术、战术情况进行分析和研究,总结现代篮球技术、战术的特点和风格.现代篮球的技术特点表现为:技术全面,对抗能力强,无论高个队员和小个队员都具备一定的攻击能力;战术表现为快攻形式简练,进攻速度快,阵地进攻多以移动和连续的掩护为主要方式.防守技术表现为全场紧逼对手的核心组织后卫,防持球队员更多地采用紧逼、压迫式防守.具有较强的攻击性;争夺篮板球积极、凶猛.防守战术表现出攻防转换速度快,更多地运用半场扩大人盯人防守,具有防守范围扩大等特点.     

WSRF标准规范体系研究*

以Web Services和网格的发展为背景，介绍WSRF产生的原因，在此基础上描述WSRF的具体标准规范，最后对WSRF分别同网格领域的OGSI和Web服务领域的WSMF进行比较分析。     

新兴技术的多指标量化识别研究——基于向量表征方法的探索

[目的/意义] 立足计量视角,通过对新兴技术特征的量化评价识别“目前处于科学研究阶段、尚未完全进入产业研发落地”的新兴技术。[方法/过程] 借助Node2Vec网络表征方法,从术语共现网络中学习技术术语的向量表示;以此为基础量化新兴技术“过去、现在及未来”三大时间维度特征-“融合性、新颖性及潜在的科学影响力”,用特征值筛选技术主题是否具有新兴性,由此探索得到向量表征视角下的新兴技术识别模型。最后以航空领域为例进行实证研究,验证该方法的科学性和合理性。[结果/结论] 通过引入“术语向量表征”的计算视角,有效编码了术语实体间显性和隐性的关联关系,提升了新兴技术特征计算的客观性;同时结合技术的历史、当前和预测信息,从网络结构和语义特征两方面进行识别,取得了较好的效果。     

美国商业管制清单与专利自动映射方法及实证研究

为了高效分析中美在美国商业管制清单(Commerce Control List,CCL)记录的管制技术上的差距,针对CCL清单数据非结构化程度高的问题,提出了一种管制清单数据和专利数据的自动映射方法,实现了从专利视角自动揭示中美技术差距。基于文本挖掘的思想,研究制定了管制清单文本规范化流程,提出了基于TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)和Word2Vec的管制清单数据与专利数据自动映射方法和效果评价指标。以2019年美国商业管制清单和2018年全球PCT (Patent Cooperation Treaty)专利申请数据为例进行实证研究,通过评估模型效果,最终发现当文本相似度阈值为0.87时,Word2Vec模型的自动映射结果最优,并以此开展技术差距分析。本研究提出的方法能够自动化映射管制清单数据和专利数据并开展情报分析,分析结果具有较高的可解释性,是提升情报分析时效性的有力手段,具有较高的实际应用价值。     

作者-关键词二分网络中的合著关系预测研究

[目的/意义] 明晰由关键词形成的主题内容类关联关系对合著关系预测的影响和作用,形成作者-关键词二分网络上的合著关系预测指标和方法,提高预测准确率和结果可解释性。[方法/过程] 首先,在作者-关键词二分网络上抽取多种路径表示作者间的关联关系,并结合关联强度的计算方式,共同形成多种合著关系预测指标;接着应用逻辑回归的机器学习方法学习不同指标对于合著关系预测的贡献,由此构建二分网络中基于路径组合的合著关系预测指标;最后基于链路预测方法对指标进行评测。[结果/结论] 在图书情报领域的实验证实,作者-关键词二分网络中路径组合指标的准确率最高,较4种单路径指标均有大幅度提高;多种路径均对合著关系预测产生影响,且路径“作者-关键词-作者”（AKA）的作用明显高于路径“作者-关键词-作者-关键词-关键词”（AKAKA）;同时,使作者产生关联的关键词能表示作者间的共同研究主题和兴趣,使得结果更易解释。下一步将引入更多路径到该模型中并在其他领域验证方法的通用性。