2004全球IT的九大预测

TechTarget主编Paul Gillin关于2004年的一些预测：     

传媒经济景气指数上扬

现阶段的国内传媒市场呈现高度繁荣与难以维持同时并存的局面,传媒企业沉者自沉,浮者自浮,所谓“沉舟侧畔千帆过,病树前头万木春”。一般而言,业内人士对行业的前景预期以及综合判断,主要是根据处于市场前沿的强劲上升企业的表现,而不是根据处于市场底端的面临淘汰企业的表现。     

隐性采访发展之预测

现代社会大众传播过程中，越来越多的编辑、记喜欢利用并善于利用隐性采访的方式来获得他们想要的材料信息。我们在街头买份报纸，那中间经常刊登着记暗访的故事，告诉你发生在城市或乡村的一些稀奇古怪事情：我们打开家中的电视，摇摇晃晃的暗访镜头每天都会映入你的眼帘。那么究竟什么是隐性采访呢?理论界给出的定义各有特色，简而言之，主要有以下几类：     

智媒时代的媒体场景力构建分析

智媒时代,以场景为基础,构建自身的场景力,实现基于用户场景的服务。因此,媒体场景力构建需要以技术为支撑,树立场景化思维,从媒体的内容生产、传播和接收三个环节入手,构建媒体自身的场景辐射力、场景预测力、场景连接力和场景服务力。     

博客发展方向预测

无论是在国外还是国内,博客和博客文化正以“润物细无声”的方式深刻影响着人们的生活。博客是个人性和公共性的结合体。博客精神的核心并不是自娱自乐,也不仅是个人表达自由,准确地说,博客体现的是一种利他的共享精神,为他人提供帮助。个人日记和个人网站主要表现的还是“小我     

预测策略在小学语文阅读教学中的实践

预测策略作为一种阅读策略,要求学生一边阅读一边预测,让学生顺着故事的情节进行猜想。在统编教材中,其明确提出了"猜测与推想"这一要求,阅读过程是一个动态的过程,是一个积极性猜想的过程,学生随着情节的推动慢慢证实自己的猜想或者进行否定。统编教材以"教会学习"为出发点,在三年级上册安排了预测阅读策略。我们在教学设计时应以从教材入手,加强单元之间的整合,唤醒学生边阅读边预测的意识,从而促进学生有效掌握预测策略,进一步提升阅读能力。     

复合神经网络模型在汽车配件销售预测中的应用

针对汽车零部件销售量的预测开展了预测模型建模的研究,从销售历史数据特征研究入手,建立、选择并优化预测模型。利用BP神经网络、RBF神经网络和基于差分进化的BP网络,分别建立3个不同的预测模型。采用基于最小二乘准则,将取得的3个预测模型合成为一个复合模型HANNFM。由此建立的复合模型,具有稳定性好、精度较高等特点。试验验证了它是一种有效的汽车零部件销售量预测的预测方法,对决策者有一定的参考价值。     

2021年高考作文热点预测

2021年高考作文会依然关注社会热点,包括热点人物、热点事件以及与当代社会主流价值相吻合的历史故事等.会继续设置情境,突出任务驱动和应用文写作.现以最新修订版《新华字典》问世、美丽乡村建设、厦门大学"钻戒"通知书等为素材,设计预测试题,分析材料并提示立意角度.     

基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究

利用径向基神经网络,对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效,可作为专利预测的一种新手段。     

基于奇异谱分析的多模型融合空气污染物质量浓度预测方法

提出一种基于奇异谱分析的多模型融合空气污染物质量浓度预测方法,它基于奇异谱分析的时间序列分解特性,对差分整合移动平均自回归模型和灰度模型进行模型融合.采用模型融合方法对沈阳市京沈街区空气污染物质量浓度监测站点2020年9月18日-2021年3月11日空气污染物质量浓度监测数据进行预测分析.结果表明,相较于单独使用差分整...