基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

齐齐哈尔大学学生对电子竞技运动的认知分析

电子竞技运动作为一种新型的体育项目,已成为高校校园文化的娱乐形式.采用问卷调查法和数理统计等方法,对齐齐哈尔大学学生电子竞技运动的认知情况进行调查分析.结果表明,电子竞技运动对大学生有很强的吸引力,发展前景广阔.学校要加强宣传,正确引导学生健康有序地参与电子竞技运动,丰富大学校园体育文化.     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

地理国情普查地表覆盖内业解译的质量问题研究

地表覆盖内业解译是地理国情普查的一道重要工序。地理国情地表覆盖内业解译现存图斑平面位置精度不足、分类错误多种多样等普遍问题,问题突出典型。文中针对这些问题图文并茂、清晰明了的进行了说明,并从多方面分析问题产生的原因,提出加强对技术指标和采集原则的学习和理解,加强内业与外业的结合,充分发挥解译样本的作用等建议,以有效提高内业解译的质量。     

影响高校残疾学生运动兴趣的因素及促进对策

本文以运动心理学为理论基础,采用文献资料法、调查问卷法、访谈法等研究方法就影响高校残疾学生运动兴趣的因素展开研究。经研究发现:运动需要满足差强人意、运动内容缺乏新奇性和适合性、成功体验机会少、运动技能水平低、师生关系欠融洽是导致残疾大学生运动兴趣的主要原因。在此基础上,提出了加强其运动兴趣的对策。     

青少年攀岩运动员赛前紧张因素分析与对策——以武汉市攀岩运动员为例

通过对武汉市50名9-16岁攀岩运动员进行调查与分析,认为对高度的恐惧心理、对比赛岩壁和线路的陌生感、对保护员的不适应、取胜动机过高等是青少年攀岩运动员赛前紧张的主要因素。并提出训练中可以采用"系统脱敏法"、"在不同场地、线路、保护员的条件下训练"、"降低取胜动机、加强心理辅导、开展模拟比赛"等训练方法来消除青少年攀岩运动员赛前紧张。     

切花的分类、栽培及应用

<正>观赏植物产品是园艺产品中的重要种类,在人们的日常生活中起到美化环境、陶冶情操、丰富精神文化生活的作用。观赏植物的茎、叶、花常用作插花、花篮、花圈或花环、花束及其他装饰等。用切花制作的花卉装饰造型不仅可以用来美化室内室外,创造优美舒适的生活休息环境;还可以用来美化布置各种集会、展览等场所,烘托或调节气氛。一、切花的定义及分类切花通常是指从植物体上剪切下来的花朵、花枝、叶     

多种教学方法在运动疗法教学中的综合应用

目的:提高教学质量,培养出适应社会需要的具有潜力的实用型康复人才。方法:根据运动疗法的专业特点,将学生临床实践能力的培养贯穿于整个运动疗法教学当中,根据不同的教学内容选择不同的教学方法。结果:根据不同的教学内容选择不同的教学方法,优化了学生的知识、能力和素质结构,取得了较好的效果。结论:只有根据临床需要认真研究教学内容,综合考虑教学各个方面的具体影响因素,选择出最合适的教学方法,才能在教学过程中取得事半功倍的效果,培养出适应社会需要的具有潜力的实用型康复人才。     

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.