会计学专业国际化应用型人才“双融合”教学体系构建的思考

国际化会计专业是浙江外国语学院新建专业,目标在于培养涉外、复合、应用型的国际化会计人才。国际化会计人才的培养需要教学体系的国际化,为实现教学体系的国际化,可以构建＂英语＋专业＂融合式的理论教学体系和＂会计理论＋实践能力＂融合式的实验教学体系。这种＂双融合＂式的教学体系可以有效地保障人才培养目标的实现。     

夜视成像技术与图像融合算法的研究

夜视成像技术是借助于光电成像器件实现夜间观察的一种新的光电技术。本文扼要阐述了夜视成像技术中的红外夜视技术、激光夜视技术和微光夜视技术的基本原理,并以此重点研究分析夜视成像技术的四种图像融合算法：灰度调制融合法、加权平均法、微分算子法和基于小波变换的图像融合方法。     

主客观信息融合的港口综合能源系统评价指标体系

为建立绿色港口,实现港口的节能环保,对港口综合能源系统(port integrated energy system,PIES)的评价方法进行研究,提出一种主客观信息融合的PIES评价指标体系,将主观评价与数理统计模型进行结合,兼顾评价过程中的主客观因素,并采用基于马氏距离的统计检验方法对评分矩阵进行修正,实现对PIES的全面评价。通过青岛港董家口港区的调研数据,验证该方法的有效性。     

基于消费者低碳偏好的供应链碳减排策略

针对一个占主导地位的零售商和两个制造商(名牌产品和普通产品制造商)组成的二级供应链,考虑制造商之间的定价顺序和低碳偏好消费者对普通产品的接受度,分别构建普通产品制造商采用或不采用减排技术情景下的收益模型,得出各情景下最优零售价格和收益。研究发现:零售商选择销售哪种产品与顾客对普通产品的接受度有关;普通产品制造商的减排策略主要取决于减排成本。在相同减排策略下,若顾客对普通产品接受度较大,制造商同时定价时产品的最优零售价小于等于不同时定价时产品的最优零售价,而同时定价时制造商的最优收益大于等于不同时定价时的最优收益,因此两个制造商应同时定价以获得更大的收益。     

基于极化特征和纹理特征的PolSAR影像建筑物提取方法

极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点,在城市地物提取领域中发挥着重要作用,并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像,利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征,通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合,结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取,并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%;基于纹理特征的提取精度最高为88.9%;极化特征与纹理特征相结合可以提高精度,最高精度为93.7%;PCA特征融合算法具有较高的运算效率,同时提高了精度。     

面向学科新兴主题探测的多源科技文献时滞计算及启示——以农业学科领域为例

为探究面向学科新兴主题探测领域多源科技文献融合过程中的时滞性问题,本文设计了多源科技文献时滞计算方案。首先,从获取的4种科技文献数据集中提取学科主题,计算学科主题间的相似度,构建相似矩阵;其次,基于匈牙利最优匹配算法寻求相似度损耗最小条件下的最优组合;最后,构建线性方程模型并拟合计算时滞程度。本文以2009-2016年农业学科领域337790篇摘要文本为实验数据,抽取基金项目文本学科主题为250个、专利文献为260个、期刊论文为260个、会议论文为240个,利用上述多源科技文献时滞计算方案实验。结果表明:期刊论文滞后于基金项目文本和会议论文1年,专利文献滞后于期刊论文1年,结合以往对不同学科领域数据的研究结果,验证了多源科技文献时滞计算方案的可行性和有效性,同时也为多源科技文献融合策略的制定提供新思路。     

公允价值在我国新会计准则中的运用研究

公允价值会计因其提供的信息相关性高、决策有用性强而受到国际会计界的高度重视。我国2006年颁布的新会计准则体系,取得了诸多方面的重要突破,其中最大的亮点在于公允价值的引入和运用。中国新会计准则引入公允价值计量属性,有其可靠的理论依据以及特定的经济背景。在公允价值的具体运用方面,则体现了一定的谨慎性特征。至于公允价值的运用能否实现准则制定当局的预期经济目的,关键在于如何保证其可靠性。     

社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型研究

[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。     

决策树在高职学生成绩影响因素分析中的应用

利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。     

C4.5决策树算法在应用型本科高校就业管理中的应用研究

将数据挖掘中的C4.5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中,有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系,对促进学校进行教学改革,指导学生提高自身素质和知识结构,从而最大程度的提高毕业生的就业率。