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公平、质量与服务: 新高考改革中师生满意度的实证分析
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作者 覃红霞 张金丹 李林 《教育学报》 CSSCI 北大核心 2024年第6期134-148,共15页
基于《关于高考改革的调查问卷》,依据公共服务满意度模型与高等教育满意度模型,调查了高中生、大学生、高中教师、大学教师四类新高考改革利益相关者,深入分析其对新高考改革的满意度及其影响因素。研究探讨了改革预期、质量感知、公... 基于《关于高考改革的调查问卷》,依据公共服务满意度模型与高等教育满意度模型,调查了高中生、大学生、高中教师、大学教师四类新高考改革利益相关者,深入分析其对新高考改革的满意度及其影响因素。研究探讨了改革预期、质量感知、公平感知和服务感知对师生群体新高考改革满意度的影响路径,结果显示:师生群体对新高考改革的成效普遍满意,但仍存在改进空间;不同师生群体对于新高考改革满意度的影响机制存在差异;质量感知、公平感知和服务感知作为中介变量,对师生新高考改革满意度产生重要影响,且其间接效应显著大于直接效应;在具体观测变量中,职业规划服务对师生群体满意度的影响最为显著,其次是招生服务,而情感养成则是师生群体相对不满意的因素;师生群体对发展期望的高度关注与实际感知到的学生发展质量之间存在差距,因此,提升学生发展质量不仅是提升新高考改革满意度的关键途径,也是未来改革的重要方向。 展开更多
关键词 新高考改革 改革满意度 职业规划服务 学生发展质量
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云系统中基于同态哈希认证的大数据安全传输 被引量:11
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作者 陈艺 江芝蒙 张渝 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第5期1250-1256,共7页
针对云系统中现有安全数据传输机制缺乏明确的数据分类以及传输过程中安全风险较大等问题,提出一种云系统中基于同态哈希认证的大数据安全传输。将不同类型的文件转换为文本文件,基于风险影响程度对其分类,文件被标识为机密或公共。当... 针对云系统中现有安全数据传输机制缺乏明确的数据分类以及传输过程中安全风险较大等问题,提出一种云系统中基于同态哈希认证的大数据安全传输。将不同类型的文件转换为文本文件,基于风险影响程度对其分类,文件被标识为机密或公共。当机密文件传输时,发送方加密文件,接收方基于同态哈希对发送方进行身份认证,确保数据安全性。在Hadoop分布式文件系统中,对所提方法的性能进行论证,实验结果表明,所提方法能够在提高数据传输安全性的同时尽可能小地影响数据传输量。 展开更多
关键词 云系统 同态哈希认证 大数据安全传输 分布式文件系统 风险影响程度
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云环境下改进SOS的多目标任务调度算法 被引量:1
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作者 陈艺 江芝蒙 张渝 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1214-1223,共10页
为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(S... 为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(SOS)算法,加入自适应变异率以提高全局搜索能力。通过设定坐标进行任务分配,利用改进后SOS算法实现多目标任务优化调度。云计算仿真结果表明,所提算法相比于其它算法,有效改善了能源利用率、能耗和时间成本,具有较好的Qo S传输性能。 展开更多
关键词 云环境 多目标任务调度 改进SOS算法 准反射学习 自适应变异率 云计算仿真软件
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基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法 被引量:2
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作者 钟云胜 郝加波 腾云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2379-2382,共4页
针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地作出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为;然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的... 针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地作出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为;然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为;另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。 展开更多
关键词 行为选择机制 机器人控制 多层感知前馈神经网络 简化粒子群算法
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核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护 被引量:1
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作者 江芝蒙 侯翔 李杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期268-272,280,共6页
云数据及大量网络数据需要在保护用户隐私的前提下进行统计和分析,对此提出核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护算法。将云数据进行数学化建模,该算法将隐私保护作为数据转换问题进行处理,转换问题分为隐私不敏感任务和隐私... 云数据及大量网络数据需要在保护用户隐私的前提下进行统计和分析,对此提出核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护算法。将云数据进行数学化建模,该算法将隐私保护作为数据转换问题进行处理,转换问题分为隐私不敏感任务和隐私敏感任务两类。该算法形成类间散布矩阵,寻找子空间维度来解决特征值分解问题,并对广义特征值排序,得到广义特征向量对应的最大广义特征值;对云数据进行转换,实现数据隐私保护。实验结果表明,该方法能够实现用户隐私保护,并且核广义特征值分解算法优于子空间隐私保护算法,且两种隐私保护算法都优于其他隐私保护方法。 展开更多
关键词 云数据 隐私保护 子空间投影 核广义特征值分解 数据转换
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