影响报业广告走势的六个变量

广告业受实体经济影响之强烈,称为"经济的晴雨表"也不为过.事实上,整个社会就是一个有机体,一些看似不相干的因素甚至会对报业广告产生致命打击或强大推力."蝴蝶效应"在报业广告发展起伏中也表现得同样淋漓尽致.只是,导致社会变化的这些变量对报业广告产生的是正面的推力还负面的减滞作用,以及这种作用是如何发生的,还需要我们认真分析.     

在PHP中利用绑定变量提高Oracle的存储效率

介绍了Oracle的存储结构和共享机制以及在PHP中利用绑定变量实现SQL语句共享的方法。     

画龙点睛之浅谈任务导引单学习目标的确立

初中语文教学中,在运用任务导引单时能科学有效地确立学习目标,成为提高课堂教学效益的重点。实际教学中,任务导引单上的学习目标需要在理念和原则的基础上确立,并且做到确立的规范性和可操作性,这样可以对增强学习目标起到画龙点睛的作用,使其真正成为学生学习的导向,提升学生学习水平和素养。     

物理探究实验如何科学实施——以“探究滑动摩擦力和浮力”两则实验谈科学思维的本质

关于"滑动摩擦力大小与物体间接触面积是否有关"和"浮力大小与物体浸入液体的深度是否有关"的讨论一直没有停止,笔者站在科学思维的本质角度深入分析其中问题复杂的原因所在,提出了运用"控制变量法"进行科学探究时必须对物理量实行"分层级"管理的实施策略,教师到位而不越位的引导起到重要的作用,也是取得好的教学成效的关键.     

基于EFP录制教学视频的探索与实践——以成都航空职业技术学院为例

近年来国家正大力推进教育信息化,推进教育资源数字化建设,当前各高职院校的教学视频录制手段无法完全满足日益增长的数字化资源需求。通过分析当前高职院校教学视频录制技术中存在的利弊,提出利用校园电视台的设备,搭建一套性价比较高的EFP系统,解决大量教学视频录制需求,充分发挥EFP作业的优势,在保证视频质量的同时,有效缩短后期制作时间,以信息化助推教育现代化,为建设教育强国开动强力引擎。     

高等教育规模对全要素生产率的因果效应分析——以高等教育扩招为工具变量

近年来,我国政府对高等教育在全要素生产率发展中的作用日益重视,大力发展高等教育,扩大高等教育规模,提升全要素生产率。在扩招背景下,高等教育对全要素生产率是否具有因果效应,仍需进一步探讨。针对上述背景,选择1990—2019年省级面板数据,将高校扩招政策作为工具变量,研究高等教育招生数对全要素生产率的影响。研究发现,在扩招背景下,本专科及研究生招生数都对全要素生产率及技术效率提升有显著负向影响,但研究生招生数对技术进步具有促进作用。虽然当年招生数对全要素生产率的影响为负,但学生毕业进入劳动力市场后,研究生对全要素生产率的影响变为正向,本专科及研究生对技术进步均具有促进作用。     

基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究

在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。     

布卢姆的学习变量说对我国高校教学改革的启示

美国心理学家本杰明.布卢姆在教学实验中发现,影响学习者学习效果的因素很多,但真正对学习者学习效果有决定性影响的因素有三个,即学习者的认知前提能力、学习者的情感特征和教学的质量,它们分别发挥50%、25%和25%的作用。要加快我国高等教育改革的步伐,不断提高我国高等教育的质量,就要在教学改革中注意借鉴布卢姆的研究成果,要采取有效的措施来提高学习者的认知前提能力,帮助学习者树立良好的学习情感特征,不断改进教学工作,提高教学质量。     

PLS-SEM多变量统计分析在赛事观众研究领域中的应用

运用文献资料法探讨基于偏最小平方法的结构方程模型(partial least squares structural equation modeling,PLS-SEM)多变量统计分析在当前赛事观众研究领域的应用方法与注意事项。发现:调节变量与中介变量的引入有助于深入理解和分析赛事消费多变量间的影响机理;理解形成性指标与反映性指标的差异对构建赛事消费潜变量测量模型具有重要意义;与基于共变异数的结构方程模型(covariance-based structural equation modeling,CB-SEM)相比,PLS-SEM适用于小样本、非正态分布、多变量复杂模型以及形成性测量模型等多种研究情境。建议:根据赛事消费变量的特点合理选择测量指标;在样本量较小、测量指标包含形成性指标或进行变量间关系的探索性研究中选择使用PLS-SEM。