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论少数民族影视的困境与突围
被引量：
2
1
作者
张素威
代乐乐
《电影评介》
2010年第17期20-21,共2页
少数民族影视通过用视听结合的影像手段将少数民族文化予以记载、保留和补救,既有利于少数民族文化的有效保护和良性传承,也有利于我国影视产业的健康快速发展,具有十分重要的现实意义。少数民族影视作用虽大,但也面临着重重困境,亟待...
少数民族影视通过用视听结合的影像手段将少数民族文化予以记载、保留和补救,既有利于少数民族文化的有效保护和良性传承,也有利于我国影视产业的健康快速发展,具有十分重要的现实意义。少数民族影视作用虽大,但也面临着重重困境,亟待突围。
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关键词
少数民族影视
作用
困境
突围
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职称材料
论少数民族文化的影视表达
被引量：
1
2
作者
张素威
代乐乐
《电影评介》
2010年第18期13-14,共2页
在市场经济迅猛发展的今天,很多优秀的少数民族文化遭遇了生存危机,陷入了传承困境,为此学者和政府也推出了多条措施来保护这些行将消失的"文化遗产"。影视是高科技产物,通过声光电等现代高科技手段,将大众生活与艺术审美融...
在市场经济迅猛发展的今天,很多优秀的少数民族文化遭遇了生存危机,陷入了传承困境,为此学者和政府也推出了多条措施来保护这些行将消失的"文化遗产"。影视是高科技产物,通过声光电等现代高科技手段,将大众生活与艺术审美融为一体,少数民族文化与影视媒介的联姻,既是少数民族文化扩大影响力、提高美誉度的有力举措,也是实现少数民族文化保护、传承和创新的重要途径。
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关键词
少数民族文化
现状
保护
影视手段
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职称材料
非计划再入院风险预测研究
被引量：
11
3
作者
李金林
赵秀林
+2 位作者
张素威
张增博
朱镜蓉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期198-205,212,共9页
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模...
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达到96.65%.本研究成果可以使医疗机构基于患者历史医疗数据,从时间和可能性两个维度更全面、精准地评估患者再入院风险,进而采取必要的干预措施,降低非计划再入院率.
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关键词
非计划再入院
风险预测
机器学习
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职称材料
题名
论少数民族影视的困境与突围
被引量：
2
1
作者
张素威
代乐乐
机构
赣南师范学院
出处
《电影评介》
2010年第17期20-21,共2页
文摘
少数民族影视通过用视听结合的影像手段将少数民族文化予以记载、保留和补救,既有利于少数民族文化的有效保护和良性传承,也有利于我国影视产业的健康快速发展,具有十分重要的现实意义。少数民族影视作用虽大,但也面临着重重困境,亟待突围。
关键词
少数民族影视
作用
困境
突围
分类号
J905 [艺术—电影电视艺术]
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职称材料
题名
论少数民族文化的影视表达
被引量：
1
2
作者
张素威
代乐乐
机构
赣南师范学院
出处
《电影评介》
2010年第18期13-14,共2页
文摘
在市场经济迅猛发展的今天,很多优秀的少数民族文化遭遇了生存危机,陷入了传承困境,为此学者和政府也推出了多条措施来保护这些行将消失的"文化遗产"。影视是高科技产物,通过声光电等现代高科技手段,将大众生活与艺术审美融为一体,少数民族文化与影视媒介的联姻,既是少数民族文化扩大影响力、提高美誉度的有力举措,也是实现少数民族文化保护、传承和创新的重要途径。
关键词
少数民族文化
现状
保护
影视手段
分类号
J905 [艺术—电影电视艺术]
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职称材料
题名
非计划再入院风险预测研究
被引量：
11
3
作者
李金林
赵秀林
张素威
张增博
朱镜蓉
机构
北京理工大学管理与经济学院
联通在线信息科技有限公司
南京大学计算机科学与技术系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期198-205,212,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71432002,71572013)。
文摘
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达到96.65%.本研究成果可以使医疗机构基于患者历史医疗数据,从时间和可能性两个维度更全面、精准地评估患者再入院风险,进而采取必要的干预措施,降低非计划再入院率.
关键词
非计划再入院
风险预测
机器学习
Keywords
unplanned hospital readmission
risk prediction
machine learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
R197.32 [医药卫生—卫生事业管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
论少数民族影视的困境与突围
张素威
代乐乐
《电影评介》
2010
2
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职称材料
2
论少数民族文化的影视表达
张素威
代乐乐
《电影评介》
2010
1
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下载PDF
职称材料
3
非计划再入院风险预测研究
李金林
赵秀林
张素威
张增博
朱镜蓉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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