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社会工作本科专业特色及发展趋势研究

大学教育 2024年第17期 1-4,9页

作者：苏香菊张远华刘伟清华大学北京100084 广西民族大学广西南宁530006 民政职业大学北京102600 广西警察学院广西南宁530028 广西城市职业大学广西崇左532100

开展社会工作是推动我国实现国家治理体系和治理能力现代化、实现人民对美好生活向往的重要举措。项目组基于当前国家教育发展趋势和社会发展需求,分析了社会工作本科专业发展现状和特色,并对发展趋势进行了研判,以期为社会工作本科专... 详细信息

开展社会工作是推动我国实现国家治理体系和治理能力现代化、实现人民对美好生活向往的重要举措。项目组基于当前国家教育发展趋势和社会发展需求,分析了社会工作本科专业发展现状和特色,并对发展趋势进行了研判,以期为社会工作本科专业的发展提供理论参考和实践借鉴。

关键词：社会工作本科专业发展趋势

基于卷积长短时记忆网络的短时公交客流量预测

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系统仿真学报 2024年第2期36卷 476-486页

作者：陈静张昭冲王琳凯安脉王伟天津职业技术师范大学信息技术工程学院天津300222 中新天津生态城管委会智慧城市发展局天津300467

针对传统的短时客流预测方法没有考虑到时序特征中跨时段客流之间的相似性问题,提出一种改进k-means聚类算法与卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的短时客流量预测模型k-CNN-LSTM。通过k-means算法对跨时段时序数据进行聚类,使用间隔... 详细信息

针对传统的短时客流预测方法没有考虑到时序特征中跨时段客流之间的相似性问题,提出一种改进k-means聚类算法与卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的短时客流量预测模型k-CNN-LSTM。通过k-means算法对跨时段时序数据进行聚类,使用间隔统计确定k值,构建交通流矩阵模型,采用CNN-LSTM网络处理具有时空特征的短时客流。该模型能够对具有空间相关性的数据进行较为准确的预测。使用真实数据集对模型进行检验和参数调优,实验结果表明:k-CNN-LSTM模型较其他模型有相对较高的预测精度。

关键词：卷积神经网络长短时记忆网络时空数据预测 k-means聚类客流量预测

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智慧水务在城市水污染控制中的应用

智慧中国 2024年第7期 92-93页

作者：解舒婷郭欢山西工程科技职业大学设备工程学院

随着城市化进程的加速,城市水污染成为面临的挑战,对人类健康和生态系统构成了严重威胁。智慧水务通过集成信息技术、物联网和大数据分析等先进技术,为城市水污染控制提供了新的思路和方法。基于此,本文围绕智慧水务在城市水污染控制中... 详细信息

随着城市化进程的加速,城市水污染成为面临的挑战,对人类健康和生态系统构成了严重威胁。智慧水务通过集成信息技术、物联网和大数据分析等先进技术,为城市水污染控制提供了新的思路和方法。基于此,本文围绕智慧水务在城市水污染控制中的应用,探讨了其在水质监测、污水处理、智能调度和公众参与等方面的重要性和具体应用,旨在提高城市水资源管理的效率和效果,推进水环境的持续改善。

关键词：智慧水务城市水污染控制水资源管理信息技术应用

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基于图神经网络与表示学习的文本情感分析

南京师大学报（自然科学版） 2024年第3期47卷 97-103页

作者：尹帮治徐健唐超尘邵阳职业技术学院信息技术学院湖南邵阳422000 桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541001 桂林理工大学物理与电子信息工程学院广西桂林541004 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

近年来,情感分析是近年来自然语言处理领域备受学者关注的核心研究方向,传统文本情感分析模型只能捕捉文本的表面特征,在不同领域或语境下缺乏泛化能力,难以处理长文本以及语义歧义等问题.针对上述问题,本文设计了基于图神经网络与表示... 详细信息

近年来,情感分析是近年来自然语言处理领域备受学者关注的核心研究方向,传统文本情感分析模型只能捕捉文本的表面特征,在不同领域或语境下缺乏泛化能力,难以处理长文本以及语义歧义等问题.针对上述问题,本文设计了基于图神经网络与表示学习的文本情感分析模型(a text sentiment analysis model based on graph neural networks and representation learning,GNNRL).利用Spacy生成句子的语法依赖树,利用图卷积神经网络进行编码,以捕捉句子中词语之间更复杂的关系;采用动态k-max池化进一步筛选特征,保留文本相对位置的序列特征,避免部分特征损失的问题,从而提高模型的特征提取能力.最后将情感特征向量输送到分类器SoftMax中,根据归一化后的值来判断情感分类.为验证本文所提GNNRL模型的有效性,采用OS10和SMP2020两个文本情感分析数据集进行测试,与HyperGAT、IBHC、BERT_CNN、BERT_GCN、TextGCN模型比较,结果表明,综合accuracy、precision、recall、f14个指标,本文改进的AM_DNN模型均优于其他模型,在文本情感中具有较好的分类性能,并探究了不同优化器的选择对本模型的影响.

关键词：文本情感分析图神经网络表示学习词嵌入

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基于信息区分度的AP有效集构建方法

工程科学与技术 2024年第1期56卷 110-116页

作者：严维轩朱立才季衍辉李永杨浩南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 盐城师范学院信息工程学院江苏盐城224001 中国科学技术大学苏州高等研究院江苏苏州215123

随着无线网络的广泛应用,面向接受信号强度(RSS)指纹定位的接入点(AP)日益增多,导致一些AP的作用是冗余的,甚至对定位产生不利影响,同时也增加了定位计算的开销。通过对AP进行适当筛选可以一定程度上去除冗余AP,但定位效果会随着AP数量... 详细信息

随着无线网络的广泛应用,面向接受信号强度(RSS)指纹定位的接入点(AP)日益增多,导致一些AP的作用是冗余的,甚至对定位产生不利影响,同时也增加了定位计算的开销。通过对AP进行适当筛选可以一定程度上去除冗余AP,但定位效果会随着AP数量发生较大变化,甚至会增大误差。本文提出一种基于信息区分度的AP有效集构建方法(EID),充分利用指纹信号在不同空间的差异,实现了准确的位置估计。首先,用信息区分度评估AP的定位能力,有效反映出每个AP在不同采样点的区别,展示AP对空间位置的分辨程度。然后,基于AP信息区分度设计更加符合现实环境的增量聚类算法,能根据AP的定位能力得到不同类别的集合并具有较好的鲁棒性。最后,利用点集距离最大原则提出AP有效集选择策略,根据聚类结果和选择要求,选择出合适的AP集合。本文在真实场景下进行实验验证,并与现有的AP选择方法,即基于组判别(GDB)算法、基于软件定义网络(SDN)算法和基于非均匀量化RSS熵(NQRE)算法对比,在减少不低于40%AP数量的情形下,EID将定位精度分别提升了18.7%、11.2%和14.6%。与此同时,本文方法具有更好的稳定性,在95%的情形下定位误差低于1.2 m。

关键词： AP选择信息区分度有效集室内定位

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利用开学典礼开展思想政治教育的实践新塑

黑龙江史志 2024年第1期 191-193页

作者：牛瑞广州城市职业学院电子信息工程学院广东广州510000

高校开学典礼作为大学生踏入校门的一项重要仪式活动,是开展思想政治教育的重要载体,具有传播校园文化、实现价值引领等重要功能,本文分析当前高校开学典礼活动育人功能发挥的困境,并提出将思想政治教育融入开学典礼的有益实践。

关键词：开学典礼思想政治教育育人

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超图神经网络综述

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 362-384页

作者：林晶晶冶忠林赵海兴李卓然青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室(青海师范大学) 西宁810008 西宁城市职业技术学院信息工程系西宁810003

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构... 详细信息

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

关键词：超图超图神经网络分类图图神经网络

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内容感知的可解释性路面病害检测模型

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 701-715页

作者：李傲葛永新刘慧君杨春华周修庄重庆大学大数据与软件学院重庆401331 重庆城市管理职业学院智能工程学院重庆401331 重庆大学计算机学院重庆400044 北京邮电大学人工智能学院北京100876

针对实际场景中高分辨路面图像难以直接作为现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入、现有预处理及下采样算法无法有效感知并保留原始路面图像中低占比的病害区域信息等问题,借助于可视化解释的技术手段,设计了一种... 详细信息

针对实际场景中高分辨路面图像难以直接作为现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入、现有预处理及下采样算法无法有效感知并保留原始路面图像中低占比的病害区域信息等问题,借助于可视化解释的技术手段,设计了一种即插即用的图像内容自适应感知模块(adaptive perception module,APM),既平衡了高分辨路面图像与CNN输入限制,又能够自适应感知激活前景病害区域,从而实现高分辨路面图像中病害类型的快速准确检测,构建可信路面病害视觉检测软件系统.APM利用大卷积核和下采样残差操作降低原始图像分辨率并获取图像浅层特征表示;通过注意力机制自适应感知并激活图像中路面病害区域信息,过滤无关的背景信息.利用联合学习的方式,无需额外监督信息完成对APM的训练.通过可视化解释方法辅助选择和设计APM的具体结构,在最新公开数据集CQUBPMDD上的实验结果表明:APM相比于现有的图像预处理采样算法均有明显提升,分类准确率最高为84.47%;在CQU-BPDD上的实验结果及APM决策效果可视化分析表明APM具备良好的泛化性与鲁棒性.实验代码已开源:https://***/Li-Ao-Git/apm.

关键词：路面病害检测可解释性自适应感知注意力机制联合学习

基于地层尖灭的三维地质建模方法——以广西北海市为例

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地质通报 2024年

作者：张永旺庞世龙花卫华张文段剑超宿紫莹河北水文工程地质勘察院有限责任公司中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院

城市地下空间的开发利用是当前城市建设的重要组成部分，而城市三维地质模型更是评价地下空间开发利用难度的基础之一。为了满足当前城市建设的需要，本文从模型精度的影响因素出发，设计了一种基于影响因素的地层尖灭位置合理计算方法... 详细信息

城市地下空间的开发利用是当前城市建设的重要组成部分，而城市三维地质模型更是评价地下空间开发利用难度的基础之一。为了满足当前城市建设的需要，本文从模型精度的影响因素出发，设计了一种基于影响因素的地层尖灭位置合理计算方法。该方法通过考虑地层厚度、钻孔间距、地层埋深、单孔控制范围等因素，在追踪地层分区时确定尖灭位置，由此构建出精度更高的地层曲面，解决了三维地质建模中地层分区范围不准确的问题。本文以北海市为研究区域，使用钻孔、剖面等数据，建立统一地层层序，生成地层分区约束，建立北海市三维地质结构模型。为验证构建的模型是否可靠，本文基于钻孔和基于剖面的方式对模型质量展开评价，同时与传统建模算法进行对比分析。结果表明，本文的建模算法结果优于传统算法，通过该方法构建的三维地质模型与实际吻合度较高，可以处理含复杂地层的不整合地层的建模问题，具有一定的可信性。

关键词：三维地质建模统一地层层序地层尖灭地层分区模型质量评价