《高等职业教育--天津职业大学学报》投稿须知

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目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于大数据技术的甘肃苹果种植质量管理分析

采用DEA Malmquist分析法和案例分析法对比研究了传统模式下甘肃省和大数据模式下陕西省苹果种植环节质量管理差异，研究发现：2011—2018年，陕西省苹果种植技术效率变化、纯技术效率变化、规模效率变化均高于甘肃省，主要原因是甘肃省在苹果种植环节应用大数据技术的水平比较滞后，通过大数据技术为苹果种植增加产量、提高质量的效果不太显著。研究结果表明要利用大数据技术提高甘肃苹果种植环节的质量管理水平，需要提高政府财政支持力度，加强宣传，加强大数据平台建设，改变果农的传统管理理念，实施人才引进战略。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

新工科背景下大数据专业建设探究

数据科学与大数据技术专业作为国家新兴战略专业,目前面临着人才培养与市场脱轨、师资队伍建设薄弱、课程体系不完善以及培养方案不合理等诸多挑战。本文针对上述现实存在的问题,并结合新工科背景下的人才培养需求以及应用型本科院校的人才培养模式,从大数据专业建设方案、课程设置、人才培养目标以及专业教师队伍建设等方面进行探索性地研究。本文提出的大数据专业建设方案及模式在实际课题申报与教学中都得到了良好的应用。     

民族高校工商管理专业实践教学体系创新研究

围绕工商管理专业培养具有较强实践能力和高素质管理人才的目标,分析当前实践教学中的误区,通过构建全社会参与的工商管理专业人才实践教学社会网络,建立贯穿大学四年学习全周期的五大实践教学培养体系,对工商管理专业学生进行基础素养实践能力和专业素养实践能力培养,探索工商管理专业人才实践能力培养模式和体系。     

大肠癌的贝叶斯预测

根据所查找数据,分别对下消化道报警症(便血、消瘦、贫血、大便变细、腹部包块和肠梗阻)、年龄、家族肿瘤史、饮食习惯和心理健康状况与大肠癌的相关性进行2c检验.检验结果表明,便血、贫血、年龄、家族肿瘤史和饮食习惯是与大肠癌发生密切相关的因素.利用贝叶斯公式根据筛选出的相关因素建立了大肠癌危险人群的预测模型,为病人是否需要进一步的技术性检查提供理论依据.从医院随机抽取某病例进行验证,预测结果与检验结果一致.