论学校学习型党组织的建设

建设学校学习型党组织,保持党组织内部的活力,进而带动学校学习型组织的全面建设,是推进学校进步和发展的明智选择。本文对建设学校学习型党组织的途径和要求两个方面进行了论述。     

试论体育教师个体主观教学观念的转变

在体育教学改革实践中,体育教师教学观念转变存在一些困难,其原因之一是具有基础地位与强势作用的体育教师个体主观教学观念造成的认知与行为实施的盲点.更新体育教师个体主观教学观念,需要体育教师把自己在教学实践过程的言行作为研究对象,提高自我觉察的敏感性,并用语言表达使个体主观的教学观念清晰化,进而对其进行梳理和更新.     

Wiederverwendbare Algorithmenschemata in ML am Beispiel von Graphdurchlauf-Problemen

Zusammenfassung. Die Programmierung von Algorithmenschemata durch die Parameterisierung von Programmteilen ist eine M?glichkeit der Wiederverwendung von Software. Dieser Ansatz wird insbesondere von der funktionalen Programmiersprache ML durch eine sehr ausgereifte Modulsprache mit Signaturen, Strukturen und strukturabbildenden Funktoren unterstützt. In diesem Artikel demonstrieren wir, wie man auf diese Weise Parameterisierung und Wiederverwendung realisieren kann. Dabei wird eine Anwendung, n?mlich schematischer Graphdurchlauf mit Vererbung und Synthese als Verallgemeinerung des vom übersetzerbau her bekannten Prinzips, im Detail vorgestellt; einige weitere Anwendungsbereiche werden skizziert. Eingegangen am 21. Februar 1996 / Angenommen am 20. August 1996     

融合深度学习和链路预测的细粒度技术预测研究——以合成生物技术为例

[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。     

基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

无线密集网络中的低损耗多臂老虎机算法

近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。     

基于深度强化学习方法的无线多跳网络能量高效机会路由

由于机会路由能够利用无线信道的广播特性和有损特性,因此一直是提高无线网络路由性能的一个很有效的途径。提出一种基于深度强化学习的无线多跳网络能量高效机会路由算法,该算法使得智能体能够通过训练学习最优的路由策略,以通过机会路由的方式减少传输时间,同时平衡能耗延长网络寿命。此外,本算法还可以极大地缓解冷启动问题并获得较好的初始性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.     

个人知识管理的三个重点领域

本文认为，个人灵感知识管理、个人知识项目管理和个人学习管理是个人知识管理的三个重点领域，个人灵感知识管理的重点在于及时管理，个人知识项目管理的重点在于创新管理，个人学习管理的重点在于针对性管理，并分别论述了三者的管理内容和相应的管理方法。     

论图书馆的电子书服务及数字版权管理

电子书产业是伴随因特网发展而出现的一个新的产业，是数字化图书馆建设中的重要组成部分。本文从我国电子书服务的现状和数字版权管理等方面来论述数字图书馆的电子书发展。