基于多方博弈的网络舆情协同共生机制研究

[目的/意义]旨在加强网络舆情参与主体的协同,提高对网络舆情的控制和引导能力,营造良好的网络环境。[方法/过程]基于博弈论思想和生态学中的共生理论,从舆情主体角度考虑,通过对各阶段博弈模型的分析和求解,深入挖掘网络舆情发展路径中各个博弈方的最稳定选择,构建网络舆情协同共生机制。[结果/结论]提出强化共生单元协同交互功能、营造正向共生环境、打造对称互惠一体化协同模式等对策,为政府和社会对网络舆情的引导和应对提供决策支持。     

高校图书馆微信公众号用户消极使用行为影响因素研究

[目的/意义]探究高校图书馆微信公众号用户消极使用行为的影响因素,为改进服务质量、优化使用体验和提升用户活跃度等提供有价值的意见和建议。[方法/过程]借鉴信息过载、信息系统成功模型及媒介系统依赖理论的相关研究成果,构建图书馆微信公众平台用户消极使用行为模型,并通过问卷调查和结构方程模型进行验证。[结果/结论]信息过载正向影响用户不满意度,信息质量、服务质量及依赖均负向影响用户不满意度,不满意度正向影响用户的忽略和取关行为,依赖负向影响用户的忽略行为和取关行为;不满意度对忽略行为影响程度大于取关行为,而依赖对取关行为的影响程度大于忽略行为。     

理论与实验结合的商业银行经营管理教学改革探讨

商业银行经营管理是高等院校金融工程专业的一门专业课程,以往对于该课程的讲授多注重理论知识,忽视对于学生动手能力的培养,不利于现代高等学校培养“厚基础、宽口径、强能力、高素质”的新型人才。本文分析了商业银行经营管理课程教学中存在的问题,通过探讨理论课与实验课相结合的模式,为高校商业银行经营管理课程教学改革提供参考。     

新时期高校思想政治理论课教师的重要作用

习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上发表的重要讲话是中国特色社会主义教育理论的重大创新成果。本文分析高校思想政治理论课教师加强大学生思想政治教育的重要性,阐明高校思想政治理论课教师所发挥的关键作用,并在此基础上,探讨思想政治理论课教师在教学中应重点关注的相关因素。     

概率论与数理统计课程的教学改革——以创新创业教育为导向

在大众创业、万众创新的背景下,创新创业教育是高校教学改革的突破口。案例教学法是将理论与实践相结合的重要教学方法,对培养创新型人才有积极意义。文章以创新创业教育为导向,应用案例教学法开展概率论与数理统计课程的教学实践。通过深入分析概率论与数理统计课程的教学现状,探讨案例教学法的教学优势,提出教学改革思路——建立完整的案例库、理论与实践并重,在教学实践中取得了良好的教学效果。     

概念合成理论视角下青岩古镇翻译的形象学研究

比较文学形象学研究的重点是异国形象。青岩古镇是一座具有悠久历史和深厚文化底蕴的古镇,是国家历史文化名镇。为了增进国际交流,让世界了解贵州,应该要进行自我形象的塑造,打造地方本土文化。英语翻译就是让世界了解贵州的方式。概念合成理论与翻译结合,从认知语言学的角度研究青岩古镇的翻译。通过英语的译介,可以塑造良好的贵州形象,让世界了解贵州。     

让学生“爱”上老师,“好”上英语——浅谈师生关系对英语学习兴趣的影响及应对策略

学生对老师的爱是一种仰慕之情、教导之恩。只有教师成为学生尊敬和仰慕的对象,学生学习的兴趣才会被激活和点燃。一个才华横溢、出口成章、教学艺术高超、课堂活动丰富多彩、眼睛里装满赞赏的老师才能受到学生的真心喜欢和爱戴。     

Predicting future dynamics from short-term time series using an Anticipated Learning Machine

Predicting time series has significant practical applications over different disciplines. Here, we propose an Anticipated Learning Machine (ALM) to achieve precise future-state predictions based on short-term but high-dimensional data. From non-linear dynamical systems theory, we show that ALM can transform recent correlation/spatial information of high-dimensional variables into future dynamical/temporal information of any target variable, thereby overcoming the small-sample problem and achieving multistep-ahead predictions. Since the training samples generated from high-dimensional data also include information of the unknown future values of the target variable, it is called anticipated learning. Extensive experiments on real-world data demonstrate significantly superior performances of ALM over all of the existing 12 methods. In contrast to traditional statistics-based machine learning, ALM is based on non-linear dynamics, thus opening a new way for dynamics-based machine learning.     

森林体验教育活动对城市公众环境负责任行为的影响

全球可持续发展和中国生态文明教育对激发公众环境意识、引导公众环境负责任行为提出了更高要求,尤其对于城市公众的影响意义重大。北京市率先引入森林体验教育理念,发挥森林生态系统文化服务功能,开展丰富多彩的森林体验教育活动。本文基于心流理论及其他文献,构建了森林体验教育活动对引导公众环境负责任行为影响的概念模型,以北京为例调查了676位参与活动的公众,运用结构方程模型方法验证了参与动机（活动前）、活动体验（活动中）对环境负责任行为（活动后）的影响机理。研究结果表明活动体验对引导公众环境负责任行为的影响是显著且正向的,并且是参与动机和环境负责任行为之间关系的完全中介变量。这一结论说明了森林体验教育活动的有效性和必要性,为进一步提升北京市活动效果和推动中国其他地区类似活动提供了理论支撑和实践参考。     

生产要素投入对城市土地利用效率的影响——基于不同工业化阶段省级数据

城市土地利用效率是影响城市化进程的重要因素,提升城市土地利用效率对于推动区域协调发展具有重要意义,但是如何差异化提升不同区域城市土地利用效率有待研究。本文首先基于生产要素理论,分析城市生产要素投入对城市土地利用效率的影响机理,其次利用1996—2017年中国30个省（市、区）的数据实证分析资本、劳动力与创新投入对土地利用效率的作用,并探讨不同工业化阶段的差异化影响。主要结论如下：①总样本的回归结果显示,资本投入、劳动力投入以及创新投入对城市土地利用效率产生显著的正向作用。②不同工业化阶段的异质性回归结果显示,在工业化初期阶段,资本与劳动力投入能够显著促进城市土地利用效率的提升;在工业化中期阶段,资本、劳动力与创新投入都能够对城市土地利用效率产生显著的正向影响;在工业化后期阶段,资本投入对城市土地利用效率的影响显著为负,而劳动力和创新投入对城市土地利用效率影响显著为正。研究表明,在不同工业化阶段,影响城市土地利用效率的因素及其作用强度和方向均有差异。因此,为更加集约利用土地,需制定差别化的政策,促进不同工业化阶段城市土地利用效率的提升。