科学创造力的机器发现研究述评

机器发现是结合科学哲学、科学史、人工智能和认知心理学对科学创造力进行研究的领域。这个跨学科的研究进路有4个主要研究方向。作为创造力研究的新进路,机器发现研究从方法、视角和对象等方面推进了对科学创造思维的探索,也因其方法论和认识论的特征引发了争议与挑战。本文在对上述诸方面进行分析的基础上,也对该研究进路的未来发展进行了思考。     

基于用户兴趣模型的Web服务发现系统设计

目前的Web服务发现系统大都面向所有用户,而不考虑用户个人的兴趣偏好,发现的准确率有待提高.该文考虑把用户兴趣模型与Web服务发现相结合,提出基于用户兴趣模型的Web服务发现系统模型,满足人们在服务查询时的个性化需求.并设计出基于用户兴趣的服务匹配算法.     

基于学术社区的科技论文推荐方法

现有科技论文推荐方法的推荐质量以及效率仍有不断提高的需要,同时海量虚拟网络社区的用户信息为进行协同推荐提供了新的方式,为此提出一种以学术社区服务系统为基础,面向学术社区用户的新型科技论文推荐方法. 该方法可充分利用社区用户信息改善科技论文推荐质量以及效率. 对该方法所涉及的学术社区服务系统设计、网络社区发现以及基于网络社区的协同推荐算法等关键问题的实现思路进行了详细阐述. 实际应用表明,该方法可为科研用户提供更准确、更可信的论文推荐服务.     

新型教学法在商务英语课程中的应用

商务英语教学在入世后的中国将进入一个新的阶段。针对商务英语课程和学习人群的特点，仅用传统的系统讲授法很难取得理想的教学效果；而问题教学法、发现教学法和研讨式教学法等新型教学法的科学运用，则更能激发学生的学习兴趣和动力，锻炼学生的各项能力，从而取得较好的教学效果。     

对学生学习方式的几点思考

针对学生学习方式单一化，被动学习的现实，我们应该树立以学生发展为本的民主化教育思想，深刻认识造成学生被动学习的原因，改革课堂教学，激发学生学习的主动性，自主性，能动性和创造性，为学生实践多种学习方式创造条件，使接受学习和自主发现学习相得益彰，实现学习方式的多样化。     

Web服务的动态调用方法

Web服务调用的半自动化一直是面向服务应用的瓶颈所在.通过分析Web服务调用过程中的若干步骤及其联系,在摒弃传统的基于SOAP特定协议绑定方式的基础上采用UDDI4J发现Web服务、WSDL4J解析WSDL文档、WSIF调用服务,实现了服务的动态调用,扩展了面向服务的应用.     

基于BTM和加权K-Means的微博话题发现

为适应微博数据的短文本、低词频、缺乏语义表达等特殊性,提高话题发现的准确性,利于用户从大量微博数据中获取有用信息,本文提出一种基于BTM和加权K-Means方法实现微博话题发现。首先,针对微博数据稀疏性的问题,采用BTM模型对微博中的短文本进行建模,获得话题词;然后针对传统K-Means算法本身的缺陷,提出加权K-Means算法实现微博话题发现;最后实验验证本文的方法,实验结果表明,BTM和加权K-Means方法解决了微博数据高维度和稀疏性的问题,提高了热点话题发现的准确性和有效性。     

发现强势

亚马逊书店书评 有效的进行人员管理,以及有效的进行自身行为管理都是一件相当复杂的事情。所以,这也成了市面上无数图 书最热衷讨论的话题,而且每本图书都自夸能指给人们一条真正的成功之路。马库斯·巴克汉姆和唐纳德·O·克 利夫顿的新书《发现你的强势》真正给我们指出了一个独到的方法:要想获得成功,与其费尽心思改变一个人的弱 势,不如集中力量发挥强势。两位作者在畅销书《打破陈规》的基础上.深入分析了34种积极向上的人格特征,该 书称之为“强势主题”,并且详细说明了如何在这些强势之上,建立起自己成功的职业生涯和家庭生活。     

科学发现的优先权与科学规范

通过对科学史上一些著名的科学发现优先权之争案例的分析,指出:优先权之争的本质是人类自我中心主义的表现,也是科学家对金钱和社会知名度的渴望,科学界乃至全社会对于他"角色表现"的认可以及对科学家的尊重的"心理收入".为了解决纷争,科学规范、知识产权法的出现,对于科学研究的有序化和规范化以及成果的归属都起了积极作用.     

一种改进的基于社团发现的贝叶斯众包模型

在众包模型中,通常将每个工人的融合矩阵视为潜在的变量,采用贝叶斯后验分布对参数进行估计.由于融合矩阵数量多并且规模大,因此众包模型的计算量非常大.该文将所有的工人按照相似性划分为若干社团,每个社团中的所有工人采用相同的融合矩阵.在众包模型参数的计算中,采用贝叶斯后验分布方法进行推导,应用消息传递算法计算每个参数的近似间隔分布,并且应用最大间隔似然模型选择工人集合中的最优社团数量.实验表明,本文提出的基于社团的贝叶斯众包模型与其他相关研究相比在降低了算法的复杂度同时也提高了算法的准确性.