“互联网+双创”背景下大学生就业能力影响因素研究

在"互联网+双创"背景下,研究了影响大学生就业能力的因素。首先分析"互联网+双创"时代经济转型中大学生就业的现状,其后根据相关理论建立了就业影响因素模型,通过分析2018年、2019年毕业本科生的就业调查数据,对大学生就业能力现状、学生综合素质和学校因素对大学生就业能力的影响、个人基本信息对大学生就业能力的影响等3个方面应用SPSS进行数据分析。根据分析结果对"互联网+双创"背景下,如何提高大学生就业能力提供建议。

生物课教学中学生兴趣培养初探

本文从生物学教学方法、运用直观教具、情感教育、加强实践性教学环节、开展课外活动等方面探索生物学教学中学生学习兴趣的培养。旨在有意识地激发学生潜在的学习兴趣,努力提高生物学教学质量。

基于区间Pythagorean-PROMETHEE算法的水资源配置方案多属性群决策

为解决水资源配置方案选取困难、效率低的问题,提出一种基于区间Pythagorean-PROMETHEE算法的水资源配置方案多属性群决策方法。首先,构建各决策专家的区间Pythagorean模糊决策矩阵,利用相对贴近系数法、熵值法以及Pythagorean模糊数的距离确定决策专家与属性的权重;其次,利用综合权重与IVPFWA算子将各决策矩阵聚合为综合决策矩阵,接着通过PROMETHEE方法得到最终水资源配置方案的排序结果;最后将该方法运用于优选S市水资源配置方案的案例中,并通过与TOPSIS、VIKOR方法的计算结果对比,最终验证了区间Pythagorean-PROMETHEE算法能够准确地决策出合理的水资源配置方案,且计算结果具有可靠性与有效性。

基于改进天牛群优化的DBSCAN聚类算法

针对DBSCAN聚类算法对参数敏感、参数选取依靠经验的问题,文章提出了一种基于改进天牛群优化的DBSCAN聚类(IBSO-DBSCAN)算法。该算法首先提出一种自适应惯性权重更新策略,以平衡BSO算法的全局搜索和局部探索,同时引入正态云模型更新群体位置;然后以评价聚类效果的CS指标作为算法的适应度函数;最后利用改进的天牛群优化算法自适应地选取DBSCAN聚类算法的全局最优参数Eps和MinPts。将算法在3种UCI数据集上进行有效性测试,实验结果表明,所提出的IBSO-DBSCAN算法在聚类效果方面优于对比算法,且具有更强的全局搜索能力。

中学生物实验课教学与考核初探

本文对中学生物实验课教学与考试的现状、存在的问题、教学与考核的具体做法和生物实验课教学与考试的改进做了探究。旨在引起学校领导和生物实验课教师重视生物实验课的教学与考核，切实提高生物实验课的教学质量。