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111.
112.
陈晓兰 《江西电力职业技术学院学报》2004,17(3):68-69,72
探讨了中专学校旅游英语课程如何运用情—知互促教学模式的问题,提出了在教学中应结合旅游专业知识精心备课,活跃课堂气氛;创设情境,启迪思维,深化导游服务意识;情—知互促,和谐发展,培养学生创新能力;更新教学素材,丰富旅游知识,培养学生综合素质。同时指出了运用该模式教学应注意的几个问题。 相似文献
113.
张太荣 《六盘水师范高等专科学校学报》2006,18(3):13-15
讨论了普及型高等教育背景下物理学教育中物理模型可视化发展的重要意义;在pc条件下,使用matlab系统对物理模型进行仿真,实现物理模型的可视化。 相似文献
114.
对健美操教学中的美育渗透探究 总被引:2,自引:0,他引:2
吴维民 《哈尔滨体育学院学报》2005,23(3)
根据健美操教学内容和教学对象实际需要,结合美学教育的特点,探究美育渗透健美操教学中的结合性教学模式,目的在于通过健美操教学既能使学生掌握健美操的技术、技能与练习方法,又能对学生进行美育教育,培养学生鉴赏美、表现美、创造美的能力。 相似文献
115.
[目的/意义] 立足国家科技信息资源管理的整体效益,以增强国家科技信息资源综合治理能力为目标,调查科学数据与科研档案管理协同的发展现状,探索相关推进策略。[方法/过程] 综合运用实地调查法、网络调查法、文献研究法、比较研究法和行动研究法,收集中、美、英、澳4个国家的科技主管部门、档案主管部门、科研资助机构、科研机构、科学数据管理机构、档案机构及相关国际组织的相关政策文本和实践材料,展开内容分析和后续研究。[结果/结论] 在政策层面,科学数据管理政策中与档案相关的规定集中体现在将档案馆视作存储基础设施及将归档视为科学数据管理活动;科研档案管理政策中与科学数据相关的规定集中体现在承认科学数据的档案属性,并将其纳入归档范围;科研资助机构的政策要求明确科学数据的归档和保存问题。在实践层面,国外在组织、政策、业务、服务等方面形成相对丰富的协同实践,国内的协同实践则刚刚起步。最后,从体制机制、政策体系、协作模式、业务融合、服务支撑、人才培养等方面提出推进管理协同的发展建议。 相似文献
116.
[目的/意义]通过融合不同来源数据的方式探索社交媒体用户消极使用行为影响因素,为用户健康合理地可持续使用社交媒体提供理论支撑,并为平台改进服务提供参考信息。[方法/过程]对访谈数据进行三级编码,结合爬虫获取的包含部分受访者数据的用户行为轨迹数据分析社交媒体用户消极使用原因,构建社交媒体用户消极使用行为影响因素模型。[结果/结论]通过多源数据融合能够解决单一来源数据有效性不足问题。研究发现外部环境因素(任务情境、信息过载、社交过载、不良言论)和平台因素(系统功能、品牌形象、付费服务)通过内部个人因素(信息需求、认知差异、负面情绪、使用成本、使用习惯、隐私关注)影响用户使用社交媒体,产生潜水、屏蔽、间歇使用、转移、退出和抵制等不同程度的消极使用行为,一定程度上反映了用户作为弱势对象在技术环境下的自我保护。 相似文献
117.
[目的/意义]研究提出学科服务3.0模式,为科学大数据环境下学科馆员团队创新发展提供可借鉴的理论模型和实践参考。[方法/过程]面向科学大数据环境下科学研究新范式新形势,分析学科馆员代际演进趋势,从"创新组织方式" "提高能力素质" "转变工作方式" "拓展服务内容" "提升服务层次" "完善目标追求" 6个维度设计新型组织服务模式,建立"矩阵式+网状式"学科服务团队"双协同"协作体系,创新组织方式,按照"能力专业化""工作精准化"提高能力素质,根据"团队协同化" "过程嵌入化" "合作有温度""品牌高价值"转变工作方式,围绕"四重对象"、沿着科技创新产业链拓展服务内容、提升服务层次,支撑科技管理与决策。在此基础上,以中国科学院某研究所为例开展实证研究。[结果/结论]本研究所构建的学科服务3.0模式在当前科学大数据环境发展下,能有效提升学科服务建设效果,为学科用户提供更好的研究服务与决策支撑。 相似文献
118.
[目的/意义]探究互联网情境下用户人格特质对互联网信息采纳行为的影响,为规制互联网行业发展及引导互联网用户信息采纳行为提供理论依据。[方法/过程]基于信息采纳模型、人格特质理论,探究用户人格特质变量对互联网信息采纳行为的调节效应。采用综合社会调查数据(CGSS),使用ologit回归模型对理论假设进行分析验证。[结果/结论]研究发现,信息采纳模型在互联网情境下更为重要,互联网信息质量与来源可信度决定互联网用户信息有用性的感知水平,进而影响信息采纳行为;用户人格特质变量对互联网信息采纳行为存在显著的间接影响力,且这种影响力存在显著的性别差异。 相似文献
119.
[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。 相似文献
120.