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一、问题提出教育公平是社会公平的重要组成部分,而实现教育公平的基础就是教育资源均衡配置及发展。2010年《国家中长期教育改革和发展规划纲要》要求,将发展学前教育作为保障和改善民生的重点内容。[1]2017年《辽宁省学前教育条例》提出“根据行政区内适龄幼儿的数量、分布和流动变化等因素,详细规划幼儿园布局规划”,同时要求“城镇住宅小区应该同步建设幼儿园”,以保障儿童就近入园。[2]调查区域内幼儿园的空间分布状况,找出存在的问题及原因,有利于学前教育的统筹发展,缩小区域差异,促进我国幼儿教育改革和发展,也有利于地方政府了解所在地区学前教育资源的现状及问题,为教育决策部门提供参考,促进学前教育公平的实现。 相似文献
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随着“算法权力”应用场景和权力边界的不断扩大,内容推荐算法也经历“赋魅”“祛魅”到规制的历程,防止其技术异化和规避价值困境成为现实课题。把价值敏感设计理念引入内容推荐算法,有效识别并破除其主流价值观偏移、用户隐私侵犯、算法歧视与偏见等价值困境,确立其有用性、便捷性、无害性等价值理性,力求重塑“人与人造物”的正当关系和应有价值,从而实现内容推荐算法工具理性与价值理性的辩证统一。 相似文献
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文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
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文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。 相似文献
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文章基于2010—2018年中国31个省(未包括香港、澳门特别行政区和台湾地区)的面板数据进行探索性分析,并构建空间计量模型以检验公共图书馆机构数、藏书量以及人均占有量在空间分布上存在明显差异。最后,在"全民阅读"国家发展战略指导下,根据我国公共图书馆的空间分布特征,建议从四种维度创设新型公共图书馆。 相似文献
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针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献