基于乡村振兴的大新县苦丁茶产业高质量发展

实施乡村振兴战略,主要聚焦在产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕上,其中产业兴旺是基础。大新县种植苦丁茶历史悠久,有“中国苦丁茶之乡”的称号,并获得了国家地理标志产品,是当地特色产业。但大新县在苦丁茶的发展上却还存在一系列问题,本文在总结国内苦丁茶产业发展现状的基础上,对大新县苦丁茶产业的现状进行分析,总结了大新县发展苦丁茶产业的优势,并提出了建设优质苦丁茶基地、延伸苦丁茶产业链、发掘和利用大新县苦丁茶文化的资源优势等苦丁茶产业发展的对策建议,以期为今后大新县苦丁茶产业高质量发展提供借鉴和理论依据。

浅谈课堂教学有效提问的设计

课堂提问的设计是有效课堂的核心内容,是课堂教学最有效、最直接的手段之一。只有努力吃透教材,全面了解学生,精心设计问题,才能使课堂教学收到良好的效果,才能不断提升教学质量。

语文课堂中问题设计存在的问题和建议

语文课堂教学中的问题设计是有效语文课堂的核心内容。恰当、有效的提问可以激发学生学习的兴趣，使课堂教学收到良好的效果。因此，语文教师必须认清问题设计存在的问题，找好提问的切入口，精心设计问题，使课堂教学达到高效。

我区小学教学质量低下的原因分析和对策

师资力量缺乏、教师地位低下、家庭教育缺失，这些因素造成了防城区小学教学质量的低下。因此，必须强化教师队伍建设，努力提高教师的整体素质，重视对学生家长的教育，重视农村学校留守儿童的管理。这样，通过各方面的协调与合作，达到教育均衡。

基于TBA融合模型的股票指数预测

由于股票市场的波动性和复杂性特点,股指预测一直是金融预测研究中的难点.长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络模型常用于金融指数的预测中,但该模型在长时间序列上易导致数据信息利用不充分.利用双向长短期记忆(bidirectional LSTM, BiLSTM)网络模型、时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)和注意力机制协同提高了模型识别以及提炼长时间序列数据特征的能力,构建一种新型股指预测融合模型TCN-BiLSTM-attention(简称TBA模型).以中国境内近30年的公开股指数据集为例,将TBA模型与目前金融类主流的机器学习、神经网络预测算法以及kaggle竞赛排行前列的模型在上证指数、沪深300指数与创业板指数进行预测对比和消融实验.结果显示,相较于对照实验组的平均预测误差,TBA模型有明显降低且表现稳定,兼具准确性与鲁棒性.研究结果可广泛用于基于时间序列的多种金融预测场景.

推荐系统中的准确性、新颖性和多样性的有效耦合与应用

目前,基于人工智能推荐系统的研究工作大多集中在算法优化上,而关于推荐系统更重要的性能评价指标往往被忽视.具体地,独立的评价指标无法有效地反映算法之间的差异,需要进一步有效地耦合这些评价指标.为了反映推荐系统性能的差异,提出较合理的性能评估框架AND(Accuracy Novelty Diversity),可以同时反映推荐系统整体的准确性、新颖性和多样性.把AND框架融入主流的序列化推荐模型,命名为SASAND(Self-Attentive Sequential-AND).实验结果表明,提出的AND框架在假设数据集和基准数据集的基础上,能有效反映准确性相似的不同算法之间推荐性能的差异,同时,提出的SASAND模型基于AND框架的约束,能对推荐的结果在综合考虑准确性、新颖性和多样性的前提下重新排序.与主流的推荐模型对比,SASAND能够尽最大可能达到整体最优的推荐性能输出.