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基于大数据舆情的少数民族大学生国家认同研究路径探索

在全球化与网络化的双重时空坐标中,我国少数民族大学生国家认同受到多方 复杂因素的影响,而现有研究仍以传统单一的研究范式,醉心于传统环境下的少数民族大 学生国家认同议题研究。基于此提出以大数据舆情视角创新该议题的研究,以大数据为方 法、以网络舆情为主线,构建了少数民族大学生国家认同网络舆情监测、分析与应用完整闭 合的研究路径,其符合新时代国家网络安全管理需求,对创新网络意识形态问题研究具有 一定的指导意义。

  • 2021-06-20
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重大行政决策的逻辑转换及其法治化策略_基于大数据思维

大数据和重大行政决策都植根于信息之中,这种契合使得大数据思维在重大行政决策中占据重 要地位,并推动重大行政决策向数据依赖、关联关系、普遍参与和全过程保障转变。为有效提升重大行 政决策的法治化,强化大数据思维、大数据开放共享、大数据机制建设和大数据监督是应有之策略。

  • 2021-06-22
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医院“互联网 医疗”服务现状及5G时代医院信息化发展战略研究

随着5G医疗的兴起,5G时代医院的信息化发展战略成为亟待解决的热点研究问题。本文在梳理医院提供“互联网+医疗”服务现状的基础上.运用战略分析工具SWOT综合分析法,对医院发展5G医疗的优势劣势、面临的机遇、挑战进行分析,并对发展过程中存在的复合型人才匮乏、信息化标准不统一、5G医疗顶层设计缺失、5G技术验证不足等问题进行探讨。最后从国家、医院两个层面给出发展战略,即国家层面要做好5G医疗顶层设计。为医院信息化建设铺路;医院层面要积极、科学布局5G医疗,采取差异化的信息发展战略。

  • 2021-06-18
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基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发,分析处理过程中存在的问题,提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析(Apfiofi)算法和频繁模式树(Frequent Pattern Growth,FP—Growth)算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据,按照医疗数据特点搭建决策树,并运用ID3和c4.5决策树算法,实现医疗大数据的分类,得出数据分类结果。由仿真得出,与传统方法相比,填补量提高了50%,分类精度提高了11.40%、14.80%,无论从数据的填补方面还是分类方法,上述方法均有较高的应用价值,为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

  • 2021-06-21
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人工智能应用于婚恋交友的现在与未来

目前,人工智能已广泛应用于人类社会生活的方方面面,其发展的迅速性与广延性受到许多算法研究者的关注,人工智能相关算法也不断得以演进与优化。人工智能应用于婚恋交友是近几年兴起的新事物,利用人工智能帮助人类寻找合适的恋爱对象值得研究。分析人工智能应用于婚恋交友的现状、主要算法技术及存在的缺陷,并在此基础上对未来人工智能在婚恋交友中的应用作出设想,提出未来发展趋势。

  • 2021-04-24
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣. 但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型,对少样本进行预测,根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM(1 ,1 )模型、 DGM(2,1 )模型和灰色 Verhulst 模型更准确,性能更好.

  • 2021-06-15
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_智能场景—任务驱动_的智慧实验学习空间设计

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要,体现了图书馆对用户体验的重视,对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究,阐述相关概念与内涵,并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此,文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程,搭建以用户为中心,由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架,并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用 (1)

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣. 但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型,对少样本进行预测,根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM(1 ,1 )模型、 DGM(2,1 )模型和灰色 Verhulst 模型更准确,性能更好.

  • 2021-06-21
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