船闸阻抗影响下的内河航线非线性配船模型

为得到可靠的最优航线配船方案,从内河繁忙航线上船舶过闸的时间开始研究,得出船舶经过船闸处时间变动与航线配船数量的关系;在线性规划的航线配船模型基础上,建立受船闸时间阻抗变动影响的航线非线性配船模型.应用该模型,设计某一内河航运船队的最优配船方案.分析表明,该非线性模型考虑的影响因素更全面,运用该模型得到的配船结果比线性规划模型更合理.     

教师主体责任对大学生体育素质测评诚信影响的实证研究*

通过建立高校体育素质测诚信博弈模型,就教师主体责任对大学生体育素质测评诚信影响进行了实证研究。结果表明,影响大学生体育素质测评诚信的主要原因是学生自评、互评、早操及课外活动测评的不良后果和高校教师的主体责任。创建了教师主体责任意识与大学生体育诚信素养之间的联系,并在此基础上建立博弈架构的模型,这是以教师是否注重责任导向还是利益导向为基础的。就博弈模型理论分析而言,未落实主体责任,教师监督选择将从利益最大化向成本最小化转变,纳什均衡从作弊、不严格监督向不作弊、严格监考改变。最后提出落实高校教师主体责任提高学生体育素质测评诚信,包括落实高校教师在体育素质测评过程中的主体责任,降低大学生体育素质测评诚信问题的负面作用,提供大学生诚信价值观教育的主体力量及良好基础性条件。     

青少年身体活动发展评价模型的构建及其优化治理对策*

充分重视青少年身体健康,提升青少年身体机能素质是当前教育教学部门开展青少年身体活动的核心目标。围绕青少年身体素质的影响要素,构建青少年身体活动发展评价模型,从青少年身体活动发展自我影响要素和外部影响要素入手,分析影响青少年身体活动发展的要素,并在综合评价基础上提出青少年身体活动发展优化治理的对策。     

基于深度学习的SSD模型尾矿库自动提取

针对华北地区尾矿库自动提取问题,将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本,随机挑选1 500个作为训练样本,剩余样本作为测试样本,验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系,发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构,提出增加额外卷积层的策略,提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明,在置信度阈值为0.3时,改进的SSD模型相比原始模型,检测精确率提高10.0%,召回率提高14.4%,提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。     

基于专家定权和证据推理的舰船“六性”评估

针对新型舰船评估专家组意见统合及效能评估问题,在考虑新型舰船可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性、环境适应性等"六性"特点的基础上,建立新型舰船"六性"评估指标体系。提出一种基于专家聚类和偏差熵的定权方法统一专家组意见。采用证据推理法实现对新型舰船的综合评估。以某舰船的3个设计方案为例,确定专家组权重信息,对各方案的"六性"水平进行综合评估,得到综合评估结果及各特性水平,验证基于专家定权和证据推理的综合评估方法的可行性和有效性。该方法可为新型舰船的"六性"评估工作提供决策支持。     

浅析平衡计分卡与政府绩效评估

20世纪80年代以来，政府绩效评估越来越受到公共管理界人士的关注。90年代产生于美国的平衡计分卡首先做为企业绩效评估的一种有效工具，从财务、顾客服务、内部经营过程、学习和成长四个层面对企业的绩效进行了有效的评估，极大地促进了企业的发展。对于政府部门来说，根据自身的特点和实际，将平衡计分卡进行适当的修正，构建出适合于政府绩效评估的框架体系，将会极大地提高政府绩效评估的质量，促进政府绩效评估事业的发展，全面提高政府的执政能力建设。     

地方政府与学校在教师交流政策执行中的博弈分析

在教师交流政策执行过程中,地方政府与学校的信息不对称且地方政府与学校存在利益关系的对立性与统一性,导致地方政府与学校博弈关系下产生教师交流政策执行失真现象。文章借助博弈论视角,将地方政府与学校看作委托人-代理人,进行一般模型假设、建立博弈模型并进行博弈模型分析与求解。教师交流政策执行力不强的深层原因在于：学校认真执行的成本大于收益,而学校变相执行政策的行为无法得到有效查处和惩罚。为解决这些问题,可以从以下几方面着手：降低地方政府查处成本,完善信息传达和反馈制度;提高地方政府查处概率,完善问责和监督机制;提高学校认真执行收益,完善参与保障机制。这有助于更好地推进教师交流政策执行,最终实现教师交流政策的初衷。     

基于BERT模型的中华典籍问句分类方法研究

随着大数据时代的到来,问答系统成为人们获取信息的有效手段之一。作为问答系统关键一环的问句分类直接影响系统的性能。目前,问句分类研究主要集中在现代汉语领域,对中华典籍的问句分类研究还不多见。本文从问句分类概念出发,在生成中华典籍问句分类语料集的基础上,设计了面向中华典籍的问句分类体系,并对支持向量机、循环神经网络、长短时记忆神经网络、双向长短时记忆神经网络、BERT等模型的问句分类性能进行了比较研究。实验结果表明,与支持向量机和传统深度学习模型相比,BERT模型具有更优的问句分类能力,在本文提出的问句分类体系上,F1值达到95.55%,BERT模型在中华典籍问句分类任务中具有一定优势,具有一定的推广和应用价值。     

5G技术下智慧图书馆服务模型构建研究

随着5G牌照的发放,5G技术与生活服务相融合已进入实践阶段。图书馆的智慧服务成为5G环境下图书馆服务转型升级的必经之路。文章通过图书馆与5G技术融合的应用场景,重构图书馆服务体系,搭建图书馆智慧服务平台,以数据智慧服务为切入点加强图书馆的知识服务性,同时实现对科研、社会管理和项目决策等多方面的精准服务。图书馆的智慧服务平台成为5G技术与图书馆服务的创新结合发展成果,充分彰显5G技术的应用给图书馆服务带来的全新变革和给用户带来的突破性服务体验。为5G应用场景服务提供图书馆新的实践实例。     

基于建模教学培养学生生物学学科核心素养——以“建构细胞结构三维模型”为例

在深度学习理论指导下,通过“建构细胞结构三维模型”的教学,引导学生建立“细胞是生物体结构和功能的基本单位”的大概念,并形成细胞水平的结构与功能观等生命观念,同时发展学生建构模型等科学思维,提升学生生物学学科核心素养。