In-house consultation to support professionals’ responses to child abuse and neglect: Determinants of professionals’ use and the association with guideline adherence

This study examined the presence and strengths of determinants associated with consultation of an in-house expert on child abuse and neglect (CAN) by preventive child health care professionals who suspect CAN. This study also assessed the relationship between in-house CAN expert consultation and professionals’ performance of six recommended activities described in a national guideline on preventing CAN for preventive child health care professionals. A total of 154 professionals met the study’s inclusion criteria. They filled in a questionnaire that measured in-house consultation practices and twelve determinants associated with the professional, the in-house expert, and the organizational context. Bivariate and multivariate regression analyses were performed. Almost half of the participants (46.8%) reported to consult the in-house expert in (almost) all of their suspected CAN cases. Professionals who reported better recollection of consulting the in-house expert (i.e. not forgetting to consult the expert) (p = .001), who were more familiar with consultation (p = .002), who had more positive attitudes and beliefs about consultation (p = .011) and who reported being more susceptible to the behavior (p = .001) and expectations/opinions (p = .025) of colleagues regarding in-house expert consultation were more likely to consult the in-house expert. Furthermore, in-house expert consultation was positively associated with two of six key guideline activities: consulting the regional child protection service and monitoring whether support was provided to families. The implications of these results for improving professionals’ responses to CAN are discussed.     

改进的ID3算法及其在教育信息挖掘中的应用

为有效利用上海海事大学教学管理工作多年来积累的大量数据,对分类规则挖掘常用的ID3算法进行研究,结合教育信息的特点对ID3算法进行改进,以此为基础设计并实现了教育信息挖掘系统;利用所实现的系统对学生成绩和基本信息数据库进行挖掘分析,找出课程之间的相关性以及学生基本信息对学生就业方向的影响,并对挖掘结果进行比较分析,为学校的教学管理提供参考.     

反恐情报信息决策性证据智能检索机制研究

[研究目的]反恐情报信息决策性证据的获取工作对反恐斗争的成败有着决定性的作用,故在此针对反恐情报信息决策性证据的智能检索机制展开研究。[研究方法]分析反恐情报信息的特征及反恐情报信息决策性证据在反恐决策中的作用,研究当前常用的反恐情报信息决策性证据检索方式与不足,针对已有检索方式的缺陷,为满足智能检索机制所需,提出并构建基于本体的反恐情报信息决策性证据智能检索机制,构建包含本体管理模块、用户问题处理模块、资源管理模块及智能检索主体模块等智能检索机制,并通过构建该智能检索机制实证模型,对该智能检索机制展开实证分析。[研究结论]结果表明,该智能检索机制的可靠性、安全性、可存取性、交互性及隐私性每提高1%,将会对反恐情报信息决策性证据获取成功率提高0.7701%~2.7990%,可为反恐情报信息分析与处理部门获取实时决策性证据奠定基础。     

基于离差最大化的模糊多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为模糊变量的模糊多属性决策问题,提出了一种基于离差最大化模型的决策方法.该方法运用模糊变量的期望值、模糊变量之间的距离等概念,建立了一个模糊期望值模型,然后结合模糊模拟技术求解此模型得到属性的权重,再根据模糊综合评价值的期望值对方案进行排序.最后把该法应用于信息系统投资项目的评价问题.     

分层强化学习原理研究

首先介绍了强化学习基本原理,分析了马尔科夫决策过程与半马尔科夫决策过程的理论基础及其在强化学习中的应用,其次阐述了分层强化学习中分层与抽象的思想,分析了HAM、Options与MaxQ等方法,并从分层与抽象角度进行了比较,最后指出了分层强化学习的研究发展方向。     

“は”和“が”的基本用法辨析

“は”和“が”的区分使用是日语初学者面临的难题之一。本文通过“は”和“が”在文类、表现、语法、意义上的不同,在基本用法上将两者加以区分使用,对教学和初学者或有一定借鉴意义。     

一种基于模糊语言TOPSIS的应急决策方法

在应急决策过程中,决策信息通常具有犹豫性、模糊性和非对称性,且决策者呈现出直观、快速的语言决策偏好。提出一种基于模糊语言TOPSIS的应急决策方法,使用犹豫模糊语言术语集和二元语义表达式对高度不确定环境下的语言进行处理,提高对犹豫模糊语言信息的提取能力,生成易于理解的语言评估结果,从而辅助决策者进行快速、准确的决策判断。案例证实该方法的可行性与有效性,为解决应急决策问题提供了一种新方法。     

基于决策树模型的幼儿超重关键因素研究

目的:基于决策树模型探讨引起幼儿超重的关键因素。方法:招募南昌市23所幼儿园5870名3~6岁幼儿,测量身高、体重;问卷调查幼儿身体活动、静坐行为、出生信息,父母的育儿方式、身体形态、锻炼行为和家庭情况,并将其划分为36个变量;采用IBM SPSS modeler软件创建CHAID决策树模型,筛选幼儿超重的关键性因素。结果:CHAID模型准确率达85.23%。CHAID模型结果显示,8个变量与幼儿超重有较强关联性,各变量按重要性排序依次为室外身体活动时间、父亲BMI、母亲BMI、父亲收入、室内身体活动时间、父亲受教育程度、喂养方式、看电视时间。结论:身体活动尤其是室外身体活动与幼儿超重的关系最为密切,父母肥胖程度、父亲收入与受教育情况、喂养方式、静坐行为也是导致幼儿超重的关键性因素。