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麻省理工学院进行的三次工程教育改革举世瞩目。2017年8月,该校启动了新一轮工程教育改革,其宗旨是培养能够引领未来产业发展的领导型工科人才,改革的内容涵盖工程教育的出发点、重心、教学方式和发展方向,体现出多重逻辑:从现实到未来的取向,从学科和心理的分离到整合,从学科隔离到跨学科合作,从工程实践的回归到工程教育育人本质的回归等。虽然此次改革仍存在质量保障及认证等方面的问题,但大胆创新的麻省理工精神却再次引发各国关注。该校能否以此改革契机,开启第四次工程教育改革新时代,引领世界高等工程教育发展的新方向,成了举世关注的焦点。 相似文献
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Word embeddings and convolutional neural networks (CNN) have attracted extensive attention in various classification tasks for Twitter, e.g. sentiment classification. However, the effect of the configuration used to generate the word embeddings on the classification performance has not been studied in the existing literature. In this paper, using a Twitter election classification task that aims to detect election-related tweets, we investigate the impact of the background dataset used to train the embedding models, as well as the parameters of the word embedding training process, namely the context window size, the dimensionality and the number of negative samples, on the attained classification performance. By comparing the classification results of word embedding models that have been trained using different background corpora (e.g. Wikipedia articles and Twitter microposts), we show that the background data should align with the Twitter classification dataset both in data type and time period to achieve significantly better performance compared to baselines such as SVM with TF-IDF. Moreover, by evaluating the results of word embedding models trained using various context window sizes and dimensionalities, we find that large context window and dimension sizes are preferable to improve the performance. However, the number of negative samples parameter does not significantly affect the performance of the CNN classifiers. Our experimental results also show that choosing the correct word embedding model for use with CNN leads to statistically significant improvements over various baselines such as random, SVM with TF-IDF and SVM with word embeddings. Finally, for out-of-vocabulary (OOV) words that are not available in the learned word embedding models, we show that a simple OOV strategy to randomly initialise the OOV words without any prior knowledge is sufficient to attain a good classification performance among the current OOV strategies (e.g. a random initialisation using statistics of the pre-trained word embedding models). 相似文献
104.
肖亚歌 《成都教育学院学报》2011,(3):21-23,50
运用ZTX和MHT量表对郑州市两所中学学生进行问卷调查结果表明:中学生主体性水平与其心理健康水平存在显著负相关;中学生主体性水平越高,其心理健康水平则越高。 相似文献
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论中国古代悼亡诗的伤逝主题及价值取向 总被引:1,自引:0,他引:1
悼亡文学是祭悼活动发展到一定阶段的产物 ,其起源与发展从一开始就受社会文化、民族心理、地理环境等因素的影响和制约。悼亡作品中创作主体的情感通常表现为一定的模式 ,这些情感模式展示了传统的爱情观 ,特别是对失落的爱情的态度。而悼亡作品的价值取向又表现了传统的爱情价值观和自我价值观的统一。悼亡作品中独特的情感表达模式和价值取向共同构建起了悼亡文学有别于其它文学的个性特征 相似文献
108.
通过数据统计、相关分析方法,对保山市PM10的监测数据与各气象因素的关系进行分析,得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考. 相似文献
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粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。 相似文献