区域经济视角下特色小镇的全域旅游发展研究——以青岛西海岸特色小镇为例

我国特色小镇在建设过程中出现的同质化、房产化、盲目圈地等现象严重影响了特色小镇的可持续发展,通过对青岛西海岸特色小镇的经济基础进行分析,发现旅游业对当地特色小镇经济的带动作用不明显,本文根据当地自然资源及区位优势从全域旅游的角度提出了特色小镇的可持续发展路径,并对其健康发展提出建议,以期能为青岛西海岸特色小镇的经济结构优化,推进地区的新型城镇化发展等方面给予启发和探索。     

基于数据分析的地区高等教育发展评价及预测

改革开放以来,我国的教育事业得到了迅速发展,然而也存在着各地区发展不均衡的现象。由于以往教育水平评价指标间的关系错综复杂,为了有效地观测我国高等教育发展水平与趋势,本文建立了一种基于灰色关联度分析和熵权法的组合权重综合评价模型。根据指标体系收集到我国10个省级地区2007年至2016年的相应数据,利用综合评价模型与时间序列模型对我国部分地区高等教育的综合发展水平进行了测算和分析,得到了各地区高等教育综合发展水平的排名,并基于此对各地区未来5年的高等教育综合发展水平进行了预测。     

大数据下的智慧校园建设研究——以“智慧甘农”为例

随着大数据、云计算等新型信息技术的广泛应用,数据迎来了井喷式的增长阶段,大数据的应用受到了更多的关注。本文介绍了在大数据背景下甘农智慧校园建设的现状,分析了智慧甘农在目前建设过程中所面临的问题,提出智慧校园建设思路及智慧校园建设的总体框架,并对其应用进行了研究分析。     

信息共享下的最优混合销售策略研究

随着移动互联网、智能手机及社交网络的发展,不仅消费者间会通过其分享传递各种信息,商家也在尽力挖掘社交网络的影响力,进行社交网络营销。以商家利用团购价格折扣激励不同类型的消费者之间进行信息传递为背景,本文考虑了商家同时使用固定价格和团购时的最优混合销售策略,并与仅使用团购时的最优团购策略进行了比较。研究结果表明,当估价不同的两类消费者之间的沟通效率较低时,混合销售策略优于纯团购策略;当两类消费者之间的沟通效率较高,并且他们之间的估价差值较大时,纯团购策略优于混合销售策略。     

全球气候治理格局下中国低碳技术的发展取向研究

本文主要通过文献研究、政策调研的方法,梳理了中国参与全球气候治理下的低碳技术发展形势。研究发现,中国未来面临的减排压力较大,发展低碳技术势在必行。但是,由于受国际经济利益博弈格局的影响,以及贸易保护主义盛行,实际低碳技术转移效果很差,未来也很难实现突破,所以发展自主研发的低碳技术产业是我国未来的发展方向。中国应积极提升低碳技术专利质量、完善研发模式并实现技术的知识产权战略布局。     

基于解释结构模型的智慧城市建筑信息模型运维管理应用影响因素分析

现今智慧城市大力推广的情景下,相比传统的建造和运维手段,建筑信息模型（BIM）技术更适合作为建筑项目全过程智慧化管理的重要基础,解决项目管理建设中容易出现的管理不当、信息紊乱、难以发挥信息资源合理利用等问题。本文通过相关文献研究和查询相关报告,提取出10个影响因素,基于此采用解释结构模型技术（Interpretative Structural Modeling,ISM）搭建智慧城市背景下BIM运维管理应用影响因素的结构模型,根据结构模型对影响因素进行解释和分析,得出各影响因素之间的联系。该研究对BIM应用提供了理论依据,支持多方BIM相关人员针对不同使用情况来做出及时和明智的决策。     

人工智能科学管理:智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合,促进了智能手机领域的人工智能专利研发进程,加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智能手机领域在"人工智能+"时代形成良性竞争态势,竞争参与者应当寻求"以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式",形成共享人工智能数据的开元平台,在人工智能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局,从而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。     

智慧教育背景下的高校创新创业人才培养研究

智慧教育代表了教育教学发展的新阶段,从数字教育到智慧教育的演进为培养智慧型创新创业人才提供了可行条件和必要平台。本文基于多元智能理论,描述智慧型创新创业人才的多元智能特点,分析智慧教育助力高等学校创新创业教育改革的作用和机制,并提出高等学校创新创业人才培养的智慧化路径。在智慧教育背景下,高等学校应充分认知学生的多元智能素养,构建资源共享、过程协同的创新创业平台,更加注重对学生创新创业实践的个性化引导和专业化服务。     

中文关系抽取技术研究

在网络数据杂乱繁多的今天,信息抽取越来越受到重视,而关系抽取作为信息抽取的一个重要研究方向也倍受学者们的关注.在对关系抽取的发展历史进行回顾的基础上,阐述了近五年里关系抽取研究中的主要方法和思路.根据关系抽取中所采用的不同技术,对比分析了他们在模型思路及技术实现上的异同,同时对优势和劣势比较了分析.最后,对关系抽取任务中存在的难点问题进行了阐述,并提出了未来可能的解决思路,旨在为关系抽取技术的进一步发展和应用提供有效的说明和借鉴.     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.