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潘瑞华 《科技导报(北京)》2011,29(34):84-84
好的简历能帮助你获得面试机会。然而,尽管很多毕业生精心设计,但制作出来的简历,还只是“自己心中的好简历”,而不是“用人单位眼中的好简历”。如何制作一份好简历? 相似文献
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针对现有的中文电子简历命名实体识别任务中,模型在训练过程中出现字向量表示单一和无法较好地处理字的多义性问题,提出了一种基于BERT的中文电子简历命名实体识别模型。该模型将电子简历的文本数据通过BERT进行字符级编码,根据上下文语境丰富字的语义信息,有效解决了一词多义的问题;将得到的字向量输入到双向门控循环单元进行特征提取,获取文本的上下文特征;利用条件随机场进行解码并生成标签序列,得到命名实体。实验结果表明,该模型能够有效提高中文电子简历命名实体识别的准确率。 相似文献
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现今招聘,连电工木匠之类也要求写一份简历,如果阁下要应聘的是白领职位,那就更有必要制作一份精美的简历备用。当然,简历应该用电脑制作,这已成潮流,对于在下这般虽读多年,书法却停留于小学时代者尤为合适。毕竟这是对方对你的第一印象。 相似文献
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传统的高等教育阶段,学生的学历信用记录体系不完整、不透明,导致政府或者企业无法获得完整的有效信息,且学生在求职时,又存在学历造假、简历造假等问题,用人单位和相关院校缺乏简单高效的验证手段。为此,亟须一种新的机制,来保障教育应有的公信力。区块链技术具有去中心化、公开透明、数据不可篡改等特性,所以,区块链技术很适合于电子简历系统的开发。基于此,文章主要论述基于区块链技术的学生电子简历系统开发的技术探索。 相似文献
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针对传统简历实体识别存在一词多义和训练时间长的问题,提出了一种新的简历命名实体识别模型。通过RoBERTa预训练模型获取具有上下文关系的字向量,结合BiGRU和多头注意力机制(Multi-head Attention, MHA)层提取全局信息和局部相关性信息,采用CRF层修正解码确定最终标签,同时裁剪RoBERTa预训练模型。实验表明,该模型在中文电子简历数据集取得95.97%的F1值,高于其他主流模型,且相较于未剪枝的模型提升0.43%,减少1/5训练时间。 相似文献
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本文基于笔者从事电子航道图制作的相关工作经验,以面向流程的电子航道图制作为研究对象,论文首先分析了长江电子航道图制作的机制,进而详细探讨了制作流程中涉及的关键技术解决途径,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所禆益。 相似文献
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叶伦强 《西南民族学院学报(自然科学版)》2013,39(1)
传统课件制作流程繁琐,对硬件设备与人员要求较高,不便普及与推广.基于Producer多媒体电子课件制作是一种简单、实用、便于示范推广的课件制作方法,既然可以满足教师的日常课件制作需求,又可以满足专业人员的制作高级别多媒体电子课件的要求,为多媒体课件制作开辟了一条新思路.描述了基于Producer多媒体电子课件制作的成功案例、实现方案、工作界面、制作流程、关键技术与实现. 相似文献
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成果地质资料汇交中存在的最大问题是电子文档的制作与验收,重点介绍了在电子文档制作过程中需要特别注意的编排格式问题。 相似文献
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电子焊接是是职业院校电子类专业学生必须具备的基本技能。只有知道电子焊接的工具材料选择,掌握基本的理论和实践知识、焊接技巧,选用从简到难的电子小制作动手实践,并在此过程中不断总结成功和失败之处,才能真正的掌握电子焊接技能、设计出好的制作。 相似文献
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张鸰 《厦门理工学院学报》2008,16(3):99-103
借助Range词汇分析统计的软件,对厦门理工学院英语专业学生的英语简历和母语国家学生的简历样本中的词汇使用情况进行了分析比较,研究两种简历在词汇使用上的差异,指出英语专业学生在英语简历中重复用词多,内容单一局限,不善于使用行为动词等问题,以期启发中国学生在英语简历词汇上的效用意识。 相似文献
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《科技导报(北京)》2014,(30)
正"卷首语"栏目每期邀请一位中国科学院院士和中国工程院院士就重大科技现象、事件,以及学科发展趋势、科学研究热点和前沿问题等,撰文发表个人的见解、意见和评论。本栏目欢迎院士投稿,每篇文章约2000字,同时请提供作者学术简历、工作照和签名电子 相似文献
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《科技导报(北京)》2014,(9)
正"卷首语"栏目每期邀请一位中国科学院院士和中国工程院院士就重大科技现象、事件,以及学科发展趋势、科学研究热点和前沿问题等,撰文发表个人的见解、意见和评论。本栏目欢迎院士投稿,每篇文章约2000字,同时请提供作者学术简历、工作照和签名电子 相似文献
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张志科 《太原师范学院学报(自然科学版)》2003,2(3):60-62
文章从制作体会的角度赋予了‘电子教案’、‘课件’现代教育概念以内涵,介绍了电子教案制作过程中的电脑知识、经验技巧和声音文件的制作过程,指出了电子教案发展的方向. 相似文献
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针对传统HMM模型存在的上下文信息获取困难、未登录词无法处理等问题,本文提出一种优化的HMM模型。优化后的模型充分考虑了上下文的语义联系和依赖关系,采用Bi-gram指数线性插值算法,消除零概率事件,并对未登录词进行处理。使用改进的Viterbi算法求解最可能的状态序列并输出结果,提高模型的识别效果。使用简历数据集和CCKS2017电子病历数据集进行模型对比验证,实验结果表明,优化的HMM模型的实体识别效果优于传统的HMM模型,在CCKS2017电子病历数据集中的准确率和F1值分别达到91.61%和91.21%,提升了15.84%和11.78%;在简历数据集中的准确率和F1值分别达到91.29%和91.07%,提升了8.67%和6.88%。 相似文献
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阐述了电子教案的特点,以及利用 PowerPoint 2000制作电子教案的过程和电子教案在课堂教学中的优势。 相似文献