民族地区社交媒体廉洁文化的传播及效应——基于四川省民族地区微信公众号分析

廉洁文化建设作为一体推进不敢腐、不能腐、不想腐的基础性工程,必须坚持抓紧抓实抓好。民族地区廉洁文化建设更为关键,可推动各民族坚定“五个认同”,助力中华民族共同体建设。本文聚焦廉洁文化建设体系中关键组成部分——廉洁文化传播,将传播学中“5W”传播模式作为理论框架,以四川省甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州和凉山彝族自治州作为研究对象,对“廉洁甘孜”“阳光阿坝”“凉山清风”等公众号进行分析,对上述地区居民进行访谈调研,研究社交媒体廉洁文化传播效应,发现民族地区社交媒体传播廉洁文化存在用户黏度不强,信息内容精度不够,导致阅读量、点赞量及评论量都比较少,总体传播力不足等问题,提出加强传播主体建设,提升廉洁文化“编码”能力;坚持“内容为王”,讲好廉洁故事;把握社交媒体特征,做好渠道品牌建设;以受众特征为导向,提升受众对廉洁文化“译码”能力;避免“单向度”传播,及时调研反馈等策略建议。

人工智能在基础教育中的应用——以华东师范大学小花狮智适应学习系统为例

在社会信息化快速发展的背景下,人工智能与教育有效深度结合,能为人类的教育事业发展做出更大的贡献。在基础教育领域,人工智能主要从传统教育方式难以发力之处入手,帮助广大教育工作者取得更大的突破。本文以华东师范大学小花狮智适应学习系统为例,归纳描述了人工智能在基础教育中的应用及表现的全面性、针对性、共向性以及趣味性。

χ^(2)-散度信息集下的分布鲁棒优化问题

讨论了χ^(2)-散度刻画的信息集下的一类分布鲁棒优化问题.利用测度转换技巧及凸分析理论,得到该分布鲁棒优化问题的确定等价形式,其结构为经验分布下目标函数的期望添加了关于模糊因子和标准乘积的罚项.发现χ^(2)-散度下的机会约束问题可以转化为经验分布下的更为保守的机会约束问题.最后讨论了一个χ^(2)-散度信息集下的分布鲁棒投资组合问题并得到了其解析解.

分块压缩感知编码的重建图像改进算法

针对待编码图像分块实施压缩感知编码重建过程耗时较长问题,不是按照观测值与观测矩阵之间的关系来设计重建算法,而是在重建时先建立码书,然后直接从它中搜索出观测值意义下均方误差最小的最佳匹配块,作为重建图像子块.为了减少搜索范围,设置了剔除条件,设计出一个在码书中搜索最佳匹配块的限制搜索空间算法.四幅图像的仿真结果表明,重建图像质量对构成码书的原始图像不是特别敏感,具有一定的鲁棒性.它确实能够在重建图像质量有一定降低的情况下,其平均重建时间仅为正交匹配追踪算法的13.6%(16×16分块)与0.05%(32×32分块),为实时重建提供了一个较好的候选算法.

求解一类含均衡约束的均衡问题

本文研究一类含均衡约束的均衡问题(EPEC),求解其共用约束乘子成比例的正则稳定点,将此类EPEC转化为一个标准的含均衡约束的数学规划问题(MPEC)进行求解.并分析相似产品市场竞争中存在的此类博弈模型,将其按上述方法进行有效求解.

数学软件在数学建模中的应用

为培养大学生的创新意识、协作精神及运用数学方法和计算机技术解决社会问题的能力,全国大学生数学建模竞赛成为了全国高校最重要的科技竞赛之一.在大学生数学建模竞赛中,用计算机软件解决社会问题已是当代大学生必备的技能.以2021年全国大学生数学建模竞赛中的题目为例,利用数学软件在数值计算方面和绘图方面的优势,高效准确地解决和分析数学建模竞赛题目,并得出解决方案,最后阐述了数学软件在数学建模中的重要性.

关于提高数学与应用数学专业学生应用能力的思考

较高的数学应用能力是数学与应用数学专业学生应该具备的基本能力之一,但数学知识所具有的抽象性很难使他们联系实际.本文就如何提高数学与应用数学专业学生的应用能力进行了深入讨论,其中包括提高学生学习数学的兴趣,开展广泛的数学阅读活动,加强对学生数学思维能力的培养,增强学生应用数学的意识以及利用实践活动提高学生的数学应用能力五个方面.

大学毕业生求职中的岗位匹配问题

基于最优化理论,建立0-1整数规划模型,从四种不同的情况分析与研究大学毕业生求职中的岗位匹配问题,还利用MATLAB软件对模型进行求解,给出最优化的匹配方案。研究结果证实了就业形势的严峻与复杂,进而为大学毕业生就业中的抉择给出科学性建议。

基于LSTM的空气质量预测模型

为了准确预测空气质量,结合实际的天气污染情况,在WRF-CMAQ等一次预报模型的基础上,利用神经网络、机器学习方法中的LSTM算法以及线性学习方法,针对大量的数据进行二次数学建模来提升预测的准确性,同时解决了对现实中存在数据不全导致无法预测的问题.根据预测数据和实际数据对比,建立的空气质量预测模型预测出的数据与真实值的误差均在2%以内.

一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法

针对经典协同稀疏解混方法中稀疏性表征不足以及丰度矩阵过平滑等问题,提出一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法。引入加权因子,进一步促进丰度矩阵的稀疏性;引入了图正则化项,获取图像的空间信息,以促进图像的平滑性;在模型中增加低秩项,进而挖掘高光谱数据的细节结构,进一步提高解混的精度。利用2个模拟和1个真实高光谱数据进行实验,结果表明,提出方法的解混精度与经典解混方法相比得到显著提升。

多自变量的交互作用对因变量的影响

在数学问题中,自变量和因变量的关系巧妙而复杂,掌握如何探究多个自变量对一个因变量的影响十分重要,亦是建立数学模型前必须要解决的问题.以2022年全国大学生数学建模竞赛C题为例,详细阐述了如何层层递进地研究多个自变量与一个因变量之间的关系.通过利用统计软件SPSS27.0,建立了二元logistic回归模型,得到了多个自变量对因变量影响的显著性结果,证实了自变量之间的交互作用对自变量与因变量间的关系有较大的影响.

基于GARCH-MIDAS-dLSTM模型的棉花期货价格趋势拟合研究

利用机器学习对期货价格的趋势进行拟合研究的时候,在价格波动剧烈的情况下效果往往并不理想.期货基本面方面的因子大多都是月度或者年度之类的低频数据,不能与日度价格数据进行很好地融合,因此无法充分利用这类信息进行拟合研究.针对上述问题,提出一种基于混频数据的GARCH-MIDAS-dLSTM模型,以棉花期货作为研究标的,将多因子GARCH-MIDAS模型与双层LSTM模型进行融合并对棉花期货收盘价进行趋势拟合.实验结果表明,引入棉花期货基本面低频因子的GARCH-MIDAS-dLSTM模型MAE值为0.127 3,较引入之前提升了0.018 4,表明该模型能够在价格波动剧烈的情况下提高拟合结果的准确度并减小误差.

一个无安全信道的无证书公钥可搜索加密方案

数据通常被加密后存储至云服务器,尽管这样可以保证数据的安全,但限制了用户对密文的搜索,公钥可搜索加密技术(PEKS)应运而生.结合无证书公钥密码学体制,提出了一种无证书轻量级可认证的无安全信道PEKS方案.该方案在随机预言模型下被证明是安全的.分析结果表明,推出的方案在安全性、计算成本和通信成本方面具有更好的综合性能.

一类广义Schur型多项式的不可约性(英文)

设n为一个正整数,a_(1),…,a_(n)均为整数.Schur通过素理想分解证明:当a_(n)=±1时,多项式1+a_(1)x+a_(2)x^(2)/2!+…+a_(n-1)(x^(n-1))/((n-1)!))+a_(n)x^(n)+n!是不可约多项式.随后,Coleman利用p-adic Newton多边形重新证明了Schur的结果.本文研究了一类特殊的广义Schur型多项式1+x+x^(2)/2+x^(3)/6+…+x^(p^(a))/((p^(a)(p^(a)-1))的不可约性.借助p-adic Newton多边形工具,本文基于局部整体原则证明:当p为素数,a为正整数时该多项式在有理数域上不可约.

基于KANO模型对设计CMC软件满意度分析

随着信息时代的快速发展及疫情形势的严峻状态,网上课程成为教育事业中不可或缺的一部分。全国大学生数学竞赛从2009年开始举办,至今每年参加人数已破20万,但CMC缺少相应的培训,因此造成大学生在参加竞赛时无从下手。为此,本文建立两份问卷,第一份用于调查学生希望此软件具有什么功能,通过数据分析归纳总结这些因素。

智能优化算法案例介绍分析

自然界蕴含着无穷无尽的奥秘,精密且有规律的运行给人类带来许多智慧的灵感。其中智能优化算法就是通过模拟某一自然现象或过程建立起来的,为各种优化问题提供了新的途径。智能算法注重逻辑思维能力以及推理能力,而这两种能力是中学生培养良好的科学精神不可缺少要素之一,故本文以粒子群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法为例,通过文字、图示的形式介绍算法的基本思想、算法流程以及应用案例,体现出模仿自然的数学其趣味性和智能优化算法的巧妙思想,以此诱发中学生对自然探秘以及数学探究的浓厚兴趣,帮助中学生发展良好的科学精神及培养核心素养能力。

基于矩阵分解的算法在微生物疾病关系预测中的应用探析

人类微生物组计划启动以来,微生物与人类疾病关系的研究成为了一个重要的研究方向,实践证明探究疾病与微生物的关系对疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义.传统的生物实验方法不仅耗时而且成本高,研究疾病相关的微生物矩阵分解计算预测方法不仅能为生物实验方法提供具体研究参考方向,也能缩短研究的时间和节约成本.针对推荐系统中常用的矩阵分解算法,对疾病和微生物关系预测的矩阵分解算法进行了分析和应用探析,同时对矩阵分解在疾病相关微生物关系预测的应用作了展望.

基于水平集算法的污水中微生物图像分割研究

日益严重的水污染现状促使着大批污水处理厂的出现,同时也使活性污泥法得到飞速的发展,在活性污泥法处理污水工艺中微生物的种类、数量以及其所处的生长阶段是污泥沉降性能的决定因素.主要研究水平集及其改进方法的细菌图像分割,通过镜检活性污泥中的微生物,然后对污水处理过程中的细菌图像进行分割识别,细菌图像分割类似于人眼对客观世界中不同对象进行分类的过程,它从图像中把相关的结构(或感兴趣区)分离出来,是细菌图像分析与识别首要解决的问题,而通过实验改进水平集分割算法对细菌图像分割,进而依据其分割结果判断微生物种类、数量,就可以预测污泥沉降性能,从而可以采取措施进一步改进工艺.

以“金课”建设为导向的混合式教学探索--以概率论与数理统计为例

概率论与数理统计是高等院校理工类、经管类专业重要的公共数学课程之一,在“金课”建设的大背景下,文章首先从教学内容、教学设计、教学支持三个角度指出了西南民族大学实践该课程混合式教学的困境,探讨了“金课”导向下混合式教学的应然价值,最后为推进现代信息技术与大学公共数学课程建设的深度融合,提升立德树人的能力与公共数学课程质量,建构基于课程思政的混合式“金课”策略。

信息抽取技术及其发展

信息抽取是自然语言处理中的重要部分,也是构建问答系统、知识图谱的重要基础.随着深度学习技术的发展,越来越多的新技术被应用到信息抽取.先介绍了信息抽取技术的产生和主要任务,再详细阐述了信息抽取技术的发展,然后给出了一个基于BERT的信息抽取模型,最后讨论了信息抽取技术面临的一些问题和研究方向.