BP网络在基坑工程变形预测中的应用研究

本文提出了基坑工程施工过程中地表沉降预测的BP网络分析方法，建立和编制了在各种条件下均能类似应用的预测网络模型和计算程序，并结合一实例，结果是令人满意的。     

基于区块链技术的学生综合素质评价系统设计

学生综合素质评价是推动新时代育人方式和评价系统综合改革的关键。我国经过10余年的学生综合素质评价探索,基础教育的育人方式和高校招生考试改革均有较大转变,但也存在综合素质评价效用不高、权责不清、客观公正不足、安全可靠性不敷等问题。区块链作为一种新型的分布式数据存储技术,具有去中心化、点对点传输、共识机制、加密防伪和智能合约等技术优势。构建和应用基于区块链的学生综合素质评价系统,不失为解决学生综合素质评价问题的一条有效途径。基于Hyperledger Fabri设计的学生综合素质评价系统架构包括基础设施层、网络层、共识层、数据层、智能合约层、接口层和应用层,可在宏观治理层面支持弱中心化的评价联盟运行,在中观评价层面实现安全、可信、溯源的数据录入,评价实施,结果查询与应用等评价过程。但建设和应用基于区块链的学生综合素质评价系统是一项系统性工程,需要不断明确和解决理念、技术、数据、算法、制度等方面的问题。     

村域农田系统能量投入产出特征比较研究

对比分析了3个不同类型村域农田系统各类物质总能量的投入水平、投入结构及产能特征:吴沟村以有机能投入为主,结构单一(有机能占88.17%),具高投入、低产出特征;滹沱村能量产出结构多样化,效率较高,但投入结构欠合理(劳力投能比例偏高,占总投能1/3以上);孝南村机械化程度高,为低投入、高产出、高效率系统.用农业熵评判了3个调研村域农田系统的产出效率:吴沟村<滹沱村<孝南村;产投比依次为0.50:1,2.41:1,7.92:1.3个调研村中,玉米的产投比均大于小麦;但3村差异显著:吴沟村>滹沱村>孝南村.接着分析了4类农田系统的投入产出特征:各系统能量产出、产投比依次为:水浇地>菜地>旱平地>旱坡地;而能量投入则以菜地最高,旱坡地、旱平地次之,水浇地最小.研究建议:对山地村要遵循禁止不如替代原则,变治理环境为农民自觉行为;平原村分散地块不利于现代化生产技术的发挥,应发展适度规模生产;工业村农田应发展菜篮子工程、乳业工程.     

Filtering search results using an optimal set of terms identified by an artificial neural network

Information filtering (IF) systems usually filter data items by correlating a set of terms representing the user’s interest (a user profile) with similar sets of terms representing the data items. Many techniques can be employed for constructing user profiles automatically, but they usually yield large sets of term. Various dimensionality-reduction techniques can be applied in order to reduce the number of terms in a user profile. We describe a new terms selection technique including a dimensionality-reduction mechanism which is based on the analysis of a trained artificial neural network (ANN) model. Its novel feature is the identification of an optimal set of terms that can classify correctly data items that are relevant to a user. The proposed technique was compared with the classical Rocchio algorithm. We found that when using all the distinct terms in the training set to train an ANN, the Rocchio algorithm outperforms the ANN based filtering system, but after applying the new dimensionality-reduction technique, leaving only an optimal set of terms, the improved ANN technique outperformed both the original ANN and the Rocchio algorithm.     

人工智能对就业影响研究的源起、热点与趋势——基于知识图谱文献计量方法

人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力、经济发展的新引擎和社会发展加速器,必将对就业产生深远影响。近年来,人工智能对就业的影响受到国内外学者的广泛关注。本文应用Citespace软件,对CNKI数据库和WOS核心集合中关于人工智能影响就业主题的文献进行可视化分析,发现核心研究国家,对比国内外的研究机构分布和关键词共现状况,分析关键节点文献,追溯研究源起、梳理研究现状、热点及发展趋势。研究发现,当前各国、各研究机构间的联系较为松散,缺乏多学科领域合作。就业极化和收入极化成为重要研究视角,技术进步、数字化转型、工作时长和常规性结构成为重要的研究领域,人工智能对就业影响的“情景化”、 “异质化”研究、 “重塑效应”、人机协同情景下的人机“共生关系”、基于人类价值的就业质量提升、劳动者的知识技能转化、人工智能下的就业心理、就业领域的伦理道德、基于产业与就业动态匹配的应对政策以及人工智能与就业关系的跨学科交叉研究将成为未来的十大研究趋势。     

将神经网络应用于消防监督工作的探讨

人工神经网络是人工智能的一个前沿区域，利用神经网络善于解决非线形问题的特性，能够解决目前消防监督工作中重大火灾隐患认定、消防工程竣工验收判定等难题，为消防监督工作提供一种新的技术支持手段。     

基于动态神经网络专家系统的供应商信用等级分析

在供应链(SC)中,如何正确地选择敏捷的、有实力和相容的供应商合作伙伴,影响到整个SC的竞争力。而对供应商信用等级进行正确地评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键,同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。本文提出了一个供应商信用等级分析指标体系,并通过人工智能神经网络进行评估。考虑到神经网络的收敛性,本文基于重置算法构建了动态神经网络专家系统。应用实例表明,该指标体系与专家系统有效地解决了对供应商信用等级进行分析评估的问题。     

对篮球假动作技术的认识和思考

采用文献资料、逻辑分析等方法,从篮球假动作技术在篮球运动中的意义、类别、作用、识别与防范以及篮球假动作的训练和比赛中的合理运用等方面对篮球假动作技术进行了较为全面的论述,以期指导教学与训练实践。     

我国农林业复合经营发展潜力的初步分析

农林业复合生态系统是人们模拟自然生态系统而建立起来的农（牧）林结合的人工生态系统。自1978年K.KING 博士第一次提出“Agroforestry"     

一门新的交叉学科——可拓学

可拓学是用形式化的模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与\\r 方法，并用于解\\r 决矛盾问题的新学科。文中就可拓学的研究对象、理论框架、方法体系、应用情况、科学意\\r 义、实用价值和发展前景等问题做了简要的介绍。