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信息时代大学生信息素养教育及其对策探究 被引量:1
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作者 王九玲 《安阳师范学院学报》 2014年第2期141-144,共4页
信息素养教育是推进素质教育的重要途径,也是促进终生学习和构建学习化社会的重要手段。在概述信息素养与信息素养教育内涵演变的基础上,分析了当代大学生信息素养教育的现实需要,结合信息时代和社会发展背景,阐释了大学生信息素养教育... 信息素养教育是推进素质教育的重要途径,也是促进终生学习和构建学习化社会的重要手段。在概述信息素养与信息素养教育内涵演变的基础上,分析了当代大学生信息素养教育的现实需要,结合信息时代和社会发展背景,阐释了大学生信息素养教育的必要性和紧迫性,提出基于高等院校的大学生信息素养教育的对策和途径。 展开更多
关键词 信息素养 大学生 素养教育
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秭归港物流园铁路装卸作业区布置方案研究
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作者 王九玲 《工程建设与设计》 2019年第18期89-92,共4页
秭归港物流园拟打造水铁联运物流基地,通过本次研究,得出合理的铁路装卸作业区布置方案,为物流园建设提供技术支撑。秭归港物流园铁路装卸作业区布置采用集装箱作业区、成件货物作业区、沿港区分散布置方案(方案I),该方案对秭归物流园... 秭归港物流园拟打造水铁联运物流基地,通过本次研究,得出合理的铁路装卸作业区布置方案,为物流园建设提供技术支撑。秭归港物流园铁路装卸作业区布置采用集装箱作业区、成件货物作业区、沿港区分散布置方案(方案I),该方案对秭归物流园区的规划影响较小,水铁联运便捷,运输管理方便、工程实施相对容易。下阶段需结合港区码头泊位及装卸工艺流程对铁路装卸作业区进行局部优化,以整合装卸机械及堆场使用,提高作业效率。 展开更多
关键词 水铁联运 物流园 铁路装卸区 布置探讨
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反向传播神经网络算法结合拉曼荧光光谱法定量检测特级初榨橄榄油掺假 被引量:6
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作者 王九玲 罗文 李文凯 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第22期126-133,共8页
目的 建立基于反向传播神经网络算法结合拉曼荧光光谱技术定量检测低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的分析方法。方法 制备11种不同掺假浓度的特级初榨橄榄油混合油样各10份,在相同时间、空间及目标的前提下,使用同台光谱探测系统,采集... 目的 建立基于反向传播神经网络算法结合拉曼荧光光谱技术定量检测低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的分析方法。方法 制备11种不同掺假浓度的特级初榨橄榄油混合油样各10份,在相同时间、空间及目标的前提下,使用同台光谱探测系统,采集样品的拉曼光谱和荧光光谱。经过卷积神经网络去除拉曼光谱的基线,实现拉曼光谱和荧光光谱的数据预处理。根据分子光谱与电子光谱的特征差异,人为干预并设定拉曼光谱的权重,建立低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的反向传播神经网络回归模型。结果 综合评估了反向传播神经网络回归模型的评价参数,特级初榨橄榄油掺假的反向传播神经网络模型的测试集决定系数为0.9716,均方根误差为0.0569,模型预测效果较好。结论 本研究提出的反向传播神经网络算法结合拉曼光谱与荧光的探测方法,满足快速检测低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的定量分析需求,为评价或跟踪特级初榨橄榄油的品质提供了一种无损伤、高效率、低成本的新检测思路。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 拉曼光谱 荧光 特级初榨橄榄油 掺假
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新媒体环境下的高校图书馆阅读推广服务创新 被引量:5
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作者 王九玲 《安阳工学院学报》 2020年第5期62-64,共3页
随着社会信息化的快速发展,新媒体时代早已悄然而至。移动设备的普及迅速改变着社会生活的方方面面,移动学习、碎片化学习突破了时间和空间的限制,使学习和阅读变得随时随地、无处不在。分析了新媒体环境对阅读和学习的影响,揭示了新形... 随着社会信息化的快速发展,新媒体时代早已悄然而至。移动设备的普及迅速改变着社会生活的方方面面,移动学习、碎片化学习突破了时间和空间的限制,使学习和阅读变得随时随地、无处不在。分析了新媒体环境对阅读和学习的影响,揭示了新形势下高校图书馆开展阅读推广活动的重要意义,指出了当前高校图书馆阅读推广活动存在的问题,并探讨了新媒体环境下高校图书馆阅读推广服务的创新途径。 展开更多
关键词 新媒体 高校图书馆 阅读推广
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基于两层分解算法和改进SVM的油田采出水处理效果预测研究 被引量:2
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作者 徐磊 侯磊 +7 位作者 朱振宇 徐震 雷婷 李雨 李强 陈秀芹 王九玲 陈星燃 《石油科学通报》 2021年第3期505-515,共11页
准确的水质预测是评估油田联合站采出水处理效果的重要依据,为水质预警提供科学依据。传统方法存在主观性强和耗时性长等缺点,现有部分研究借助于机器学习方法,但对数据噪声和数据非线性考虑不足。本研究提出一种基于两层分解算法与改... 准确的水质预测是评估油田联合站采出水处理效果的重要依据,为水质预警提供科学依据。传统方法存在主观性强和耗时性长等缺点,现有部分研究借助于机器学习方法,但对数据噪声和数据非线性考虑不足。本研究提出一种基于两层分解算法与改进支持向量机相结合的预测方法。通过两层分解算法消除冗余噪声,提取初始数据主要特征。利用分层抽样对原始数据集进行划分,避免传统随机抽样引起的样本偏差。采用改进粒子群算法优选支持向量机参数,提高全局收敛能力。针对桩西采油厂联合站4个案例,依据相对误差、平均绝对百分比误差和决定系数3个评价指标对提出的预测方法展开准确性评价,基于4个案例3个指标值的平均值分别为-0.38%、5.23%和0.82%。相比于现有主流机器学习方法,提出的预测方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 油田联合站 水质预测 机器学习 两层分解算法 改进支持向量机
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浅析思维导图在提升阅读品质中的应用
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作者 王九玲 《安阳师范学院学报》 2020年第3期147-150,共4页
思维导图是一种整体性、可视化思维工具,通过记录和整理思考的过程,促进对信息的理解。在阅读过程中运用思维导图,能提高阅读专注力、促进对信息的理解和甄别、促进逻辑思考能力的提升,进而提升阅读品质。
关键词 思维导图 阅读品质
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