出行轨迹演绎性时序聚类分割算法

对于大规模出行轨迹数据进行出行方式研究时,除了要对行程中OD(起点-终点)进行提取,还要对其间交通方式进行判别。然而,一段行程中,往往包含多种交通方式,如何更精细地从中提取多种交通方式,提升最终交通规划效果,是目前出行方式研究的关键问题。在使用移动智能终端采集出行轨迹的基础上,对出行轨迹进行不同交通方式的转换点提取,最终提出了演绎性时序聚类分割算法进行出行轨迹的分段,并对其进行实验验证。结果表明算法对于分割不同交通方式段,达到了很高的精度。

“物联网安全技术”课程教学改革探索

结合“物联网安全技术”课程教学的现状,针对如何提升课程教学质量的问题,提出了如下改革:培养学生带着问题听课,引入网络安全仿真教学软件模拟真实攻防环境改善学生的实践教学条件,提升学生的学习兴趣;引导学生以赛促练,以练促赛,提升学生的自信心,以及让学生介入校企合作项目,以问题为导向引导学生主动学习,挖掘学生的动手潜力;在实践教学中引入线上线下混合教学增强学生的编程能力;对部分难以理解的算法,可以组织学生进行情景剧表演,将晦涩难懂的算法以情景剧的形式呈现在课堂,加深理解;结合上述改革给出了一个教案设计例子。经过上述改革,对厦门理工学院2018级和2019级物联网专业学生的学习状况进行了对比,结果表明改革后的教学方式较大程度改善了“物联网安全技术”课程的教学质量。

Apriori and N-gram Based Chinese Text Feature Extraction Method

A feature extraction, which means extracting the representative words from a text, is an important issue in text mining field. This paper presented a new Apriori and N-gram based Chinese text feature extraction method, and analyzed its correctness and performance. Our method solves the question that the exist extraction methods cannot find the frequent words with arbitrary length in Chinese texts. The experimental results show this method is feasible.

数智时代人的数字异化:表征、原因及其克服路径

人的数字异化是异化现象在数智时代的具体表现。人的数字异化不仅表现在人的数字劳动异化上,还体现在作为数字生存者的人在生存生活状态方面的异化,具体呈现出数字劳动商品化、人对数字劳动过程的依附、人的主体性虚化和人的现实性消解四重样态。人的数字异化是资本逻辑宰制下算法演绎、资本主义意识形态制造认同的必然结果,也是人迫于压力而自我量化的现实选择。解决人的数字异化问题,一是要揭露数字资本主义的本质,二是要重新发掘和恢复人的主体性,三是要构建数字交往与数字命运共同体,替代数字资本主义的增殖逻辑。