Consistency of the k-Nearest Neighbor Classifier for Spatially Dependent Data

The purpose of this paper is to investigate the k-nearest neighbor classification rule for spatially dependent data.Some spatial mixing conditions are considered,and under such spatial structures,the well known k-nearest neighbor rule is suggested to classify spatial data.We established consistency and strong consistency of the classifier under mild assumptions.Our main results extend the consistency result in the i.i.d.case to the spatial case.

基于OBE理念的大数据与会计专业人才培养路径优化策略分析

在信息技术不断发展的当下,传统会计工作方式已经不适应当前各大企业的经济发展模式。同时企业对会计人才的要求也不仅限于会计专业能力,而是更趋向于对会计人才综合素养的要求。将OBE理念应用于大数据与会计专业人才培养,要求高等院校以成果为导向,不断优化大数据与会计专业课程体系及人才培养方案,从而培养更加符合社会发展要求的大数据与会计专业人才。基于此,文章简单分析了OBE理念下大数据与会计专业人才培养目标,探讨了当前大数据与会计专业人才培养困境,围绕基于OBE理念的大数据与会计专业人才培养路径提出了几点优化策略。

大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨

面对大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设的挑战,如何适应经济社会发展的人才需求,培养兼具“信息技术”+“领域知识”的“空间信息与数字技术”专业的复合型人才,是该专业持续建设需要着重探讨的问题。从创新“3332”人才培养模式、重构“信息技术+领域知识”的课程体系、构建“基础-综合-创新”相结合的实践教学体系三方面对该专业的建设问题进行了探讨,给出了与之对应的专业建设的具体措施、路径与办法,以期为大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设和人才培养提供参考,以满足国家战略对该专业高层次复合型人才培养的需求。

“多元基础、分路径培养”的物流大数据应用型人才培养创新与实践

该文从人才培养模式创新、产教融合提升人才培养质量视角,对大数据本科专业应用型人才培养的多元学科专业基础和培养路径做出分析,进而以物流大数据专业群应用型人才培养为例,通过实施文理文工融合改革思路构建物流大数据复合知识体系,建设“多专业+多课程+多层次+多要求”的大数据实践实训平台、多学科专业融合互促的泛在化教学体系和深化产教研融合,形成多元基础分路径培养的人才培养思路并应用实践。通过物流大数据人才培养改革创新与实践,2021—2023年文理文工融合人才培养模式获得认可,教学成果突出,促进学科专业资源整合,形成“资源-名师-成果”互促上升的发展路径,人才培养质量显著提升,社会认可度提高。

医学院校大数据应用型人才培养的路径探析

互联网时代正在经历一次规模巨大的数据分析革命,数据分析、数据发掘、大数据可视化等新技术显示出巨大的发展潜力,市场对于大数据专业人才的需求也越来越大。医学院校作为人才培养的重要基地,在大数据时代变革下,应肩负起为社会培养高素质大数据应用型人才的重任。面对目前医学领域大数据应用型人才的巨大缺口,医学院校要主动分析行业变化,紧跟大数据技术发展,细分培养方向,增设相关专业,探寻新的人才培养模式,为医学发展培养高精尖人才。基于此,本文就医学院校大数据应用型人才培养工作展开探究,分析当前大数据应用型人才培养中存在的问题及有效的培养路径,希望能为广大同仁提供有价值的参考。

基于OBE理念的高职大数据与会计专业人才培养模式创新策略

以高职大数据与会计专业人才培养工作为研究对象,在OBE理念下,围绕高职大数据与会计专业人才培养模式创新展开分析。对OBE理念的概念进行阐述,对现阶段高职大数据与会计专业人才培养存在的问题进行了系统性的梳理,对OBE理念指导下的该专业人才培养模式实施要点进行了介绍,提出了基于OBE理念的高职大数据与会计专业人才培养模式创新策略。

“数智”时代高职院校大数据与会计专业创新型人才培养模式研究与实践

“数智”时代催生新业态,更加注重数智化技术技能的应用,新增一系列数智会计新岗位,会计人员不同岗位也需要具备更强的数据处理、财务分析和决策支持能力。剖析人才培养方面存在的诸多问题,如培养模式缺乏创新,人才培养质量与企业数智化人才需求脱节;课程体系陈旧,专业教学内容滞后数智化技术发展;学生创新创业能力不足,综合竞争力较弱。提出数智时代高职院校大数据与会计专业人才培养实施路径,即优化培养目标、重构课程体系、赋能运行机制,搭建教育平台、创建课堂新生态。

1+X证书制度下大数据与会计专业建设探究

高职院校作为高等职业教育和1+X证书制度试点的主要阵地,应积极探索1+X证书制度实施的路径,重构大数据与会计专业课程体系,优化专业人才培养方案,创新人才培养和职业技能培训模式,加强师资队伍建设,加强校企合作,实现精准育人和高水平育人。

农业高校大数据管理与应用专业本科人才培养探析

本科生教育是国家高等教育的重要组成部分。随着近年来我国新农科建设目标逐步明确,培养农业高校大数据管理与应用专业本科人才对农业经济与社会发展意义重大。为全面了解我国大数据管理与应用专业未来发展趋势和特征,本文运用CiteSpace对2005—2022年CNKI收录的500篇相关主题文献进行可视化知识图谱分析,发现该领域整体发文量呈上升趋势;我国学者主要在大数据、人才培养、创新应用、专业建设等方面开展研究;研究机构主要为大学和科技公司;不同时期的研究热点有所变化。最后,本文提出针对性的人才培养思路,以期培养出具有农业特色的大数据专业人才。

校企融合视域下的高校大数据专业人才培养模式研究

从大数据专业课程系统化教学知识体系建设、复合型人才培养的角度出发,由高校、社会企业联合建构“校企融合”立体化实践教育模式,依托企业大数据产业服务链组建融合教学团队、创设产教融合教育情境。由复合型教师队伍组织设计弹性化教学知识、网上网下实践教学模式,展开课堂专业理论知识、实验实训及竞赛案例、校企合作项目实践的全面综合性教学,指导学生完成对教材知识体系、课外实践项目的认知与实践,做好产学融合实践教育成果的监督和评价,有效提升大数据专业人才的培养效率与质量。

SGAVE项目实施路径的实践研究——以大数据技术专业为例

本文以大数据技术专业为例,深入剖析了SGAVE(Sino-German Advanced Vocational Education,SGAVE)项目的实施路径,形成了一条适用于大数据技术专业发展的有效路径,可在其他专业进行推广应用。实践结果显示,该路径显著提高了学生的综合能力和教师教学能力,为新一代信息技术领域相关专业职业教育改革与发展提供了新思路和新方法。

基于增强优化预训练语言模型的电力数据实体识别方法

知识图谱可有效整合电力系统中的多源数据,提升电网的知识管理水平。针对电力文本数据集稀缺、实体类型多样、专业性强的特点,提出1种基于增强优化预训练语言模型的电力数据实体识别方法。该方法使用实体词袋替换的数据增强技术扩大原始数据集,采用增强优化预训练语言模型(RoBERTa)进行动态语义编码,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)提取特征并优化标签。实验结果表明,该实体识别方法比传统基于深度学习的实体识别方法的平均数指标F1分数高2.17%,证实其对构建电力数据知识图谱的识别效果。

数据要素视角下新质人才培养的机理与路径

[目的/意义]从数据要素视角出发探析新质人才培养机理与路径,对加快发展新质生产力具有非常重要的现实意义。[方法/过程]立足马克思劳动过程理论,厘清如何用数据赋能传统生产力向新质生产力跃升,阐明如何用数据要素激活新质人才核心素养,提出如何通过教育新范式培养新质人才。[结果/结论]发挥数据要素乘数效应,释放数据动能,构建以信息素养、数字素养、创新素养、管理素养、跨学科素养为核心的新质人才素养发展体系,提出以数字技术赋能教育高质量发展,加快形成大科学教育新格局的新质人才贯通式培养建议。

新文科背景下大数据管理与应用专业人才培养体系构建探索

本研究遵循“专业优化、课程提质、模式创新”的新文科建设要求,从课程体系建设、实践教学体系建设、项目驱动培养机制、多元化教学模式、教学师资队伍建设、教学资源建设等六个方面探索大数据管理与应用人才培养体系。通过对本体系的研究,迎合数字经济发展的需求,培养具备理解管理数据、研究数据和应用数据的综合能力的数据人才,掌握高效数据处理,数据隐私和安全等方面的相关理论和方法。

大数据背景下智能管理会计人才培养模式研究

大数据时代,培养与之相适应的智能管理会计人才是一个不可忽视的问题。文章在理论分析与文献综述的基础上,研究了大数据背景下智能管理会计的人才培养模式。文章从培养目标、课程体系、教师知识结构、课程设置的实践性和考核评价方式等五个方面剖析了大数据时代智能管理会计人才培养存在的问题,并提出了相关的人才培养建议。希望文章的研究能为大数据背景下智能管理会计人才培养模式的完善提供一定的参考。

塑料助剂企业人力资源管理研究

本文以大数据时代为背景,通过构建人力资源管理模块类型,详细分析了大数据对塑料助剂企业人力资源管理的影响,针对性提出了一些科学合理的人力资源管理方法,以期为塑料助剂企业适应行业竞争提供有利帮助。

职业本科大数据与会计专业人才培养“达本”路径与实践

人才培养质量“达本”是现阶段职业本科大数据与会计专业人才培养面临的中心任务。对当前职业本科大数据与会计专业面临的优势和挑战进行了分析,进而对规格定位、课程体系及教学实施进行了探讨,认为应将“业务高端”和“财务高端”作为规格标准;应强调“人”与“职业”并育,“岗课赛证”协同,技术技能全过程贯通;要切实调整教学组织管理制度,设置适合技术技能型人才培养需要的学时学分要求,全面提高“双师型”师资队伍质量,严格制定毕业标准,适度追求一次就业率,以保证人才培养质量跃升至本科层次,达到职业本科专业办学的质量要求。

基于“空间大数据+”的学科融合人才培养研究

多学科融合的“空间大数据+”创新实践旨在培养工程实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型应用人才。以空间大数据课程群建设为基础,以科技创新大赛为龙头,以学术交流为引导,以跨学科融合的工程实践为平台,以本硕结合、创新梯队建设为宗旨,通过课堂教学改革、教师积极引导、重点团队带动,培养学生的自主创新意识,建立以跨学科融合创新实践为支撑的“空间大数据+”学科融合人才创新实践能力培养的科学体系。

人工智能时代数字出版人才核心素养的培养路径构建

探讨人工智能时代数字出版人才应具备的核心素养及其培养路径,以应对新兴技术发展给数字出版人才培养带来的机遇与挑战。文章界定人工智能时代数字出版人才应具备的核心素养为系统素养、数据素养、伦理素养,分析数字出版人才核心素养培养面对的现实困境,包括:传统学科教育制约系统素养发展;“生硬植入”制约数据素养发展;职业理想缺失制约伦理素养发展。提出人工智能时代数字出版人才核心素养的培养路径:搭建两个平台,推动学科产业深度交融;实施三类融合,推动核心素养理念落地生根;提升四项能力,确保核心素养培养见行见效。