Interaction Dynamics in AEC Global Teamwork

Architecture, engineering, and construction (AEC) global project teamwork is communication intensive and relies heavily on synchronous and asynchronous information and collaboration technologies (ICT). We explore in this paper how an asynchronous ICT, called ThinkTank, reshaped the work practice of design-construction global teams, and how the interaction with this ICT reshaped the purpose and benefits of its use. ThinkTank is a web-based asynchronous collaboration and discussion forum. We introduce the influence diffusion model (IDM) that formalizes the process of identifying the influence of people, messages, and terms mathematically. Discovering who the influence leaders in project teams are can be beneficial and critical from a corporate management perspective, since they can guide or motivate the team towards successful actions and outcomes. We present the ThinkTank-IDM integrated system and its validation with a testbed of 53 AEC global team project archived in ThinkTank over 8 years.     

东方文化神韵交响曲——谈韩国电视剧《大长今》的艺术魅力

韩剧的热播已成为一个不争的事实,它几乎成了韩国对外交流的一扇窗口。在影视产业竞争日益激烈的今天,韩剧异军突起,其成功的原因何在?本文以《大长今》为个案,着重在题材选择、文化内涵、艺术性和商业性的完美结合等方面来探讨其为何如此吸引中国观众,以期对我国的影视剧创作带来些许启示。     

硕士学位论文质量的综合评价

根据硕士研究了整个学程的教育规律,以硕士研究了的科研训练为起点,用模数学建立了一套硕士论文质量的综合评判方法。     

基于VB的自动组卷生成系统设计与应用

试题库的建设是学校考务工作发展的必然趋势 ,根据大连医科大学成人教育学院考务工作的实际情况 ,经过几年的工作总结分析 ,我们开发出了《试卷自动生成系统》,本系统从设计理念上坚持采用树状管理结构 ,每道题目都有一个主题设置 ,由“科目”、“学年”、“学期”、“章”、“节”、认知层”这六个参数组成 ,加上试题类型和试题难度 ,进而演变出试卷和成绩。本文从系统的初始设置、试卷生成等方面简要介绍了该系统的设计与实现的情况。     

玉林师范学院思想政治主题网站--红叶网系统集成方案设计与实现

随着信息技术和计算机网络的迅速发展．思想政治教育面临严峻挑战，建立思想政治主题网站势在必行，本文阐述了红叶网建设的方案设计、实施过程方案。     

基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

互联网舆情分析弹性自组织网

主要解决海量互联网信息的舆情分析问题。以概念倾向性和话题属性新概念为基础,建立了具有人工及自我双重训练功能的、具有自我反馈机制的舆情统计分析模型。以互联网为平台构建了虚拟的弹性自组织网,解决了网络舆情分布式计算、规模自由扩展及大规模舆情信息视觉化等的问题,并根据力学抽象使其具备了网络拓扑结构的自优化、自更新功能。实验表明,模型具有分析效率高、准确、结果直观等特点。     

基于FIFA的主题相似性计算模型

针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%·     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域,缺乏领域间的交互式协同,难以保证识别结果的准确性,因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别,另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近,从而使识别结果更全面、有效.另外,针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

略论文章题目的语言特征

文章题目重在它的标记性。因所处位置最为醒目，人们在遣词造句方面倾注了更多的心力。词语的便用表现为固定和新异两个方面的状貌。句法总体可分为名词性和述谓性的两大类，但使用中表现出的特征是尽可能地趋向于前者的组织结构。最后还对题目中标点符号的用法做了讨论。