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数学计算能力是一项基本的数学能力。在小学数学教学中．计算教学占有相当大的比重,这足以说明计算教学的重要性。计算教学的目标要使学生具有进行整数、小分数四则计算的能力,对于其中一些基本的计算要达到一定的熟练程度,并通过计算教学培养学生认真细心等良好的学习态度．特别是“数感”的培养。使学生能通过观察把握参与运算的数据特点,逐步做到计算方法合理、灵活。然而很多教师对于计算课的认识还不到位． 相似文献
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【目的/意义】从海量的学术文献内容中,抽取科研人员所需要的目标数据,一方面有助于提高研究者的科
研效率,另一方面有利于改善目前文献数据库的检索服务。【方法/过程】根据科研人员的学术需求,首先通过深度
学习方法从大量的学术文献中抽取目标数据。其次使用NER和TF-IDF抽取目标数据的“5W”规则,接着对目标
数据做第二层需求规则过滤,凡是满足“5W”规则的数据,被鉴定为目标数据。最后对目标数据做第三层人工校
验,最终生成学术文献“目标数据”。【结果/结论】本文构建的学术文献“目标数据”抽取模型的准确率可达0.88,再融
合“5W”规则的过滤和最后的人工校验,不仅有利于提高科研工作者的学术文献查准率,而且一定程度上辅助文献
数据库机构的检索工作。【创新/局限】深度学习与需求规则融合,实现学术文献的检索结果从学术文献的题录信息
层面到进入学术文献内容的数据层面。 相似文献
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为了能更好地组织南海证据性数据,提高南海疆智库的检索性能,便于科研人员对南海问题展开深入研究,本文融合了中国图书馆分类法的族性检索和分面分类法的特性检索,构建了南海文献分类法,应用BERT预训练模型实现细粒度的多标签南海证据性数据的自动分类,并通过数据库技术将南海证据性数据分为12个面进行组配检索。通过以上方法赋予每一条南海证据性数据唯一的分类号和类名,形式化表示为南海证据性数据的数据分类=证据来源分类+证据的数据体系分类+证据的数据分面分类。从更细粒度的视角,实现数据分类,与粗放式文献载体的分类相比,数据分类更有利于展开数据挖掘,找到数据间潜在的关联关系,发现新的研究视角,是科学研究创新的基础和保障。 相似文献
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