基于供需双向服务的共享仓储配送路径优化

共享仓储是"制造业+互联网+共享经济"智能制造大背景下,通过集成智能仓库产品与专业化的"集中采购+智能存储+JIT配送"服务于工业园区.针对园区企业与共享仓储之间的供需双向服务的物流特征,需要考虑在交货硬时间窗、运输小车承载量和小车数量等约束条件下较优的配送路径问题.首先,建立了共享仓储配送路径优化数学模型,并采用车辆...     

点子图：让计算学习既知“书”又达“理”——以“两位数乘两位数（不进位）”的教学为例

两位数乘两位数的竖式模型较为抽象且不易理解,要正确建构竖式模型的前提是掌握算法（知“书”）和理解算理（达“理”）。在教学“两位数乘两位数（不进位）”时,引导学生在生活中抽象出点子图,借助点子图这一直观模型探索口算拆分方法、抽象竖式模型,并在点子图、口算与竖式的关联比较中建构竖式模型,让学生的计算学习既知“书”又达“理”。     

算法技术的新挑战与网络思想政治教育的新举措

随着算法技术的普遍化应用,网络思想政治教育环境发生变化,主要体现在教育理念、教育方式、教育手段的变革,教育理念上要加强对算法建模人员的教育和引导、运用算法技术提供的信息进行预测教育、运用法律和道德治理算法技术的滥用侵权,强化对算法技术的批判教育.教育方式要在正面主流价值教育的基础上加大社交互动,从普及传播转向精准推送,...     

大数据时代高校科研信息服务模式创新研究

【目的/意义】以构建以人为本、人才交叉融合、多部门联动的科研信息精准推送模式为目标,研究大数据时代高校科研信息服务模式创新方法。【方法/过程】选取K-Medoids聚类算法挖掘海量科研信息中的有用信息,从自然属性、活动兴趣属性以及视频兴趣属性三方面,依据挖掘结果构建高校科研信息服务模式用户画像。选取贝叶斯动态线性模型预测用户推送结果,利用预测结果更新用户画像兴趣集,计算更新后的兴趣集与用户特征向量的余弦相似度,将相似度达到设定阈值的信息推送至高校科研信息服务用户,实现高校科研信息服务模式的创新。【结果/结论】实验结果表明,该方法可以精准构建高校科研信息服务用户画像,依据构建的用户画像为用户推送科研信息资源,提升高校的科研水平。【创新/不足】利用大数据技术提高高校科研信息服务创新模式的服务性能,通过精准的信息推送,为用户提供高质量的服务。但由于高校科研活动通常是交叉学科,需具备交叉专业知识才可完成,因此未来将从高校人才交叉融合、多部门联动这两个方向作为切入点,研究更好地提高高校科研信息服务水平。     

健康类虚假信息的人工神经网络识别与治理

虚假信息的算法治理往往偏向于中宏观层面的通用性论述,而缺少微观层面的跨学科尝试。针对健康类虚假信息,在梳理了人工神经网络治理的沿革之后,获取了来自权威辟谣平台和科普平台的8972句虚假信息与8464句真实信息,采用长短期记忆网络模型对其进行深度学习和反复检验,发现该模型最终能在真实信息环境中进行较为准确的虚假信息识别。尽管以此为代表的算法治理存在多种限度,但依然会在多主体的协同治理中处于底层核心位置。在人与技术共存共生的格局下,虚假信息的生产与治理形成了独有的算法张力。     

基于向量空间模型的专题文献过滤算法研究

本文从理论上探讨了向量空间模型及其改进模型在专题文献过滤中的相关算法。概念扩充模型解决了词的同义现象,提高了召回率;潜在语义分析模型通过统计方法,提取并量化这些潜在的语义结构,进而消除同义词、多义词的影响,提高文本表示的准确性,从而使专题研究中文献过滤的召回率和准确率都有显著提高。     

一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法

目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量.