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51.
提出一种基于线性差分智能群辨识的云平台程控扩展技术,并进行算法改进设计。构建UAP云平台系统模型,对系统载荷运行情况进行相应的评估,进行云计算下的动态任务调配,建立UAP云平台的程控扩展模型,定义线性差分智能群辨识平均访问时间,采用萤火虫群优化追踪策略进行多线性差分智能群辨识激励传播,最后进行UAP云平台程控激励扩展模型下的系统状态评估模型。仿真实验分析得出,采用该算法云平台的程控扩展性能较好,分布式大数据传输实时性提高,误码率和丢包率降低,从而降低了数据传输失真,提高了UAP云平台中的数据和信号传输质量,提高实时数据集成(RDI)和网关服务性能,实现高质量的数据信息服务,保障IT系统安全、稳定、可靠运行。 相似文献
52.
基于一项革命性技术的国际新创企业(knowledge-based International New Venture,KINV)是否能够、如何在有限的时间内扩张成为稳定的全球化企业,采取怎样的知识产权战略,在理论上和实践中未得到很好解答。本文对成功实现全球化的国际新创企业Wacom进行纵贯研究,通过商标数据获得市场扩张路径,结合海外分公司的设立过程,以及在各国的专利申请、实施,发现KINV有可能在有限的时间内实现市场的全球化,为此需要分析和理清行业内的领先市场、非领先市场、容量大的重要市场,然后依据企业的技术优势和所拥有的资源,设计市场扩张路径、在各个市场的进入模式、专利战略。 相似文献
53.
本文以广东省为例,利用2007-2012年设区市层面的面板数据,采用面板数据因果检验及回归分析等计量经济学分析工具,实证分析了地方政府竞争对城市用地扩张的传导机制。研究结果表明地方政府竞争对城市用地扩张的影响是通过如下四层逻辑关系进行传导的:1地方政府进行竞争的过程中,存在工业用地低价出让的行为;2地方政府工业用地低价出让具备引资功能;3资本净流入存在如下溢出效应:固定资产投资增加、经济增长、人口聚集、商住用地出让金增加;4资本流入的溢出效应对城市用地扩张具有明显正向作用。基于以上逻辑关系,认为固定资产投资增加、经济增长、人口聚集、商住用地出让金增加等溢出效应是城市用地扩张的表层原因,根本原因是迫使地方政府进行竞争的制度因素。 相似文献
54.
词汇语用充实主要是研究词汇在特定语境中词义的语用收窄和语用扩充,关联理论认为人们对话语的理解就是寻求话语的最佳关联性,而对具体词汇进行语用收窄或者语用扩充都是利用百科知识、认知语境等对词汇理解进行语用充实并且获得所期待的最佳关联性.对《爸爸去哪儿》的主题歌词中特定词汇的触发进行语用推理后,发现对这些特定词汇不能直接进行原型解读,需要对其进行词汇语用充实后,才能更好解读歌词传递亲情为主题的交际意图. 相似文献
55.
邓敏 《安顺师范高等专科学校学报》2015,(3)
始于1999年的中国高校扩招使作为大学必选课的大学英语课程面临新的挑战。为了解决高校扩招导致的师生比不断下降,教师严重缺乏的问题,大班化教学成为既能保证大学英语课时又能满足更多学生英语学习的有效且必要手段。本文旨在探讨在高校扩招背景下大班模式下的大学英语教学策略。 相似文献
56.
研究了一个带有特殊线性边界条件2×2 Sturm-Liouville算子的特征展开问题,证明与它相联系的积分算子为全连续算子,于是得到了这个问题的特征展开定理. 相似文献
57.
20世纪90年代以来,随着全球化进程的加速,OECD国家失业率居高不下、低质量就业日渐增多、收入分配调节弱化。在此背景下,高等教育对个体的重要性不断增强,接受高等教育可能预示着更多的就业机会、更高的就业质量、更高的收入水平以及更高的生活质量,这导致了个体高等教育需求的强化。社会上日益增长的教育需求成为驱动高等教育规模扩张的基本动力。 相似文献
58.
对专业进行审核评估的根本目的是提升人才培养质量,大学生素质拓展是重要途径之一。通过分析已有研究,提出素质拓展应与人才培养目标所要求的能力素质相适应。以安徽财经大学为例,基于经济学专业人才培养方案中设定的人才培养目标及与目标对应的相关素质要求,设计了地方高校经济学专业本科生素质拓展的方案,提出了推进素质拓展差别化、健全评价体系、构建素质拓展平台与强化社会认同等提升素质拓展效果的建议。 相似文献
59.
通过采用省级面板数据分析大专以上文化程度人口比重的变化对第三产业产值占GDP比重的影响,研究自上世纪90年代末期我国实施高等教育扩张政策以来,由于高等教育扩张而引致的高层次人力资本的增加对第三产业发展产生的影响。研究结果表明大专以上文化程度人口比重与第三产业产值占GDP比重之间呈现正U型关系,在拐点之前,大专以上文化程度人口比重的增加对提高第三产业产值占GDP的比重的作用相对较弱,在拐点之后,大专以上文化程度人口比重的增加对提高第三产业产值占GDP的比重的推动作用逐渐加强。 相似文献
60.
《Information processing & management》2022,59(5):103026
Pseudo-relevance feedback (PRF) is a classical technique to improve search engine retrieval effectiveness, by closing the vocabulary gap between users’ query formulations and the relevant documents. While PRF is typically applied on the same target corpus as the final retrieval, in the past, external expansion techniques have sometimes been applied to obtain a high-quality pseudo-relevant feedback set using the external corpus. However, such external expansion approaches have only been studied for sparse (BoW) retrieval methods, and its effectiveness for recent dense retrieval methods remains under-investigated. Indeed, dense retrieval approaches such as ANCE and ColBERT, which conduct similarity search based on encoded contextualised query and document embeddings, are of increasing importance. Moreover, pseudo-relevance feedback mechanisms have been proposed to further enhance dense retrieval effectiveness. In particular, in this work, we examine the application of dense external expansion to improve zero-shot retrieval effectiveness, i.e. evaluation on corpora without further training. Zero-shot retrieval experiments with six datasets, including two TREC datasets and four BEIR datasets, when applying the MSMARCO passage collection as external corpus, indicate that obtaining external feedback documents using ColBERT can significantly improve NDCG@10 for the sparse retrieval (by upto 28%) and the dense retrieval (by upto 12%). In addition, using ANCE on the external corpus brings upto 30% NDCG@10 improvements for the sparse retrieval and upto 29% for the dense retrieval. 相似文献