板坯连铸耐候钢SPA-H液位波动分析

本文通过对SPA-H钢液位波动波形的周期计算,找出液位波动的产生位置,并进一步从该钢种的成分、过热度、二冷配水、结晶器保护渣等工艺方面进行分析,查找出影响波动产生的显著因素,并制定出合理的工艺措施加以控制.     

班级管理中的SOP

担任班主任以来,有个问题一直困扰着我——在日常学习和常规活动中,总有学生做事情达不到要求,虽然每次我都千叮咛万嘱咐,可我的提醒只能让学生维持"三分钟热度",过后他们依然我行我素。对于我的唠叨,学生听得心烦,时间长了,     

课堂教学热度与深度的调控探讨——以“内能”教学的重点突破设计为例

本文从课堂教学热度与深度的调控入手,对苏科版物理"内能"教学的"设计意图、施教过程、调控反思"进行探讨。设计意图按"教材分析、教学策略"展开;施教过程围绕"情感趣点、认知起点、思维难点、教学重点、智慧亮点"这五个片段进行探索;调控反思则立足"热度调控须立足于学生的情感体验、深度调控应有利于学生的智慧成长"进行探讨。     

巧设情境,打造高效政治课堂

课堂教学是一种艺术的向往,教学情境的选择是教师教学能力和教学艺术的体现。作者结合哲学课堂教学实例,从教学情境的趣度、热度、深度着手,探讨教学情境的选择与运用对哲学课堂教学的有效性,以期强化课堂教学的实际效果。     

网络舆情事件的系统动力学模型与仿真

分析网络舆情事件的热度,研究网络舆情危机的形成机制,构建网络舆情危机预警的系统动力学模型.采用Vensim PLE软件对模型仿真,验证并分析模型的有效性和灵敏度,仿真结果表明该模型能够较好地拟合网络舆情事件中热度的形成过程.分析事件作用、网民作用、媒体作用和政府作用等四方面对网络舆情热度的影响,给出了网络舆情危机预警策略与对策建议.     

基于LBSN大数据的旅游目的地类簇选点及热度分析

利用江苏省南京市手机用户微信LBSN大数据和原始气象数据,建立了一种基于CFSFDP聚类分析的旅游目的地的重点热门地点的识别方法,并结合TF-IDF文本分析法和ArcGIS地理信息技术对分析方法进行修正,对南京市紫金山和玄武湖一山一水两大旅游目的地进行类簇选点分析。在识别出具体景点之后再结合气象数据对其热度进行分析。结果表明:这种基于LBSN大数据的旅游目的地类簇点选取方法具有科学性和可行性,可以准确识别出目标区域内的热门景点,同时可以发现数据点越密集,LBSN大数据量越大,类簇点识别的准确性越高。旅游目的地的旅游热度在周末和旅游旺季,春夏两季数值较高。本文的研究结果可以在获取LBSN大数据的情况下,对相关部门进行旅游规划和游客出行提出科学性的指导。     

关于文件运动理论研究的对话录

吴品才:文件运动理论与文件管理技术近年来在国内外档案界的研究热度一直未降,我也十分专注地投身到了这一研究领域,并深感这块土地的深厚与肥沃,有许多问题值得继续深入研究,更有必要与档案界同仁交流.     

基于LDA模型和微博热度的热点挖掘

分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。     

R290制冷剂润滑油选择的影响因素分析

针对R290制冷剂应用的特点,重点分析了R290压缩机润滑油的选择过程中溶解度及溶解粘度的影响。指出了在R290制冷剂应用时,因排气温度低带来的过热度问题及其影响,提出了改善R290系统过热度问题的方法。     

基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型

[目的/意义]作为科学学预测的重要组成部分,学科主题热度预测旨在揭示学术前沿和发展趋势,辅助学者发现前沿选题,支持科研管理机构科学立项。[研究设计/方法]提出基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标(TP-JIF),构建基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型(TPP-LSTM),并以LIS领域数据为例,通过时间切片的形式抽取、计算学科主题的热度序列,检验不同长度时间序列下模型的各项误差。[结论/发现]相对于RBF-SVM、Linear-SVM、KNN、Naive Bayesian等模型,TPP-LSTM预测模型可有效表征学科主题热度时间序列的特性,当时间序列长度为4年时预测效果相对较好。[创新/价值]提出的基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标,能够有效刻画不同学术刊物对学科影响的差异,规避了单纯依据频率计算热度的弊端;构建的学科主题热度预测模型,有效表征了学科主题的时间序列变化规律,减小了各项预测误差,预测效果较好。