检索结果-内蒙古大学图书馆

当代教育科学 2024年第12期 3-9页

作者：潘洪建扬州大学基础教育研究所扬州225002

跨学科主题学习与综合实践活动都是学生成长的基本途径,二者存在相通之处,有着共同的旨趣与追求,均关注综合学习、实践学习。但二者也有明显差别,其主要表现为:在目标追求上,跨学科主题学习聚焦学生的学科核心素养,而综合实践活动着力... 详细信息

跨学科主题学习与综合实践活动都是学生成长的基本途径,二者存在相通之处,有着共同的旨趣与追求,均关注综合学习、实践学习。但二者也有明显差别,其主要表现为:在目标追求上,跨学科主题学习聚焦学生的学科核心素养,而综合实践活动着力提升学生的综合素养;在内容选择和组织上,跨学科主题学习基于学科,学科融合有边界,而综合实践活动超越学科,学科融合无边界;在学习方式上,跨学科主题学习在认知基础上实践,做中学新知,综合实践活动在实践基础上认知,用中学创造;在学习评价上,跨学科主题学习更关注结果,综合实践活动更关注过程;在方案设计上,跨学科主题学习属于教学设计,综合实践活动属于课程设计。跨学科主题学习与综合实践活动的协同实施,能为学生素养发展开拓更加广阔的空间。

关键词：跨学科主题学习综合实践活动关系辨识

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文化和旅游产业融合发展成效评估研究综述:关系辨识、理论发展与体系重构

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旅游科学 2023年第4期37卷 19-36页

作者：张新成高楠王琳艳宋晓山西财经大学文化旅游与新闻艺术学院山西太原030031 西安理工大学经济与管理学院陕西西安710054 河南师范大学旅游学院河南新乡453007

科学评估文化和旅游产业融合发展成效是正确认知融合发展态势的关键,为推进我国文化和旅游产业融合高质量发展提供理论支撑。文章以“关系辨识-理论发展-体系重构”为逻辑思路,从内涵界定、理论基础、指标体系、评估方法等方面,系统开... 详细信息

科学评估文化和旅游产业融合发展成效是正确认知融合发展态势的关键,为推进我国文化和旅游产业融合高质量发展提供理论支撑。文章以“关系辨识-理论发展-体系重构”为逻辑思路,从内涵界定、理论基础、指标体系、评估方法等方面,系统开展研究综述。研究表明:研究者们对文旅融合内涵基本达成共识,且融合发展成效评估研究已有一定基础;评估指标选取呈现由数量型向质量型转变特征,但指标构建仍旧以外显性指标为主;评估方法从单一走向多元;评估尺度具有由“面”向“点”聚焦特征,在因素、动力、模式和机制等研究上,缺少全面兼顾宏观和微观层面结论的有机结合;评估内容则由全面协同向重点领域深化,具体针对产业融合的内部结构、发展效率和竞争能力等方面亟待探讨。对此,文章提出以下展望:(1)理论融合创新与丰富研究框架;(2)多维指标创新与彰显融合成效;(3)关注数字创新与聚焦新兴业态;(4)融合质量评估与研究范式创新。

关键词：文化和旅游产业融合成效评估关系辨识理论发展体系重构

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基于多维尺度分析和改进K-means的台户关系辨识方法

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电气自动化 2020年第2期42卷 56-59页

作者：王家驹万忠兵何仲潇汪佳谢智王枭国网四川省电力公司计量中心四川成都610000 清华四川能源互联网研究院四川成都610000

智能电网的快速发展对配电网侧的精细管理提出了更高的要求。然而,终端用户难以和台区管控的配电变压器准确配准,使得台区智能化管控的多个高级应用难以推进。配电网运行过程中的海量数据,尤其是电压数据的变化趋势能够反映配网的线变... 详细信息

智能电网的快速发展对配电网侧的精细管理提出了更高的要求。然而,终端用户难以和台区管控的配电变压器准确配准,使得台区智能化管控的多个高级应用难以推进。配电网运行过程中的海量数据,尤其是电压数据的变化趋势能够反映配网的线变关系。为此,介绍了基于多维尺度分析(muti-dimensional scaling,MDS)和改进K-means的台户关系辨识方法。首先,通过MDS算法对台区变压器低压侧所采集到的电压数据进行降维处理,从而降低整体算法计算量,提高算法效率;并根据特定应用场景对K-means算法做了如下改进:包括以变压器总相数确定聚类个数、以变压器出口电压作为初始聚类中心,并用相关系数作为衡量相似度的标准,从而提升算法的整体准确性。算例分析结果表明:所提方法能够有效提升台区用户辨识的准确度,在低密度数据或问题复杂度增加的情况下依旧能够保持较高的识别精度,且效果稳定。

关键词：配电网台区关系辨识多维尺度分析降维改进K-means 相关系数

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从搜寻结果进行人际关系辨识

从搜寻结果进行人际关系辨识

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作者：聂家祺国立交通大学

学位级别：硕士

实体间的关系辨识一直是篇章处理中的重要工作。目前所辨识的关系，有人物与组织间的工作关系、疾病和药的关系、作者与作品的关系、蛋白质间的交互关系或是名词间的等价关系。所使用的方法多以学习模组或样本分析进行辨识；少部分则是... 详细信息

实体间的关系辨识一直是篇章处理中的重要工作。目前所辨识的关系，有人物与组织间的工作关系、疾病和药的关系、作者与作品的关系、蛋白质间的交互关系或是名词间的等价关系。所使用的方法多以学习模组或样本分析进行辨识；少部分则是利用剖析树从句法结构中来辨识目标关系。基本上这些方法所使用的语料可分为固定的语料及动态更新的语料（如网路搜寻结果）。虽然从固定语料辨识关系可获得较高的正确率，然而透过搜寻引擎的搜寻结果可以得到较新的资讯。在本篇论文中，我们考量人际关系常有更新，因此在搜寻引擎结果中辨识人际关系。因此我们利用Wikipedia建置开发语料，整理出亲属关系及工作关系的关系样板。此外，为辨识每个人物实体所对应的领域及领域词汇，我们利用bootstrapping方式从开发语料中抽取出线索词，用以扩充查询词，以撷取出相关的搜寻结果。为了加速篇章处理，我们采用简单的人名及词性标记，并进行人称代词的消解。我们提出两阶段的辨识程序，第一阶段透过比对样板，第二阶段从支援向量机(support vector machine, SVM)透过抽取7种特征进行辨识。特征包括线索词的数量与位置、人物的mutual information、及实体间的相似度。最后所提的方法在396个亲属关系案例的实验的F-score可达到0.86；在175个工作关系案例中的F-score则有0.75。

关键词：关系辨识自然语言搜寻引擎领域词汇

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