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1.
沈竹雅 《体育科技文献通报》2020,(2):33-33,47
在对高职学生就业能力的内涵进行简要阐述的基础上,重点论述体育参与对高职学生就业能力的促进作用:体育参与有利于提升高职学生的职业身体素质,有利于提升高职学生的应聘抗挫能力,有利于培养高职学生的团结协作能力。最后,就如何激发高职学生的体育参与积极性简要提出若干建议。 相似文献
2.
[目的/意义] 两个国家间的创新合作机会有些是显性直接的,有些是潜在间接的。在此试图构建一种计量和分析专利引用关系的方法,用于发现两国间潜在的间接创新合作机会。[方法/过程] 全球价值链上不同环节专利之间的引用关系中,蕴含着相互衔接、配套的间接合作关系,而不同环节的专利通常具有不同的功能,即IPC存在一定跨越度。因此,设计"专利引用跨越度"指标及算法,用于计量和筛选专利引用网络中"引用跨越度"达到预设阈值的专利引用关系,作为发现间接创新合作机会的基础数据。以新加坡在中国获得授权的发明专利为样本,基于专利引用跨越度计量并配合人工解读和识别,发现中新两国间一系列的间接创新合作机会。[结果/结论] 基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现的方法,被实验检验为有效。 相似文献
3.
本研究采用表现性评价,对x幼儿园大班一个班级39名幼儿进行为期一年的发展性评价,在真实情境中对幼儿的发展状况作出连续性评价,获悉幼儿不同阶段的发展状况,同时对评价过程进行总结和反思。 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.
文章针对高校心理健康教育课程教学设置学时少,无法满足大学生心理健康持续发展的“心”需要的问题,讨论了如何充分发挥新媒体的功能与特性,使新媒体能够成为大学生心理健康教育的“心”出路,开启网络心理健康教育的“心”时代。 相似文献
6.
利用体育教育自身所承载的文化内涵及其独有的实践特征,整合资源,优化课程,将过去不同学科的形体训练与大学生形体礼仪、行为规范教育有机的容为一体。开设大学生形体礼仪课,指导大学生在塑造健康匀称,曲线、姿态优美,气质高雅的外部形态的同时按照社交礼仪规范来约束自己行为,真正做到“诚于中而行于外,慧于心而秀于言”,把内、外美有机地统一起来。为全面提升大学生素质教育开辟新的渠道。 相似文献
7.
8.
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
9.
[目的/意义] 提升公民健康水平是经济社会发展到一定程度后的必然要求,健康数据协同治理体系的构建有助于从信息科学角度达成这一要求,治理体系需要以国家战略为宏观指导,全方位服务于公民健康水平提升的总体目标。[方法/过程] 通过对《"健康中国2030"规划纲要》文本精神的领会,在分析了各治理主体对健康信息治理需求的基础上,提出一种面向"健康中国2030"战略的健康数据协同治理体系,并针对关键环节提出保障措施。[结果/结论] 协调各层级、各部门与各利益主体的健康数据治理体系构建与保障,有助于在推动国家健康战略目标的同时实现健康数据的社会价值,拓展健康信息学的研究范畴。 相似文献
10.
[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题,提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法,为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元,然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络:主题网络、关键词网络和实体网络,并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点,接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示,最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例,构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析,实验结果表明,本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构,为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献