新工科背景下“现代控制理论”课程思政教学设计与实践

新工科建设的提出,为高校的教育方式提出了新的挑战。“现代控制理论”是电子信息类、自动化类专业必修的专业核心课程,完善课程的思政建设变得尤为重要。新工科背景下,对“现代控制理论”课程进行课程思政教学的设计与实践。紧紧围绕国家和区域发展需求,结合学校发展定位和人才培养目标,主要从四个方面进行课程思政的建设,包括领域典型伟大人物的介绍、建设典型思政案例库、创建专题教学讨论区和周期性进行热门科技及工程技术的专题讲座。

社区开展重症医学知识科普创新模式的探讨与实践

医学知识科普在促进医患之间有效沟通与理解方面起着重要作用。本文基于传统医学知识科普模式中存在的诸如单向传播、信息不够深入和知识难以理解等不足之处,通过检索文献探讨创新型医学知识科普模式的类型与优势。当前社区开展医学知识科普工作的主要模式包括传统媒体(电视、广播、报纸)、讲座、专题报告、书籍、宣传册等,其信息传达效果有限,缺乏互动和个性化,以及持续性和可追溯性。本文对社区开展重症医学知识科普创新模式进行了深入探讨,提出了包括漫画、动画、虚拟现实、增强现实、互联网平台等众多新型科普方式,并进行了有益的社区实践,实践结果显示,创新科普模式下人们对科普内容的阅读点击量和满意度明显提升。科普创新模式能提高医学知识科普效率、增强患者参与度、弥补医学知识鸿沟、提供定制化健康管理方案,优势显著,但也具有诸如对技术和设备的依赖性较高等局限性,科普模式仍需持续不断的创新和探索。

现实转译与互渗传播:当代话题电影研究

作为大众文化景观,话题电影在近年所取得的亮眼票房成绩与所引发的广泛社会讨论,是当前社会文化的产物,亦是中国电影产业化进程中的阶段性表征。话题电影通过对社会现实的话题性与情绪性转译建构起影像世界,并在当前的媒介生态下实现了多元循环的传播效果,但其生产者模式并不稳定,作品也存在商业性体制生产压倒艺术性作者表达的问题。基于这一现象,探索电影“中国性”表达的高效实现方式,并建立互联网传播时代电影品牌化营销策略,是完善我国电影产业体系的一种可能性路径。

融合主题的社交媒体舆情SEIR传播模型构建与仿真研究

社交媒体改变了当下舆情事件应对治理方式,本文旨在融合主题因素探究在舆情传播过程中各因素对传播演化的影响,揭示社交媒体平台上舆情传播的特点,在舆情治理领域为相关职能部门提供参考借鉴。为抓住社交媒体舆情传播演化的关键,本文融合主题因素,基于传播演化SEIR模型,引入主题热度和用户兴趣度构建改进型SEIR模型并进行仿真研究,探查各个参数变量对传播的影响。仿真实验刻画了主题热度和用户兴趣度等因素对舆情传播的影响,体现了主题热度和用户兴趣度在监测、预警舆情传播演化中的重要价值,进而为政府和相关部门治理舆情提供参考和借鉴。

多维技术创新地图融合TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径研究

[目的/意义]精准识别技术机会以准确把握市场先机对提升企业核心竞争力至关重要。针对现有技术机会识别粒度较粗、技术机会评价较主观的局限,构建基于多维技术创新地图与TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径具有重要的意义。[方法/过程]首先,运用LDA主题模型从专利数据集中挖掘影响技术创新的要素,并依据主题分布与主题热度分析筛选技术要素;其次,将技术要素划分创新维度后建立多维技术创新地图,通过创新维度与创新法则耦合形成技术机会备选集;最后,利用技术机会价值评估模型(TO-RFM)中的三维评价指标及四象限图对所识别的技术机会的潜在价值予以研判。[结果/结论]以沸腾氯化工艺为例,利用所提方法识别出了9种技术机会,验证了该识别方法的有效性。研究结果具有较强的实践意义,为企业精准把握创新先机、提升创新效率提供了有益的参考。[局限]虽能有效挖掘技术热点,但仍需加强对技术要素间语义关系的考虑,以进一步完善技术要素的剖析。

基于LDA的科普政策主题挖掘与演化分析

本文以1994-2022年期间颁布的科普政策为研究对象,根据政策目标、内容和主体等要素进行阶段性划分。通过LDA主题模型挖掘不同时期的政策主题,运用可视化方法对其主题强度变化和演化路径进行展示,总结科普政策的结构特征和发展趋势。研究发现:从普及科学知识到提高科学素质阶段科普政策主题集中于少数民族自治、科普重点人群和重点工程、环境治理等方向;以提升科学素质为核心阶段的科普政策主题集中在产业创新、科技人才、政府决策等方面;科学普及与科技创新两翼齐飞阶段的科普政策主题以科技创新、健康服务、安全文化等为核心。这些研究主题相互交叉、相互联系,形成了一个稳定的研究系统,为后续科普政策研究发展指明了方向。

基于研究热度的电力科技期刊专题策划方法研究

内容质量是关系科技期刊影响力的重要因素。将科技期刊选题指向学术研究前沿,注重选题的前瞻性和创新性,是提高期刊影响力的关键。目前科技期刊多通过对特定领域、特定目标的数据进行统计分析,或者专家推荐来确定主题,缺少通用可行的选题策划和预测模型。设计一种基于研究热度的电力科技期刊专题策划方法,利用深度森林算法对主题词热度和论文影响力数据进行多粒度特征扫描和级联集成学习,对电力科技期刊的选题词汇进行预测,为未来一段时间的电力科技期刊选题提供建议。实验表明:与深度神经网络和随机森林相比,提出的基于深度森林模型的科技期刊选题方法具有更小的预测误差,且训练时间在可接受的时间范围内;随着训练数据量的增加,算法的预测误差呈现缩小趋势,并对预测短周期时间内的选题词汇更加有效。

普及公共卫生安全基础教育 树立公众科学防疫观念——以《人类与传染病的抗争--流感》科普教育专题片为例

医学类科普视频可以将科学家在医学实践过程中总结出来的知识经验传播给公众,旨在提升公众健康风险意识、树立科学防控观念。以《人类与传染病的抗争——流感》科普专题片为例,通过对该影片经验的总结,证实公众印象中艰深难懂的医学知识也可以通过科普专题片的方式变得“亲民”,并力求在常见型传染病来袭时,为公众提供一份具备充分参考和实用价值的“防疫说明书”,发挥医学专题中的科普作用。

流量内容词语相关度的网络热点话题提取

针对网络舆情分析的需求,给出了网络热点话题定义及其形式化描述,分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系,提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法.在此基础上,采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇,结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息,得出网络热点话题的属性描述.实验结果表明,该算法能够有效获取当前网络中的热点话题,话题提取有效率达到16.7%,为网络热点话题传播特性研究提供了基础.与Web挖掘、话题监测与跟踪方法相比,所提算法通过选取合适的数据源,能更大程度地还原网络用户行为,从而得到了更为准确的网络信息传播状况.

博客网络中具有突发性的话题传播模型

提出了一个基于节点知名度和活跃度的离散时间话题传播模型.该模型的参数具有明确的物理意义,可体现话题动态传播过程的特征,并可为话题传播趋势的预测研究提供依据.通过统计和分析中国最大的博客站点——新浪博客在几个月中若干具有突发性的事件引起的热门话题数据,结果表明,所提出的模型可以较为精确地再现话题的实际传播过程并体现传播速率的重尾现象.

基于CSSCI文献计量分析的国内心理契约研究知识图谱与研究热点评述

心理契约是联系雇员与组织之间关系的纽带,在管理实践中的重要性使其成为了人力资源管理领域的热点。为了梳理国内心理契约的研究进展,基于中国社会科学引文索引(CSSCI)的数据来源,以收集到的1998~2015年间与心理契约研究相关的480篇文献为研究样本,运用文献计量学中的共词分析法,利用NodeXL等软件构造高频关键词网络进行可视化分析,发现了国内心理契约研究存在的6大研究热点。此外,对心理契约研究的未来方向进行了讨论。

基于复杂网络方法的舆情热点挖掘

研究使用复杂网络理论和算法的网络舆情热点提取。网络舆情分析技术可以分为基于内容的分析方法和基于数据挖掘的分析方法,二者均是采用传统技术处理网络舆情,并未结合网络特性。针对上述问题,开拓了舆情分析的思路,提出采用网络化方法处理网络问题的思想,将舆情网络的页面视为节点,链接关系作为边,构建符合复杂网络特征的舆情传播网络。使用PageRank算法和Hits算法,可以挖掘出舆情网络中的重要节点,进而发现舆情热点。以维基百科数据为仿真数据集,采用新提出的方法,可以挖掘相关领域的热点条目。仿真结果表明,两种方法均可以完成网络舆情热点的发掘工作,从复杂网络的角度处理网络舆情热点挖掘问题是可行的。但PageRank方法侧重于链接节点的影响,Hits算法侧重考虑节点自身的核心程度,挖掘结果存在一定差异。将两种方法的挖掘结果相结合,结合领域特征,可以获取网络舆情热点。

流量内容词语相关度的网络热点话题提取

针对网络舆情分析的需求，给出了网络热点话题定义及其形式化描述，分析了流量肉容中热点词语与热点话题的关系，提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法．在此基础上，采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇，结合热点词簇相关的网页标题及网站地址信息，得出网络热点话题的属性描述．实验结果表明，该算法能够有效获取当前网络中的热点话题，

基于因果模型的主题热度计算与预测方法

网络是目前最重要的信息传播渠道,其自由性和丰富性使得信息迅速传播。挖掘网络中的热点主题对政府政策的制定、企业经营决策的调整可以提供强有力的支持,并能够满足网民对热点主题的关注需求。主题数量的庞大使得主题热度值的计算尤为重要,该文分析热度的形成原因,基于因果模型并采用面板数据,给出一种较为客观可行的主题热度计算模型。该模型使用易于获取的数据进行计算,给出较为客观的热度度量,进而便于不同主题、不同日期间的热度对比。在此基础上,通过对热度变化规律的考察,提出一种基于多峰高斯曲线拟合热度变化进行主题热度预测的思路。

基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测

研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度.最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值.实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率.

明清八股文三考

八股文在明清时期的科举考试中,占有十分重要的地位,且流传和影响十分广泛,但其中的一些"细节"问题尚有待于深入考订。八股文之称"时文",有与时俱进等多层含义;八股文专场考试又名"前场",反映出明清统治者以科举考试推行程朱理学的目的;八股文代言的最高境界并非惟妙惟肖,越像越好。

最近10年来陶行知热点问题研究概观

当代陶行知研究的基本特点是以生活教育为中心,从理论研究走向实践探索,加强了国内与国外的联系,呈现出一种历史研究与现实借鉴、理论探讨与实践总结有机结合、互补共进的新局面。建国后,人们一直在争论的几个基本理论问题,到20世纪90年代已不再是人们的关注热点。现在学术界展开热烈讨论的问题主要有生活教育理论、创造教育思想、陶行知与中外文化教育、陶行知教育思想与当代中国教育的改革和发展等。

基于天际线算法的主题排序方法研究

针对现有主题排序偏主观、高维数据复杂难处理等问题,提出一种基于近邻传播聚类和天际线算法的主题排序方法。结合关键词重要性和近邻传播聚类算法自适应获取文献初始核心主题,借助平均相似性系数进一步对初始主题簇进行二次近邻传播聚类。以簇中心代表关键词的篇均被引量和篇均下载量为主题热度表征指标,利用天际线算法获取主题天际线集合,通过主成分分析法实现主题排序。对中国知网2010—2020年与供应链相关的期刊文献进行数据处理和挖掘时发现,本文提出的新方法可以有效地识别供应链领域研究主题及其热度,不仅可为相关科研人员的科学选题提供指导意见,也可为相关期刊的精准选稿提供决策支持。

成人依恋研究述评

依恋形成于婴幼儿时期,持续人的整个一生,是人类长期生物进化的结果。早期的依恋形式会通过内部工作模型影响到成年后的依恋模式,影响亲密关系的形成,人际社会功能的表达及人格功能。成人依恋已逐步成为一个跨越心理学各领域的热门研究课题。

基于复杂网络的微吧话题流行度预测研究

微吧是微博平台的贴吧,具有良好的话题主题性,为更好地进行话题流行度预测研究,对电影吧作为研究对象,建立复杂网络模型,并设计自适应差分进化算法对网络进行训练。在算法参数的设计中,通过对算法复杂度边界的推导得到最优参数。对比实验表明,较于神经网络该模型结构更加灵活,较于拟合模型该模型能够对话题特性进行更为全面的描述,并且在话题流行度的预测中具有更高的准确度和稳定性。