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关于MBA课程教育改革的思考

浙江万里学院学报 2012年第6期25卷 82-86页

作者：安娜.库什特拉克杜罗.尼亚夫罗伊万.叶德瓦伊萨格勒布经济管理学院克罗地亚共和国10457

在金融危机影响下,传统MBA课程教育面临竞争加剧、学员需求变化及学员道德规范教育缺失等诸多问题。商学院必须改革MBA教育课程及其教学方法,注重培养学生领导力和实现自我价值的能力,同时要增加道德观教育课程。

关键词： MBA 教育改革建议

基于学习行为序列的成绩预测模型构建与应用研究

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基于学习行为序列的成绩预测模型构建与应用研究

作者：叶伊湖北师范大学

学位级别：硕士

随着教育大数据与教育信息化的高速发展,在线学习因其资源丰富性、开放性,教学活动灵活性、交互性得到广泛应用,线上学习平台产生大量学习数据,成为学习分析的主要来源,众多对学习过程中产生的数据进行挖掘的研究,主要是依据学习时间与... 详细信息

随着教育大数据与教育信息化的高速发展,在线学习因其资源丰富性、开放性,教学活动灵活性、交互性得到广泛应用,线上学习平台产生大量学习数据,成为学习分析的主要来源,众多对学习过程中产生的数据进行挖掘的研究,主要是依据学习时间与投入度展开研究,不能细致反映出学习者的认知情况,而学习过程中产生的学习行为序列,更能够清楚地反映出学习者的学习行为轨迹、意愿与知识构建等过程。基于此,研究主要依据学习分析,成绩预测模型等相关理论与研究现状,对基于学习行为序列的成绩预测模型进行建构,通过相关课程在线学习平台产生的数据进行学习行为的分析与成绩的预测,利用课程实践数据验证该模型的准确性与实用性,为教与学、模型的应用方面提出相关建议。主要研究内容包括以下几方面:首先文献综述上,通过文献的粗读与精读,了解学习分析与成绩预测的现状,学习分析主要在技术支持、数据分析、教学改进等方面进行研究,成绩预测主要在预测模型研究、成绩预测算法研究等方面的研究。其次模型的构建上,梳理关于行为序列与成绩关系的研究进展,总结行为序列与成绩关系的方法与研究结论,依据算法综合评价与本研究的研究要点,明确研究的预测模型算法为PSO-BP神经网络,利用线上学习平台对BP与PSO-BP神经网络算法进行了解并比较其区别与联系,梳理PSO-BP神经网络的实现过程。结合学习行为序列分析要素与PSO-BP神经网络的逻辑结构构建成绩预测模型。然后模型的验证与评价上,通过文献阅读等,熟悉模型的验证的步骤与方法,结合实验数据进行一步步的分析,了解成绩分类预测与回归预测的区别,结合数据特征最终确定方法为成绩的分类预测,了解分类预测模型的评价方法与意义,然后再依据实验数据一步步进行模型的验证与评价。最后提出的相关建议上,据各类学习者的学习行为序列残差值绘制的学习行为序列转换图,发现各类学习者的学习路径的差异性与学习习惯偏好,根据分析结果提出教学上的一些建议;然后根据成绩预测的结果与课程的特点,总结出模型应用相关的建议,为学习分析、成绩预测模型的研究提供相关见解与依据。

关键词：学习行为序列滞后序列分析成绩预测 PSO-BP 学习行为投入

铁皮石斛多糖中乙酰基含量对其流变性、质构及抗氧化性的影响

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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中国食品学报 2024年第3期24卷 36-45页

作者：陈思伊唐文上海应用技术大学香料香精化妆品学部上海201418

铁皮石斛多糖(DOP)中的乙酰基含量对其凝胶性和抗氧化能力的影响尚未有文献报道。本研究通过非均相脱乙酰法制备不同脱乙酰度(DD)的DOP,分析其溶胶和凝胶的流体性质、质构及总抗氧化能力,探究乙酰基对DOP性质的影响。DOP中乙酰基含量影... 详细信息

铁皮石斛多糖(DOP)中的乙酰基含量对其凝胶性和抗氧化能力的影响尚未有文献报道。本研究通过非均相脱乙酰法制备不同脱乙酰度(DD)的DOP,分析其溶胶和凝胶的流体性质、质构及总抗氧化能力,探究乙酰基对DOP性质的影响。DOP中乙酰基含量影响其溶解性,表明乙酰基的存在使DOP具有较好的水溶性。随着DD的增加,溶胶的黏度降低,凝胶的形成速率较快,改变了溶胶形成凝胶时的热敏感性,显著提高DOP凝胶的硬度和弹性。此外,除去部分乙酰基可显著提高总抗氧化能力。因此,通过控制DOP的乙酰基数量可调节DOP的流变性能和凝胶质构以及抗氧化性。本研究可为DOP在食品、医药及化工等领域的应用提供新的思路。

关键词：铁皮石斛多糖脱乙酰度流变性质质构特性抗氧化性

欧洲法语女性论文电影:对女性视听思考过程的探索

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世界电影 2024年第4期 40-65页

作者： [法国]卢尔德·蒙特鲁维奥·伊瓦涅斯付筱茵(译) 李逸轩(译) 不详天津师范大学音乐与影视学院

引言本文的研究对象是由女性创作的欧洲法语论文电影,首先,我将从论文电影的定义入手,将这种电影形式界定为由一个或多个主体展开的一场视听思考过程,并运用几个理论家提出的理论框架对这个定义进行分析。

关键词：思考过程女性创作视听法语理论框架欧洲论文定义

城市街区碳代谢模式识别及适应性更新策略——以福建省长汀县历史文化街区为例

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城市规划 2024年

作者：陈美伊胡宏南京大学建筑与城市规划学院南京大学江苏智慧城市研究基地

我国当前历史文化街区更新多以历史风貌、遗存身份、产权归属等为依据划分更新单元、采取老旧建筑翻新、用地功能置换等更新策略,较少针对历史文化街区内地块的碳代谢差异,对地块尺度碳排放进行大规模精细核算,以“双碳目标”为导向探... 详细信息

我国当前历史文化街区更新多以历史风貌、遗存身份、产权归属等为依据划分更新单元、采取老旧建筑翻新、用地功能置换等更新策略,较少针对历史文化街区内地块的碳代谢差异,对地块尺度碳排放进行大规模精细核算,以“双碳目标”为导向探索历史文化街区适应性更新策略。本文引入机器学习方法精准识别地块碳代谢分异类型,以国家历史文化名城福建省长汀县的4个历史文化街区为研究区,详细核算449个地块含9624栋建筑的居民生活碳排放、公共活动碳排放、交通出行碳排放和绿地碳汇特征,针对识别出的8类地块碳代谢模式分别提出低碳导向的适应性更新策略,并评估相应的地块低碳更新绩效,以期为我国历史文化街区低碳更新转型提供方法和技术支撑。

关键词：低碳导向历史文化街区机器学习适应性更新碳代谢

乳腺癌改良根治术后患者药学监护自我优化模型研究

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同方期刊数据库

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医药导报 2024年第6期43卷 977-981页

作者：叶伊佳田龙于静河北医科大学第一医院临床药学部石家庄050017 河北北方学院附属第一医院药学部张家口075000

目的创建基于“CMT”理念的乳腺癌改良根治术后患者药学监护(PC)自我优化模型并评价其参考价值。方法筛选2019年6月-2023年6月河北北方学院附属第一医院医院信息系统(HIS)中乳腺癌改良根治术后患者846例。模型包含4个层次:生活质量(QOL... 详细信息

目的创建基于“CMT”理念的乳腺癌改良根治术后患者药学监护(PC)自我优化模型并评价其参考价值。方法筛选2019年6月-2023年6月河北北方学院附属第一医院医院信息系统(HIS)中乳腺癌改良根治术后患者846例。模型包含4个层次:生活质量(QOL)评分、调研、QOL评分分类和关联规则分析。统计患者QOL评分,通过调研收集患者PC特征,采用自动分箱分析对QOL评分分类,采用关联规则法分析兴趣类QOL评分患者的PC特征间有效强关联规则。对全部患者行logistic回归分析导致兴趣类QOL评分的独立风险因素。参考统计学结果评价模型的参考价值并拟定PC优化措施。结果患者QOL评分可分为四类,以最低类QOL评分为兴趣类。有效强关联规则共6条:“CCI>4”“明确长期用药目标:否”“及时发现和报告不良反应:否”“交代用药预后:否”“解答患者疑问:否”“药物选择”“培训不足”均为导致最低类QOL评分的原因。模型同logistic回归分析结果基本一致。根据模型反馈结果拟定措施以优化PC。结论乳腺癌改良根治术后患者PC自我优化模型的应用具有一定的可行性,能够为PC质量的提升提供一定的参考。

关键词：乳腺癌改良根治术药学监护自我优化

《欧盟人工智能法案》的背景、主要内容与评价——兼论该法案对劳动法的影响

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环球法律评论 2024年第3期46卷 5-27页

作者： [德]沃尔夫冈·多伊普勒德国不来梅大学法学院

为了应对人工智能系统带来的各种挑战,《欧盟人工智能法案》采用基于风险分类的监管路径。法案首先明确禁止了某些存在不可接受风险的人工智能系统,然后重点规制高风险人工智能系统,任何在欧盟市场上提供此类系统的企业都必须满足法案... 详细信息

为了应对人工智能系统带来的各种挑战,《欧盟人工智能法案》采用基于风险分类的监管路径。法案首先明确禁止了某些存在不可接受风险的人工智能系统,然后重点规制高风险人工智能系统,任何在欧盟市场上提供此类系统的企业都必须满足法案规定的从风险管理、数据治理到全面的记录义务等诸多要求。但是,法案的监管要求可能造成小微企业负担过重,模糊的规定也可能导致实施方面的困难。在劳动关系领域,对雇员进行社会评分、预测雇员犯罪风险、分析雇员情绪等人工智能系统可能因为存在不可接受的风险而被禁止。对岗位申请者和雇员使用人工智能系统的,则根据是否属于高风险系统而负担不同的义务。除了要让雇主向雇员提供相关人工智能技能培训以外,工作中使用ChatGPT的问题也值得关注。

关键词：欧盟人工智能法案风险分类劳动法 ChatGPT

双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第2期57卷 137-146页

作者：冀中吴伊兵王轩天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与... 详细信息

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性.同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要.此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息.最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充.在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升.

关键词：细粒度图像少样本欧氏距离余弦相似度

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中国南方冬季最低温延伸期预报方法尝试

地球物理学报 2024年第6期67卷 2096-2109页

作者：戴金黄艳艳钱伊恬南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东珠海519080

未来10~30天的延伸期预报一直是当前的难点问题.本文针对对极端低温事件异常敏感的中国南方地区,构建了预报时效为25天的冬季最低温的有效延伸期预报模型.利用1979/1980—2019/2020年冬季日平均再分析资料,本文研究发现,在季节内尺度,... 详细信息

未来10~30天的延伸期预报一直是当前的难点问题.本文针对对极端低温事件异常敏感的中国南方地区,构建了预报时效为25天的冬季最低温的有效延伸期预报模型.利用1979/1980—2019/2020年冬季日平均再分析资料,本文研究发现,在季节内尺度,相比于原始变量,利用当候值减去其5候前值的增量方法可以放大和延长预测信号.中国南方地区的土壤温度和平流层50 hPa位势高度作为影响南方冬季最低温的关键因子,它们通过影响西伯利亚地区环流异常、北大西洋涛动以及欧亚遥相关型,对中国南方冬季最低温进行调制.由于两个增量形式的关键因子具有50天的准周期性,存在超前5候的显著自相关,超前5候增量形式的土壤温度和平流层极涡异常可以有效预报我国南方最低温增量.将预报的最低温增量,加上5候前的观测,得到的独立试报时段(2009/2010—2019/2020年冬季)的最低温与观测的时间相关系数为0.45,极端低温日命中率为57%.本研究使用的增量方法可以为当前极端天气事件的延伸期预报提供新思路.

关键词：冬季最低温增量方法延伸期预报