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民族地区中小学教师的社会性结构要素对过程性评价的影响研究

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民族高等教育研究 2024年第3期12卷 72-79页

作者：桂还官尚孙瑜敏青海师范大学教育学院青海西宁810000 青海师范大学青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院青海西宁810000

过程性评价作为传统终结性评价的完善和补充,其宗旨在于强调学生课堂上进行的学习过程,是优化教学质量和推动学生综合发展的重要教学评价指向,已然成为新时代基础教育教学评价改革的关键维度。而教师是实施过程性评价的主体,过程性评价... 详细信息

过程性评价作为传统终结性评价的完善和补充,其宗旨在于强调学生课堂上进行的学习过程,是优化教学质量和推动学生综合发展的重要教学评价指向,已然成为新时代基础教育教学评价改革的关键维度。而教师是实施过程性评价的主体,过程性评价素养的形成和培育不仅是其提高自身专业素养水平的重要途径,更是全面了解学生学习情况和推动学生发展的手段。立足民族地区,从基础教育教师的社会性结构要素出发,探究其与教师在教育教学中开展过程性评价之间的关系,结果表明,并非所有的社会性结构因素都对过程性评价有影响,其中职称、教授科目、是否承担行政工作对过程性评价有显著影响,而性别、年龄、学历对过程性评价没有显著影响。

关键词：民族地区社会性结构过程性评价

基于知识图谱和多特征注意力网络的新闻推荐模型研究

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基于知识图谱和多特征注意力网络的新闻推荐模型研究

作者：孙瑜敏湖北大学

学位级别：硕士

随着科学技术的快速发展,越来越多的信息涌进互联网,面对严重的信息过载,人们急需一种在短时间内过滤信息的手段,以获取更多感兴趣的内容。因此,推荐系统得到了迅速的发展。尽管目前有大量的关于个性化推荐的研究,但是现有的研究一般是... 详细信息

随着科学技术的快速发展,越来越多的信息涌进互联网,面对严重的信息过载,人们急需一种在短时间内过滤信息的手段,以获取更多感兴趣的内容。因此,推荐系统得到了迅速的发展。尽管目前有大量的关于个性化推荐的研究,但是现有的研究一般是根据用户与物品的交互历史进行推荐的,没有充分利用用户与物品的信息,如相关常识,领域知识等。知识图谱将用户与物品的交互记录与候选物品的信息在知识级别上联系起来,对推荐系统的信息进行了扩展,因此,利用知识图谱来辅助推荐具有重要的研究价值。目前,大多数新闻推荐方法主要依赖单个信息的表征(如新闻标题),仅有少部分方法利用了多个信息(如类别,摘要),但他们没有考虑到新闻信息中拥有大量的知识实体和常识,没有将新闻中的多特征与知识图谱相结合,从而导致学习到的新闻表征不够全面。针对上述问题,本文做的主要工作和贡献为:(1)提出一种基于知识图谱和多特征注意力网络的新闻推荐模型(KG-MFAN)。其通过多次利用注意力网络并结合知识图谱扩展数据信息。在建模新闻标题和摘要时,使用长短期记忆网络(LSTM)提取词语的上下文信息,通过卷积神经网络(CNN)提取实体信息。在学习新闻表征时,首先,将注意力网络应用于多种新闻特征信息和所链接的知识图谱中的实体信息,选择重要的单词、实体和特征;其次,将注意力网络应用于用户浏览过的新闻记录来学习用户表征。(2)提出一种基于知识图谱和长短期用户偏好的混合新闻推荐模型(KG-LSTUP)。新闻表征通过词级别、特征级别的注意力网络来学习。在学习用户表征时,首先,通过学习用户浏览历史中全局的主题特征来建模长期用户表征;其次,利用长期用户表征初始化短期用户表征中门限循环神经网络(GRU)的隐藏状态来学习最终的用户表征。通过建模用户的长期偏好和短期偏好,减少用户兴趣偏移对推荐效果的影响,进一步提高模型的推荐性能。(3)在微软新闻数据集上进行实验。首先,对本文提出的两种模型做对比实验,验证加入知识图谱作为辅助信息和考虑用户长短期偏好的有效性;其次,与基准模型的实验结果进行对比;再次,和模型自身的变体进行对比。结果显示本文模型在推荐效果上有明显提升。在AUC、NDCG和MRR评价指标上,均验证了本文提出的两种模型的有效性和准确性。

关键词：知识图谱新闻推荐多特征深度学习注意力机制长短期偏好

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应用型本科院校大学俄语教学探究

中国多媒体与网络教学学报(上旬刊) 2022年第12期 189-193页

作者：孙瑜敏枣庄学院

在国际大环境的经济频繁交流的条件下，中俄两国始终保持和平原则，在经济贸易、政治决策等众多方面达成一致，并在双方的语言和文化习俗等方面相互学习和沟通。因此中俄两国的密切来往对国内的人才需求提供新标准，同时要求应用型本科... 详细信息

在国际大环境的经济频繁交流的条件下，中俄两国始终保持和平原则，在经济贸易、政治决策等众多方面达成一致，并在双方的语言和文化习俗等方面相互学习和沟通。因此中俄两国的密切来往对国内的人才需求提供新标准，同时要求应用型本科院校应当大力发展俄语教学模式创新，提高学生的俄语知识水平，帮助其掌握更多语言交流的经验和能力，从而培养出国际化的高素质人才。

关键词：应用型本科院校俄语专业挑战与对策

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克里米亚服务领域名称表意分类之“空间”

文化创新比较研究 2023年第13期7卷 42-45页

作者：孙瑜敏枣庄学院山东枣庄277160

该文致力于对克里米亚服务领域名称进行系统性和语言认知分析,这些服务领域语用词是由与“空间”有关的词汇转换而来的。表意组“空间”的语用词代表了一个人生活和行动的不同类型的空间,其特点在于其实用性,用于表示充满所提供商品和... 详细信息

该文致力于对克里米亚服务领域名称进行系统性和语言认知分析,这些服务领域语用词是由与“空间”有关的词汇转换而来的。表意组“空间”的语用词代表了一个人生活和行动的不同类型的空间,其特点在于其实用性,用于表示充满所提供商品和服务的重要空间,与此同时特别关注质量和数量特征的多样性。

关键词：服务领域名称命名表意分类表意组“空间”

服务领域名称中先例名和先例文的语用比较分析——以克里米亚地区为例

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文化创新比较研究 2022年第9期6卷 58-61页

作者：孙瑜敏枣庄学院山东枣庄277160

在现代语言学中,语言与文化之间的关系问题一直是人们关注的焦点。而与先例现象相关的先例名和先例文则是此类研究的方向之一。该文致力于与先例名和先例文相关的克里米亚服务领域名称语用词的比较分析。

关键词：克里米亚服务领域名称先例名先例文语用分析

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财务诊断在Y公司的应用研究

财务诊断在Y公司的应用研究

作者：孙瑜敏湘潭大学

学位级别：硕士

财务诊断作为了解企业经营、财务状况的一个重要手段,越来越成为企业财务管理的重要环节。我国医药零售行业当前呈现明显的区域化特征,“医药分开”改革趋势日益明显,给行业内企业带来了前所未有的机遇与挑战。在此背景下,本文选取行业... 详细信息

财务诊断作为了解企业经营、财务状况的一个重要手段,越来越成为企业财务管理的重要环节。我国医药零售行业当前呈现明显的区域化特征,“医药分开”改革趋势日益明显,给行业内企业带来了前所未有的机遇与挑战。在此背景下,本文选取行业内区域代表型企业Y公司作为诊断研究对象,利用财务诊断助其找到经营管理中存在的问题及成因,为其迎接机遇与挑战,在国内市场实现突破性发展进一步明确方向。本文依据Y公司2014年至2017年财务报表,运用PEST分析法、价值链分析、生命周期判断对公司经营现状与发展环境进行初步诊断分析发现:公司当前面临着全国市场拓展困难、门店盈利不佳、转型压力、业绩与政策法律风险并存的发展困境。为此,本文基于战略导向,构建了以企业价值最大化为总目标,以价值驱动因素和核心竞争力为落脚点的财务诊断体系,并运用趋势分析、比率分析、对比分析、图表分析以及标杆管理等分析方法展开诊断,由此找到了Y公司的问题及成因:融资结构不合理是导致Y公司企业价值下降的主要原因;存货管理不到位导致了公司盈利环节薄弱;营运能力不足使得公司资金利用效率较低;而增值服务方式单一使得企业多元化道路发展受阻。因此,本文认为Y公司应改善融资结构、优化存货管理、把控门店扩张进度与店型优化,增强营运资金协同管理效果,创新服务方式并提升服务水平。本次对Y公司开展的财务诊断活动对于同类企业的发展也具有一定的借鉴意义和参考价值:当在行业集中度加剧的情况下,企业不仅要加快门店扩张,更要注意对门店管理的优化,实现内外协同发展;提升门店盈利的关键在于提高经营效率,尤其是存货和营运资金管理;转型升级趋势不可避免,重点在于提升运营管理能力。

关键词：财务诊断企业价值标杆管理运营能力

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模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类

遥感学报 2024年第1期28卷 154-167页

作者：杭仁龙孙瑜刘青山南京信息工程大学计算机学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学... 详细信息

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。

关键词：遥感图像高光谱图像激光雷达数据深度学习匹配学习联合分类

基于《标准》的文化教学视频资源建设研究 ——以二级话题任务为例

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基于《标准》的文化教学视频资源建设研究 ——以二级话题任务为例

作者：孙瑜上海师范大学

学位级别：硕士

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面向工业互联网的安全态势感知研究

面向工业互联网的安全态势感知研究

作者：孙瑜曲阜师范大学

学位级别：硕士