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基于模块化和鲁棒性的大数据公共课程体系设计方法研究_陆悠

针对当前高校大数据公共课程在内容、师资安排以及课程衔接等方面存在缺乏合理设计的问题,基于OBE理念,提出一种基于模块化和鲁棒性的大数据公共课程体系设计方法,首先从不同专业对大数据应用人才的培养目标着手,以工程教育认证培养能力目标体系为线索,分析各专业课程与大数据公共课程之间的支撑度和衔接关系,从而构建模块化公共课程框架；然后基于主动式调整思路,将培养目标、课程体系参数化,进而设计课程选择及课程路径的设计与调整方法,并将其嵌入专业教育的持续改进的反馈闭环中实施。经过所在院校的实践,该方法能有效帮助非计算机专业选择和调整大数据技术公共课程,切实提高学生大数据课程的学习效果。

  • 2021-06-18
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基于GBD大数据的中国抑郁负担现状和趋势分析_沈宛颖

的分析1990—2017年中国抑郁症患病、发病以及伤残损失寿命年（years lived with disability,YLD）的现状及变化趋势,为抑郁症防控提供科学依据。方法从2017年全球疾病负担研究（Global Burden of Disease 2017,GBD 2017）结果得到中国1990—2017年抑郁症的标化患病率、标化发病率、标化YLD、标化YLD率等指标,对比分析全球、中国及其他主要国家这些指标随年份的变化情况。结果 2017年,中国抑郁症患病率、发病率和YLD率女性均高于男性,约为男性的两倍；高年龄段的患病率、发病率、YLD率基本上高于低年龄段,随着年龄的增长,中国抑郁症患病率、发病率、YLD率总体呈现上升趋势。

  • 2021-06-18
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基于大数据情境的组织宽裕与期望对组织绩效作用机理研究_王晨筱

在大数据时代,企业能够在海量信息中快速提取有效信息,从而做出科学理性的决策,这与传统研究中基于"有限理性"假设的组织行为相悖,亟待对此展开深入研究。本文旨在探索大数据情境下,组织宽裕和期望对组织绩效的作用,并进一步探究环境波动和制度支持对上述关系的调节作用。实证结果表明:在大数据情境下,组织宽裕和组织期望与组织绩效之间呈正相关；环境波动正向调节组织宽裕与组织绩效的关系,负向调节组织期望与组织绩效的关系；制度支持负向调节组织宽裕与组织绩效的关系。

  • 2021-06-18
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大数据智能审计助推企业高质量发展_楚文光

实施大数据智能审计是贯彻落实国家科技强审战略、提高审计监督效能、促进企业高质量发展的重要举措。本文以五凌电力大数据智能审计应用实践为例,阐述了大数据智能审计平台建设背景、建设内容、应用成效、面临的难点及下一步拓展思路,为实现数智赋能审计,构建智能化内部审计体系,推动企业高质量发展提供参考与借鉴。

  • 2021-06-18
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大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用研究_李信

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,深受数据分析者的喜爱。大数据环境下,会计师事务所审计人员在开展审计工作中可以利用这一编程语言分析处理数据,编写爬虫、数据可视化、数据分析等与审计有关的程序,以此来提高审计效率。本文就大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用进行探讨。

  • 2021-06-18
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基于ESP32的智能家居项目设计与实现

该文使用 ESP32 单片机和工控机设计了一个完整的智能家居系统。 该系统可以采集多 个节点的温湿度、3 路输入信息,并控制每个节点的 4 路输出状态,使用手机或者电脑的浏览器即 可操作。 其包括了典型物联网架构中的传感层、网络层、应用层所有环节,比较全面的构建了整个 系统并实现了节点信息采集、数据可视化、物联网控制等功能。 该系统在物联网和智能家居系统领 域可以方便研究物联网内部通信协议、通信数据加密等,快速搭建模型进行研究并分析数据结果, 具有很高的研究价值。

  • 2021-06-18
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改进的PM模型的医学超声图像去噪算法_晏满钰

为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型（PM模型）。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。

  • 2021-06-18
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基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

  • 2021-06-18
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