美国体育小镇的运行机制及其对中国的启示     

王峰  郑国华  陈宁 《武汉体育学院学报》2019,53(4):26-33

体育是美国人生活中不可或缺的一部分，发达的体育文化为美国小镇体育的繁荣奠定了基础。研究以美国体育小镇为对象，运用文献资料、实地考察、逻辑分析及ArcGIS地理信息绘图等方法和技术对美国体育小镇进行了研究。结果表明：美国体育小镇的布局属非均匀化发展，存在东强西弱，南强北弱的特点且表现出"马太效应"。进而从社会学的角度分析了美国体育小镇运行的外部环境和内在动力机制，并以典型案例对体育小镇运行特点进行了剖析。建议我国体育小镇的建设应从目标引领、政策驱动、环境支持、形成正反馈循环和塑造灵魂等方面思考以推动体育小镇的建设。  相似文献   

Progress Is Not an Illusion     

Oren Harman 《Science & Education》2018,27(1-2):219-224

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Letters     

Seth Forman 《Academic Questions》2018,31(3):251-251

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Kuhn’s Image of Science     

William Rehg 《Metascience》2018,27(2):213-215

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Disconnect: Kentucky and the Political Ideology of its Public Universities     

Ben Foster 《Academic Questions》2018,31(3):313-321

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The Evolution of U.S. Museums and Science Centers as Informal Learning Environments     

Renee M. Clary 《Science & Education》2018,27(3-4):371-377

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The Historical Heart of Atmospheric Science     

Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235

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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

吕璐成  韩涛  周健  赵亚娟 《图书情报工作》2020,64(10):75-85

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   

From structure to function: unveiling the structure of the Nav channel–toxin complex     

Zhuan Zhou  Zuying Chai  Changhe Wang 《国家科学评论(英文版)》2019,6(5):859

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记忆场、传统村落与我们的责任——档案部门参与村落记忆场保护的价值与策略     

周林兴  林腾虹 《档案管理》2020,(3):39-41

传统村落拥有丰富的自然和文化资源,凝结着历史的记忆,是社会文明的直接见证者。随着城镇化进程的推进,传统村落逐步消融在时代的印迹里。为促进传统村落在新时代的焕发新生,文章借助法国历史学家皮埃尔·诺拉的记忆之场理论,指出传统村落在历史、时间、变迁中凝聚成具有象征意义的记忆场。在此基础上文章剖析了档案部门参与村落记忆场保护的意义,阐释了村落记忆场赓续乡村记忆、留住乡情乡愁、传承文化遗产的功能,并提出了档案部门就如何推动村落记忆场实现功能最大化的策略,以期使档案部门更好地承担起传承、保护、赓续传统村落的主体责任。  相似文献