基于技术接受模型的新闻客户端用户行为和习惯研究

近年来,随着手机智能终端的迅猛发展和广泛普及,无论是苹果系统还是安卓的移动客户端都被广大用户和消费者青睐和普及,而用户对于新闻资讯类的客户端的使用和需求也十分旺盛。本研究基于1986年Davis提出的技术模型理论,以新闻资讯类APP的用户和消费者为研究对象,探讨该类客户端用户的接受使用行为和习惯的特征及其影响因素。研究结果表明,移动客户端感知的有用性和感知的易用性是用户考虑使用并接受的最重要前提,而社交压力和需求对影响用户的使用习惯也起着显著的作用,这意味着新闻客户端的开发更应该重视用户的人性化体验和归属感设置。     

基于遗传算法的分段装配序列优化研究

船体分段在装配过程中,多依据既往经验进行施工。但实际装配过程中存在工序不合理导致工时浪费的问题,因此采用遗传算法对船舶分段装配的工序进行优化,提出一个包括干涉、重定向、吊装工具等约束条件的装配序列优化体系,计算过程中采用遗传算法将优化体系作为目标函数进行优化求解,从而有效提高解决问题的效率,缩短确定装配工序的时间。     

基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究

在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。     

高校毕业生就业能力评价模型构建与实证研究

就业能力的增值是实现高质量就业和充分就业的重要保障,在疫情防控常态化的背景下,大学生就业能力如何实现增值,是当前研究的热点问题。根据人岗匹配原则,构建大学生就业能力评价指标体系,并进行实证研究。通过模糊综合评价将高校和用人单位对毕业生的评价进行差异性分析。结果表明：专业知识储备是力量源泉,创新能力是力量体现。高校与用人单位在对学生就业能力认知方面存在差异,且后疫情时代三方信息传递高效化问题亟须解决,以此提出了相关建议。     

促进学生模型建构能力提升的深度教学实践——以电磁感应线框模型微专题教学设计为例

提出“情境解构、模型建构、回归情境”复习模型的内涵、操作程序,并以“情境解构、模型多元表征、模型修正优化、模型拓展与推广”为主线,融合“整体建构,多元表征,类比迁移,思维进阶,表现评价”等情境模型问题设计策略,进行电磁感应微专题教学设计,为微专题复习课提供可借鉴的操作模式和教学案例。     

Mastercam在数控教学方面的应用

讨论了在数控教学中使用Masteream软件的应用问题,提出了几种使用方面的建议,并针对软件模型的建立和模拟加工做了较详细的阐述。     

初中生二次函数认知诊断研究

基于DINA认知诊断模型,对初中生二次函数的认知情况进行诊断研究.先确定二次函数认知属性及属性层级关系,再根据Q矩阵编制二次函数认知诊断测试卷,最后对认知属性掌握概率和掌握模式进行分析.     

沿绳方向加速度问题的深入思考

本文由一道联考题的争议引出沿绳方向加速度问题,再通过数学方法分析得出沿绳方向加速度的关系,最后结合高中物理教学实际,举例并归纳出沿绳方向加速度的关系.对培养师生物理学科核心素养中的“科学探究”有一定的指导意义.     

高中数学运算素养的提升策略

数学运算是数学核心素养的一个重要方面,也是贯穿整个数学教学与学习的一个非常重要环节.要想学好数学就要学会数学运算,而且要算(数学运算)得好、算得巧、算得快.正确认识数学运算,树立正确的运算观,掌握常见的运算策略,引领并指导数学教学与学习.