大学生精准资助下育人体系构建研究

随着精准化资助投入资金不断增加,受资助学生数量也不断增加。与此同时就有许多问题涌现,如高校贫困生评定困难、贫困资助工作质量参差不齐、贫困生出现心理困境,等等。为了更精准化地资助,我们提出通过大数据分析确定贫困生群体,建立信息化动态贫困生数据库,构建网络心理咨询、思想教育平台等方法,真正做到精准资助与育人相结合。     

电子书包环境下小学智慧课堂教学资源的有效推送

智慧课堂教学环境中,教师与学生之间的活动、交流、学习依赖多媒体信息技术平台推送的相关资源,学生借助网络媒体平台学习所形成的有效及时的数据,对于教师的课中教学环节起着极为重要的作用。本文将从教师教学、学生学习的数据资源推送着手,构建电子书包支撑环境下个性化师生互动的高效课堂。     

数据科学与大数据技术专业建设思考与洞见

数据科学与大数据技术专业作为一门在新工科背景下崛起的新兴学科,受到了学术界与教育界的广泛关注。本文围绕新工科背景下数据科学与大数据技术专业建设问题和近四年新专业获批数据,剖析新专业建设面临的问题,提出基于角色差异化的数据科学与大数据技术专业人才培养体系。     

高职虚拟现实应用技术专业课程体系的构建

随着5G、人工智能、超高清视频等技术的高速发展和新一轮虚拟现实产业链的升级,虚拟现实应用领域日益丰富。本文在分析当前虚拟现实应用技术的职业面向及核心专业能力的基础上,以典型技术为边界,提出了高职虚拟现实应用技术专业课程设置思路,及“双创”视域下专业课程体系的优化与改革。     

辅助生殖队列建设在生殖医学研究中的作用

生殖健康事关国计民生。“提高生殖健康水平,改善出生人口素质”,是我国人口健康核心战略。随着我国经济社会快速发展,环境污染和食品安全问题增加,产生大量生殖健康问题。不孕不育已经成为仅次于肿瘤和心血管疾病的第三大疾病,给家庭和社会带来了巨大的负担,阐明不孕不育相关疾病的分子机制并依此提出切实可行的防治对策,有效降低出生缺陷的发生率,是生殖健康与遗传领域亟待研究的课题,也是我国经济与社会发展的重大需求。随着辅助生殖技术的飞速发展,通过该技术出生的婴儿数量逐年上升,然而,与自然出生的婴儿相比,其安全性及伴随而来的子代健康问题亟待评估。本文主要总结分析我国辅助生殖队列建设的必要性和重大意义。     

理工类高校研究生党建工作创新思路——基于“党团班组”四位一体联动机制的视角

本文以理工类大学为研究背景,联合一线辅导员深入调研G大学Q学院研究生党建工作,串联"党、团、班、组"四类组织,综合考量各类研究专业特点,细化党建工作,突破原有专业、班级的教育瓶颈,实现对研究生党员的日常化教育和个性化培养。     

关于跨文化交际能力培养融入医学英语教材建设的探索——以《剑桥医学英语》为例

本文基于医学生跨文化能力的构成,从跨文化交际的角度分析《剑桥医学英语》教材的编写特色,探索跨文化交际能力培养融入医学英语教材的途径。     

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.     

基于Stackelberg博弈的中国投资北极航道沿线港口开发策略

在冰上丝绸之路建设背景下,北极航道的利用对中国对外贸易重新布局具有重要意义。针对中俄共同开发北极航道的问题,研究中国如何利用资本优势投资沿线港口开发获得长期稳定收益。利用Stackelberg博弈理论建立了中俄双方独立的博弈模型和有其他投资国参与时的混合博弈模型,选择代表性港口、利用DEA进行评价,并整理数据进行实证研究,得出了如下结论：①港口运营成本是影响最终收益的关键要素,在投资时应通过智能化设备和信息平台等降低运行成本。当有多国参与投资时,中国应争取先手优势,或选择组建投资联盟,不能通过压缩收益的方式进行价格战;②投资的港口要保证港口建设水平与港口发展潜力保持匹配,港口的建设水平过高和过低都将影响投资收益,通过DEA有效性评评价,可以找到现有建设水平的不足,并进行针对性调整。对于受政治等因素无法进行设施调整的港口,不作为优先投资对象;③投资额在较低的水平增长时,反而会带来收益的下降,进行联合投资是解决该问题的有效手段。投资的港口的总规模影响收益,需要平衡港口升级难度和港口总规模,优先选择升级难度较低的大规模港口群,而不是选择升级难度大、现代化程度较高的单独港口进行投资。     

面向智库建设的图书馆数据共享空间服务模式研究

【目的/意义】分析面向智库建设的图书馆数据共享空间的创新服务,提出面向智库的图书馆数据共享空间 的框架体系和服务模式,为我国图书馆以更深层的数据服务支持智库建设与发展提供借鉴。【方法/过程】在梳理和 评述国内外图书馆数据共享空间现状的基础上,剖析美国芝加哥大学数据科学中心的基因组数据共享空间案例, 分析引进国外数据共享空间模式后面向智库建设的图书馆数据服务的新变化,并提出具体建设建议。【结果/结论】 研究认为图书馆数据共享空间模式为智库提供数据服务具有一定的必要性和实践价值,最后提出面向智库建设的 图书馆数据共享空间服务的框架体系及服务模式。