改革开放以来四川省地市州高等教育发展史略

文章系统整理了改革开放以来四川省成都以外20个地市州高等学校发展变化的有关数据,以此为基础,论述了地市州高等教育从精英化到大众化再到普及化的发展历程。2016-2023年这一阶段,是改革开放以来四川省地市州高等教育发展最迅猛的时期,多个地方政府以前所未有的积极性,突破市属省属部属界限,开拓了四川省成都以外其他地市州发展高等教育的新局面,创造了新经验。

大数据下工程造价管理研究

目前,建设事业正处于高速发展时期,在建设项目中,费用控制是非常关键的环节,它的好坏将对整个工程的投资状况产生重要影响。目前,信息技术已在国内得到了普遍运用。本文着重对大数据环境下的项目成本管理进行深入研究,并开展持续总结,为以后的项目建设服务、充分运用信息技术、扩大信息化管理覆盖面以及对企业的各种资源和能量进行优化配置,同时积极促进建设企业的可持续发展。

基于车联网的驾驶行为影响因素探究

由于汽车驾驶员驾驶行为的多样性与复杂性,极大影响了道路交通安全,近年来,对驾驶员驾驶行为的分析能有效改善驾驶员的不良行为,对减少道路交通事故起了一定的作用。本文通过查找和整理文献,基于车联网技术,就驾驶行为的相关概述、驾驶行为的影响因子、驾驶行为的数据采集和存储、驾驶事件的识别指标、驾驶事件的识别方法、驾驶行为的分类等进行了分析。研究表明,驾驶员的驾驶行为可分为冒险型、稳定型、焦虑型、愤怒型,其中稳定型对道路交通安全的影响极小,其它三种类型都有不同程度的影响。

仲裁裁决已确认事实的预决效力论

仲裁裁决已确认事实在诉讼实践中存在着预决事实范围泛化、预决事实边界模糊化和预决事实法律效力混乱化的问题,盖源于我国既判力制度不彰、法律问题与事实问题界分不清以及仲裁裁决法律效力与预决效力区分不明。预决效力源于苏联法上判决的法律效力。苏联法的法律效力理论与德日法的既判力理论在我国形成合流,其制度的并存无可避免地存在相互龃龉的现象。文章于我国混合法系的语境下,为摆脱实践的窠臼,将法律效力制度与既判力、苏联与我国法律文书的结构要素两相比较,结果是:仲裁裁决主文的事实和法律判断以既判力的样貌发挥绝对预决效力,仲裁裁决事实认定部分的事实则以事实证明效的样态呈现相对预决效力。

现代信息数据的挖掘与发展

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔者概括了数据挖掘的几种常见模式,如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。

我国土地空间数据挖掘应用现状与趋势综述

研究目的:我国国土资源信息化建设工作形势紧迫,土地领域大量重要现势性成果数据亟待深度挖掘利用。研究方法:从空间数据挖掘的内涵和当今国内外主流挖掘技术两个方面的相关研究进行梳理。研究结果:明析了我国土地空间数据挖掘应用的现状与趋势,归纳总结出当前国内土地领域空间数据的五大主流应用方向,提出了扩大土地空间数据利用面和提高其利用效率的几点建议。研究结论:(1)土地领域空间数据挖掘侧重于探索式空间数据分析;(2)土地管理业务一体化和数据无缝集成共享是今后土地空间数据应用的必然趋势;(3)我国的土地空间数据服务体系必将地域化、多元化、实用化。

资料同化方法的理论发展及应用综述

简单介绍了资料同化的概念、功能及分类,回顾了资料同化的发展历程,对各个时期发展的各种方法的理论进行了概述,并指出了每种方法的优缺点及应用进展。目前,三维变分在业务上得到了广泛的应用和推广,随着研究的深入和计算机水平的不断提高,四维变分和集合Kalman滤波在将来业务预报中有广泛的应用前景。

大数据的教育应用研究综述

随着云计算和移动互联网的发展,大数据迅速成为了各领域的热门话题,在教育也不例外。文章通过文献分析法,对国内外大数据在教育领域的研究现状进行了分析和综述,重点从理论和实践两个领域分析了大数据在我国教育应用的具体情况,最后总结了大数据教育应用研究存在的问题和发展趋势,以期对大数据的教育应用做出较为全面的梳理和分析,从而为大数据在教育领域得到更好的应用提供参考。

打造软件利器,强化推广应用,为找油找气添加“芯”动力

被誉为物探"中国芯"的GeoEast地震数据处理解释一体化软件,目前已成为中石油的主流处理解释软件,具备陆上、过渡带、海上、井中地震资料处理能力和地震构造、地震沉积、地震地质综合研究、油藏描述与建模地震资料解释能力,在国内外多种复杂的地震地质条件下,为碎屑岩、碳酸盐岩、火成岩以及非常规油气藏的发现起到了关键的技术支撑作用。本文综述了GeoEast软件在中石油的推广应用及取得的成果,介绍了GeoEast软件的最新研究进展,最后展望了GeoEast软件未来的发展方向。

数据挖掘在国内图书馆应用领域研究综述

文章在对国内数据挖掘图书馆应用相关文献计量分析的基础上,从数据挖掘在数字图书馆、高校图书馆以及图书馆个性化服务等方面的应用分析了其在图书馆应用的研究现状,最后从理论研究不深入、研究项目经费支持少,以及应用研究与实践结合不紧密等方面归纳总结了图书馆数据挖掘应用研究存在的问题。

国外开放政府数据研究进展

文章以Web of Science(核心合集)作为文献索引库,检索开放政府数据相关文献索引46条,通过数据库检索、文献传递等方式,经过剔除、筛选,获取其中43篇全文文献。经过对43篇文献的阅读归纳,目前国外开放政府数据研究主要集中于开放政府数据政策与管理、开放政府数据使用与价值、开放政府数据基础设施研究及开放政府数据互操作研究。研究方法成熟,程度较深。相比之下,我国开放政府数据研究程度较浅,高质量成果较少。文章呼吁国内相关领域研究者借鉴国际同行的研究思路,以弥补我国开放政府数据研究的不足。

大数据在教育中的发展概述

梳理大数据发展的过程,将其分为积累阶段、小数据阶段和大数据阶段,并分别阐述;探讨大数据背景下教育应用场景中供给侧、学习过程、教学管理方面的变革;最后,总结大数据在教育领域发展过程中面临的挑战和发展趋势。

流动腐蚀及其研究进展

流动腐蚀是引起腐蚀破坏的重要原因。文章综述了流动腐蚀的分类,认为流速、流态、攻角以及固液流动中固体颗粒的性质是引起流动腐蚀的主要因素,而流动限制在临界流速以下能有效抑制流动腐蚀。最后提出实验研究和数值相结合是研究流动腐蚀的有效方法。

中国城市概览的译者风格考察

Baker提出的考察"译者风格"的方法论一般以文学作品为考察对象,文章在其基础上改进方法论以公共叙事文本——中国城市概览为考察对象,以美国城市概览为类比语料进行参照,探究中国译者的翻译风格与原语作者的写作风格的异同。词语层面,中国译者词汇变化度上缺乏均衡性,整体上词汇变化度高于类比语料。句法层面,倾向于使用较长的复杂句进行表述,这使得译文呈现出相对于类比语料的复杂化趋势。此研究结论与贝克在文学文本翻译中发现的简化倾向相反,说明翻译的目的语特征和文本类型对译者风格都有重要影响。

病例-队列设计研究概述

病例-队列设计是流行病学研究中的一种重要方法,该方法特别适用于对于大队列低发病率的研究情形.介绍了病例-队列设计的由来及特点,并介绍了常见模型下的估计方法以及如何提高估计的有效性,最后给出了该方法的一些研究展望.

基于内容分析法的学习分析国内研究综述

随着教育大数据的快速发展,利用学习分析技术挖掘其潜在价值受到越来越多学者的关注。以CNKI数据库中核心期刊为数据来源,基于内容分析法,对107篇相关文献进行分析,从学习分析研究领域高频关键词以及研究主题两方面探究目前国内学习分析领域研究现状。从深化学习分析数据可视化研究、自适应学习分析系统设计与应用研究、完善基于学习分析的综合测评模型、关注伦理道德与安全问题等方面提出未来发展趋势。

跨境数据流动的现状、分析与展望

大数据时代的来临加快了全球化的进程,让国家之间的经济和政治上的交流变得更加频繁,关于数据的竞争也越来越激烈,数据的跨境流动也已经无法避免.虽然欧盟、美国等国际主要经济体优先对数据跨境进行了部署,为不同国家提供了有效的参考意见,但随着数据跨境流动的需求日益迫切,与之相关的国家安全、个人数据保护问题也逐渐凸显.首先,通过梳理跨境数据流动的现有研究工作,从数据跨境概念出发,归纳其利弊;接着,从其中核心的数据安全技术和监管机制切入,系统地分析和对比多个国家数据跨境流动现状;最后,依据对现有工作的整理与总结,探讨中国现有数据跨境管理体系的不足和面临的挑战,提出针对性的建议和解决方案,并展望该领域的研究和发展趋势.

食管癌的中医药研究进展

文章通过分析相关文献,从食管癌的病因病机、证型、中西医结合治疗及研究方法等方面介绍当前进展,概括其优势所在,旨在为食管癌的辨证论治提供全新的参考,更好地服务临床。我国是食管鳞状细胞癌高发国家,近些年来国内外对于食管癌的诊治呈精准化趋势,食管癌早期病情隐匿,其发病机制尚不明确。目前针对食管癌的治疗措施分为手术、放射、介入疗法和药物治疗,药物治疗又分为化疗、靶向、免疫和中医药等。食管癌在中医古代文献中属“噎膈”“关格”等范畴,中医对食管癌的病因、病机、病程的研究自成体系。该病病因与情志,内伤饮食,年老体虚,津液亏损有关。基本病机是脾胃肝肾功能失调,津枯气郁,痰阻血瘀而发病。早中晚分期而治,初期以标实为主,正气不虚,重在祛邪;中晚期以虚实夹杂或正虚为主,以扶正固本为主,兼顾理气化痰。综合辨证,治病求本。近现代中医学者针对证型的研究更加深入,大致将其分为痰气交阻、津亏热结、痰血内结、气虚阳微、气滞血瘀、脾虚气滞等证型。通过中药专方联合化疗、中药联合放疗、中成药联合化疗、中成药联合放疗及中医外治法包含针灸治疗、中药保留灌肠等多种治疗方式方法的参与,不但能够减轻放疗、化疗的不良反应,改善患者体质、提高生活质量、增加治疗信心,而且能够提高总体疗效,延长患者的生存周期。运用中医理念能更加全面、综合、动态地指导临床。

基于不同数据类型的隐结构模型在中医研究中的应用与进展

隐结构模型是一种特殊的聚类分析方法,可对临床收集的无监督数据进行多维聚类划分,能直观地显示出数据间的关系、揭示数据间的隐藏规律,近年来在中医研究中应用广泛,其研究结果为中医临床辨证论治提供了客观的依据。但因其分析过程复杂,对样本数据要求严谨,在一定程度上限制了其在中医研究中的应用。本文从既往的研究结果入手,基于不同数据类型对隐结构模型在中医研究中的成果进行分类总结,着重论述了隐结构模型对不同类型数据的研究内容和适用性,以及隐结构模型联合其他数据分析方法的应用,并对其中存在的问题进行总结与思考,为隐结构模型对不同类型数据的分析应用以及中医量化研究提供思路和借鉴。

高维数据聚类可视分析方法综述

数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解释以及可视化展现等。本文从高维数据聚类过程中遇到的问题出发,首先总结了高维数据聚类过程中常用的数据处理方法并对其性能进行了比较,这些方法能够较好地解决“维度诅咒”问题,帮助用户挖掘数据中存在的聚类模式。在分析和理解不同聚类结果中包含的数据内部结构和规律时,由于前期采取的数据处理方法不同,因此需要采取不同的探索分析策略,所以本文将近10年来高维数据聚类的可视分析方法分为2大类进行总结,即基于降维的聚类可视分析方法和基于子空间聚类的可视分析方法。最后对该领域目前存在的机遇与挑战进行了讨论。