基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统

文中研究基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统,在总体设计上,通过模糊层次聚类技术构建系统框架,设计4个功能模块对应就业信息分类存储模式,满足大学生就业信息流转形式;以一一对应关系设置大学生就业信息数据分类存储结构,基于所属关系关联大学生的基本信息。在详细设计中,按照数据存储表和字典表两个类型构建大学生就业信息数据库;选择模糊层次聚类算法计算数据隶属值,设定信息数据聚类流程,实现大学生就业信息数据的分类存储,完成系统设计。实验结果表明:以多个专业的大学生就业人数作为数据样本,新系统即可实现不同专业类型大学生就业数据的精准存储,且分类存储时间能够保证在10 s之内,该系统具有很好的实际应用价值。

基于改进PSO-Means算法的大数据聚类处理方法

针对大数据聚类处理存在不同类型数据聚类效果差、聚类耗时长的问题,提出了基于改进PSO-Means(Particle Swarm Optimization Means)算法的大数据聚类处理方法。该方法采用粒子群算法确定一次聚类过程中单位粒子的飞行时间和飞行方向,预先设定初始聚类中心的选择范围,并适当调整单位粒子的惯性权重,以消除粒子振荡造成的聚类缺陷,成功获取基于大规模数据的聚类中心。结合生成树算法,通过从样本偏差和质心偏度两个方面对PSO算法进行优化,并将优化后的聚类中心输入到k-means聚类算法中,实现大数据聚类处理。实验结果表明,改进的PSO-Means方法可以有效地聚类不同类型的数据,并且聚类耗时仅为0.3 s,验证了该方法具备较好的聚类性能和聚类效率。

基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法

学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样本特征属性,利用主成分分析法融合学生就业服务平台样本数据特征信息。在此基础上,基于统计学习算法中的朴素贝叶斯算法,将融合后的学生就业服务平台样本数据特征信息输入到朴素贝叶斯分类器模型中,结合先验概率和后验概率,实现学生就业服务平台数据分类。实验结果表明,所提方法的ROC曲线面积达到整体有效面积的98%以上,分类准确率高达95.8%,分类时间仅为5.38 ms,具有较好的学生就业服务平台数据分类效果,可以提高分类精度,有效缩短分类时间。

多元回归分析下高校毕业生就业趋势预测

为了更好地完成高校毕业生就业,提出了一种高校毕业生就业趋势预测方法。该方法使用灰度关联分析方法,度量高校毕业生就业趋势影响指标之间的灰色关联度,并选取就业趋势影响指标;应用多元回归分析方法,建立就业趋势影响指标关联式,构建就业趋势预测模型;利用最小二乘法,估计高校毕业生就业趋势预测模型的多元回归系数,实现高校毕业生就业动向预测。经过实验验证,该方法具有较好的预测效果,能够有效提高就业趋势预测准确性,缩短了就业趋势预测时间。

基于云计算的蛋白质折叠空间结构预测

构建基于云计算的蛋白质折叠空间结构预测框架,通过数据云存储设备获取蛋白质序列原始数据,采用HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储方式保存于云端。资源和队列管理器RQM(Resource Queue Man‐agement)开启云端虚拟机后,以之作为扫描节点(Sensor Node,SN),SN基于二维AB非格点模型建立最小蛋白质分子能量优化函数,采用局部搜索机制改进的量子遗传算法对其作优化求解。利用云端GPU设备处理模型训练数据,即可实现蛋白质折叠空间结构的自动化预测。实验结果表明:蛋白质序列能量势函数计算结果更小、执行效率更高、GDT-TS(Geothermal Development and Testing Tool Suite)评价指标值更大。

云网融合中分布式网络入侵路径跟踪检测方法

随着云计算和网络虚拟化的快速发展,云网融合环境下的分布式网络较普通网络更加复杂和庞大,导致网络入侵路径跟踪的查全率难以得到保障,为此提出云网融合环境下分布式网络入侵路径跟踪检测方法;结合云网融合环境下分布式网络的特性,构建了分布式网络模型,将网络数据流信息转化为统一的格式后,考虑到干扰因素对于网络数据流信息带来的影响,对处理后的信息进行滤波处理,利用网络数据流信息计算云网融合环境下分布式网络的入侵信息特征因子,利用入侵信息特征因子实现对入侵路径的跟踪检测;在测试结果中,网络入侵路径跟踪检测准确性可达99.9%,F_(1)值始终大于0.85,明显优于对照组,具有较高的查全性能。

一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题,提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法,以提高生物基因多序列比对的效率。通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理,从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率;构建基因多序列BWT索引,利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对;以多序列比对方法为基础,采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度。实验结果表明,所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好,且更适合于实际应用。

基于MPA-SVM的技术实践与工作精准指向研究

将校企联合融入大学生就业指导中,优化了化工专业大学生就业指导流程。采用MPA对SVM核函数参数进行优化,提出了基于MPA-SVM的大学生就业指导评价模型。通过对比MPA-SVM模型和其他模型的性能,验证了MPA-SVM模型具有更佳的性能。将MPA-SVM模型应用于某院校化工专业毕业生就业数据中,结果表明,将校企融合融入到大学生就业指导中能够有效提升大学生就业的质量,同时大学生就业的质量也和市场经济的发展之间具有密切的关系。这对促进大学生就业指导质量的提升具有一定的参考价值。

新时代大学生就业面临的困境及解决路径

文章首先分析了新时代大学生就业面临的困境,然后提出了解决新时代大学生就业困境的策略,包括拓宽学生就业渠道,缓解大学生就业压力;提供个性化、实用化的就业指导,帮助大学生树立正确的就业观念;构建完善的大学生就业政策体系。

微信公众号在学生管理工作中的应用

高校在利用微信公众号进行学生的管理工作时,不仅要将微信公众号作为一个发布通知和宣传活动的工具,还要将其"育人"的功能展现出来,帮助高校建设更加良好的校园文化,培养学生的综合素质,让学生可以全面发展,为学生健康成长保驾护航.在建设微信公众号的时候,一定要根据学生的生活情况、学习需求以及浏览的习惯与行为模式进行建设,让微信公众号可以潜移默化地影响学生的成长,使微信公众号的价值在学生管理工作中得到更深层次地发掘与展现.

高校思想政治教育与创新创业教育融合发展研究

高校思想政治教育与创新创业教育在融合发展上有着紧密的内在逻辑性,两者在目标、内容、方法协同发展方面具有契合点。要推动两者从理念、课程、平台、环境上深度融合,牢固树立全面发展新理念,构建相互渗透发展新体系,打造知行合一实践新平台,创设内外兼顾协同新环境,实现两者协同发展,共同培养德才兼备的创新人才。

基于个性化参数的创业信息智能整合技术及平台开发

目前国内普遍使用的传统信息整合系统整合处理耗时较长、信息推送准确度较低,严重影响用户体验,为了解决这些问题,提出并设计了一种个性化参数智能整合系统。该系统通过Index函数的调用创建个性化创业信息数据集,同时基于动态数据维护体系进行子系统的设计,用于实时监测数据更新情况,可通过手机端和电脑端进行检索。本系统信息推荐的准确度最高为95%,且最短在22s内即可完成整合流程,能够为用户提供良好的平台使用体验。

论独立学院辅导员生存现状及队伍建设

独立学院辅导员工作在学生管理的第一线,不仅是学生日常思想政治教育的组织者,而且是学生的人生导师,直接关系到学生的全面发展和健康成长,独立学院辅导员工作显得极其重要。综合我一年的经历和思考,在此浅谈一下独立学院辅导员的生存现状和队伍建设,请领导指正。一、独立学院辅导员的现状及原因分析（一）学生辅导员存在许多不稳定因素,队伍流动性大辅导员的出路在哪？这是每一个辅导员都在思考和担忧的问题。

指点·引导·规划——大学生职业生涯和就业指导教学的体会

在大学生职业生涯和人生规划的教学中,教师应该帮助大学生树立起职业生涯发展的自主意识和主观意愿,做好职业生涯和人生规划教学工作,还要掌握和了解本学科的教学内容。学生所学的专业将要面对什么样的职业,这是学生必须要明确的内容。帮助学生了解职业发展决策类型和决策的影响因素之间的关系,从而优化自己的就业思路,并制定出最佳的决策模式。

应用型人才培养视域下高校创新创业教育模式研究

随着社会的快速发展,国家在各个领域的发展对人才的需求也越来越大,新的时代需要全新的人才,而传统的人才培养模式培养的人才已经不能够适应如今快速发展的时代,给社会的进步发展也带来了一定的影响。随着我国高等教育的不断普及,大学生总数呈持续上升趋势,大学生就业压力越来越大,就业形势日益严峻。因此为了提升大学生就业率,鼓励人才创新创业,在高校应用型人才培养过程中进行创新创业教育势在必行。