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1.
2.
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   
3.
互联网政务服务平台建设是政府职能转变的重要途径,这一新生事物给档案工作带来一定影响。关注已有变化并思考如何实现档案部门与平台的对接是新环境下档案工作的重要内容。本文首先对事由原则与来源原则的发展及演变动因进行了梳理;其次以政府转型的“放管服”需求为框架,分析了政务服务的变革及其对档案工作的影响;最后对事由观在互联网政务服务档案管理中的运用进行了剖析,并深刻反思了档案的来源问题。指出档案部门应当积极应对前端业务活动方式的变化,事由是互联网政务服务平台的突出特征,文件归档和档案管理应当围绕事由展开。  相似文献   
4.
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  
[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   
5.
[目的/意义] 探讨政府数据开放中公众参与的理论模式,旨在指导政府部门有效实现公众参与数据开放的政策目标,以及推进政府数据开放中公众参与议题的研究进展。[方法/过程] 采用文献分析法、逻辑分析法和案例分析法,同时以公众参与阶梯理论作为分析工具,构建并实证政府数据开放中的公众参与模式。[结果/结论] 政府数据开放中的公众参与可从理论层面构建为告知型参与、咨询型参与、合作型参与和授权型参与4种模式,其核心涵义分别是政府向公众传达信息、政府咨询公众意见、政府与公众平等合作、政府与公众共同治理。这4种政府数据开放公众参与理论模式一方面在政府意图、主导力量、信息流动、公众信息知晓度和公众自治程度方面存在明显的特征差异,另一方面从国内外政府数据开放公众参与实践案例中获得良好的经验支持。  相似文献   
6.
我国现阶段乡村农民体育观念的调查与研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
采用文献研究、下乡访谈、问卷调查、数理统计、多因素分析等方法,以我国20个省、区、市部分农民(户)为研究对象,对他们参与全民健身、享受体育的现状进行调查,力求探索出一条以城市带动乡村来提高我国整体体育人口比例的道路。研究结果显示:我国9亿农民在富民政策指引下,92%基本解决“温饱”问题。“温饱”之后思什么?农民是否愿意在自己农闲时间中给体育留有一席之地?他们对健康的渴求、精神的愉悦、消费的倾向如何?需要全社会来引导与关注。  相似文献   
7.
对江西省高校大学生体育健身需求的调查   总被引:13,自引:0,他引:13  
对江西 18所高校大学生体育健身内容需求现状进行了调查 ,通过对大学生 15项体育健身内容需求程度的统计分析 ,提出建立高校大学生体育健身体系及对策。  相似文献   
8.
浅析嫉妒情感产生的根源及特性   总被引:5,自引:0,他引:5  
嫉妒是人类最原始、生命力最强的一种情感。嫉妒产生的根源是恐惧与怨恨他人各方面条件优于自己的混合心理。嫉妒情感具有普遍性、隐藏性、指向性、攻击性、弥散性、复杂性等特性。  相似文献   
9.
高水平射击运动员心理选材指标的研究   总被引:9,自引:1,他引:8  
本文通过与射击运动紧密相关的五项心理指标:简单反应时、肩臂动作稳定性、手指本体感、智力、个性等的分析讨论,拟从高水平健将级运动员身上明确其成功潜在的心理因素,服务于运动员的科学选材。  相似文献   
10.
传统的二次曲线拟合使用标准特征值分析算法。通过统计分析技术 ,可知该技术在拟合数字二次曲线时 ,存在估计偏差大、均方误差大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大 ,因此白化数据噪声和正则化变换是提高曲线拟合的有效措施。这从理论上有力地支持了Hartley提出的正则化算法。通过理论分析和计算机仿真实验 ,表明了降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能 ,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换 ,并把最优化过程的维数从 6降为 2 ,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。  相似文献   
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