利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

高职复合式人才培养改革的必要性与实施路径--以深圳职业技术学院印刷包装类专业为例

适应社会需要是衡量教育质量的根本标准。对深圳职业技术学院印刷包装类高职毕业生就业状况四年的调查数据分析表明,此类高职毕业生还无法全面适应岗位需求,其中重要的启示是复合式人才的缺失。在高职院校推行复合式人才培养改革势在必行,实施"主干+拓展"模式是实现复合式人才培养的路径之一。     

浅谈微博在高校网络思想政治教育中的应用

在网络化社会,微博已经成为人们交流与沟通的重要阵地,微博的使用人数也呈现出逐年上升的趋势,学生对于微博的认同感也超过了90%。作为一种全新的载体——微博的育人功能也受到了教育学界的广泛关注,"微博"属于新型生产力,在我国得到了飞速的发展,也渗透进了大学生生活与学习的各个方面,将微博与高校思想政治教育工作结合起来可以有效提升思想政治教育工作的创新性。该文主要分析微博在高校网络思想政治教育中的应用方式。     

钳工技能教育研究

当前,学生对于钳工技能教育存在一定的认识偏差,甚至感到技能实训课程枯燥乏味,进而对钳工专业学生参与实践学习、主动提升专业技能的积极性形成了负面影响。针对这一问题,该文就如何激发学生积极性,提升钳工技能教育水平展开进一步研究,通过课程教学包含的问题分析,制定了科学有效的应对策略。对提升钳工技能教育水平,优化实践教学效果,有效弥补不足缺陷,实现良好发展,有重要的实践意义。     

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。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.