基于DEMATEL模型的我国政府信息资源跨部门共享的关键影响因素研究

[目的/意义] 新时代下,跨部门的信息资源共享已经成为加快政府职能转变,提高政府服务效率和透明度的重要事业。明确目前政府信息资源共享有效实施的关键因素,无论对于政府准确把脉行动方向还是学界聚焦政府信息共享的根源性问题都有着重要的意义。[方法/过程] 通过综合集成法梳理出近年来被学界所关注的8个维度的政府信息资源共享影响因素,通过复杂系统DEMATEL模型,构建政府信息资源共享影响因素的关系矩阵。[结果/结论] 经测算,本研究发现11个影响政府信息资源共享实施的关键因素,这些关键因素主要集中在法规政策与标准维度、体制维度、机制维度和技术维度上。     

对论文编修阶段作者的回访调查及其意义

科技期刊论文编修过程体现着编辑的编修质量及服务质量。为评价编辑对论文的编修效果及服务质量,我们对论文编修的作者进行了问卷回访。通过回访,明确了作者对编修过程、编修效果和编辑服务的评价,了解了作者的收获,并体现出多个方面的积极作用。     

“数字记忆”背景下异构数据资源整合研究探析

关于记忆资源的整合近年来引起众多学者的关注,为了解当下研究现状,采用文献研究法分别从异构记忆资源整合对象、整合基础、整合思路与整合技术四个方面对异构记忆资源整合的研究现状进行系统梳理、归纳,并基于记忆资源整合建设现状思考剖析“数字记忆”资源建设中存在的问题,提出个人观点以求为推动研究和实践进一步发展提供参考。     

Using word embeddings in Twitter election classification

Word embeddings and convolutional neural networks (CNN) have attracted extensive attention in various classification tasks for Twitter, e.g. sentiment classification. However, the effect of the configuration used to generate the word embeddings on the classification performance has not been studied in the existing literature. In this paper, using a Twitter election classification task that aims to detect election-related tweets, we investigate the impact of the background dataset used to train the embedding models, as well as the parameters of the word embedding training process, namely the context window size, the dimensionality and the number of negative samples, on the attained classification performance. By comparing the classification results of word embedding models that have been trained using different background corpora (e.g. Wikipedia articles and Twitter microposts), we show that the background data should align with the Twitter classification dataset both in data type and time period to achieve significantly better performance compared to baselines such as SVM with TF-IDF. Moreover, by evaluating the results of word embedding models trained using various context window sizes and dimensionalities, we find that large context window and dimension sizes are preferable to improve the performance. However, the number of negative samples parameter does not significantly affect the performance of the CNN classifiers. Our experimental results also show that choosing the correct word embedding model for use with CNN leads to statistically significant improvements over various baselines such as random, SVM with TF-IDF and SVM with word embeddings. Finally, for out-of-vocabulary (OOV) words that are not available in the learned word embedding models, we show that a simple OOV strategy to randomly initialise the OOV words without any prior knowledge is sufficient to attain a good classification performance among the current OOV strategies (e.g. a random initialisation using statistics of the pre-trained word embedding models).     

物理课的预习方法

物理课的预习是课堂学习的“添加”和“催化”剂,现给同学们介绍几种预习方法,供参考。1标号法在上新课之前,大家应认真阅读新课,并且在课文中的重点句子下面标符号。例如,在预习《光的直线传播》这一课时,在“光在同一种物质里传播的路线是直的”这句话中“同一种物质”,“直”这六个字下面画小黑点,或画红线。又如在预习《电压》这一课时,对“电压是使自由电荷发生定向移动形成电流的原因”这句话不理解,可在这句话的后面画一个问号,以便上课时集中精力听老师讲解其含义,或者向老师提出此问题,请老师解答。2分析法上新课前同学们应根据本…     

关于算子(.V)的广义四则运算的图象实现

本文主要给出实数集R上的一般Fuzzy集关于算子(·V)的四则运算的作图方法.     

从孔子相貌引出的历史研究

岳麓版必修三第一课是“孔子与老子”，在研究了2007年广东高考历史试题的基础上，我对本课教学设计了这样的环节：     

巩固执政基础,提高党的执政能力

党作为中国特色社会主义事业的坚强核心,要巩固自己的执政地位,必须具有扎实的人民基础、雄厚的经济基础、先进的思想文化基础。只有如此,才能不断提高党在社会的影响力和凝聚力,不断增强党的执政能力。     

高职水力学实验室开放实践与探索

根据高职院校的特点及其人才培养目标,建立并实施与之相适应的实训（实验）室开放运行机制。通过浙江同济科技职业学院水力学实验室开放过程的具体实践研究,加强实践育人功能及管理制度完善,成为实训教学完成的保障,不断实践促进实验室开放全面、深入地开展工作。