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聚类分析在中医药领域的研究进展 被引量:5
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作者 于芷涵 李丹 闫朝升 《世界中医药》 CAS 北大核心 2024年第4期572-576,共5页
随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象... 随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象(指标)集,为中医药知识发现提供重要依据。本文在梳理聚类分析研究概况基础上,系统整理聚类分析在证候、证型演变、用药规律和中药鉴别等方面的应用现状,阐述了应用不足,为聚类分析与中医药传承发展的有机结合提供有益借鉴。 展开更多
关键词 中医药 聚类分析 证候 证型演变 用药规律 中药鉴别 数据挖掘 知识发现
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信息技术环境下智慧课堂的构建研究 被引量:23
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作者 张艳明 桂忠艳 李巍巍 《教学与管理》 北大核心 2020年第12期95-97,共3页
随着云计算、大数据和互联网等现代信息技术的飞速发展,信息技术与教育教学不断融合,由此诞生了智慧课堂。智慧课堂改变了传统教学模式,坚持"以学生为中心",在学情分析、师生互动和个性化辅导等方面进行了改革,形成了科学的... 随着云计算、大数据和互联网等现代信息技术的飞速发展,信息技术与教育教学不断融合,由此诞生了智慧课堂。智慧课堂改变了传统教学模式,坚持"以学生为中心",在学情分析、师生互动和个性化辅导等方面进行了改革,形成了科学的可行性评价体系。本文在分析智慧课堂特征的基础上,介绍了智慧课堂环境的构建和教学新形态,研究了智慧课堂在课前阶段、课中阶段和课后阶段的教学流程设计方案,以期对智慧课堂的实践应用提供参考。 展开更多
关键词 智慧课堂 信息技术 教学流程 云计算
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基于置乱变换的图像关键信息隐藏算法
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作者 刘红雨 王晓磊 +2 位作者 张艳明 孙尧 李巍巍 《信息安全研究》 2022年第10期1043-1048,共6页
常规算法分解图像关键信息时,像素点中存在编码冗余,导致信息隐藏后保密性较差.提出基于置乱变换的图像关键信息隐藏算法.通过一维线性预测去除图像像素冗余,求出预测误差,经过数据集合映射去除心理视觉冗余,将分层图像转换为二进制图像... 常规算法分解图像关键信息时,像素点中存在编码冗余,导致信息隐藏后保密性较差.提出基于置乱变换的图像关键信息隐藏算法.通过一维线性预测去除图像像素冗余,求出预测误差,经过数据集合映射去除心理视觉冗余,将分层图像转换为二进制图像,消除图像编码冗余;采用多普勒效应分解压缩图像中的关键信息,利用小波变换计算图像的概率分布密度,实现图像关键信息加密;利用置乱变换技术变换关键信息像素位置,使其插入像素对,隐藏在像素对的相位分量中,从而实现图像信息的宏观置乱和微观置乱.实验结果表明,相比常规算法,降低了隐藏关键信息后加密图像的不动点比和对角方向相关系数,提高了关键信息被攻击难度,充分保证了关键信息的保密性. 展开更多
关键词 置乱变换 信息隐藏 像素压缩 信息分解 小波变换 像素位置
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高校思政教育与微信创新结合策略研究 被引量:16
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作者 李程龙 《高教探索》 CSSCI 北大核心 2017年第A01期159-160,共2页
高校是培养高素质人才的重要平台,也是我国思想政治教育的前沿阵地。如今,随着微信的普遍应用,高校思想政治教育也面临极大的挑战和机遇。如何利用微信来提升高校思想政治教育工作的实效性,促进当代大学生综合素质不断提升,成为当前高... 高校是培养高素质人才的重要平台,也是我国思想政治教育的前沿阵地。如今,随着微信的普遍应用,高校思想政治教育也面临极大的挑战和机遇。如何利用微信来提升高校思想政治教育工作的实效性,促进当代大学生综合素质不断提升,成为当前高校需要认真思考并践行的重要课题。 展开更多
关键词 高校辅导员 思政教育 微信
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基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究 被引量:7
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作者 桂忠艳 张艳明 李巍巍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第7期1979-1982,共4页
利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征,为学习者提供个性化的学习资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题,提出了一种基于行为序列分析的学习资... 利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征,为学习者提供个性化的学习资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题,提出了一种基于行为序列分析的学习资源推荐算法。首先,提出行为序列及其相关概念的定义,并提出行为序列相似度计算方法;然后提出基于行为序列相似度的协同过滤推荐算法,计算学习者相似度并为待推荐学习者生成学习资源推荐列表;接着给出基于学习风格的推荐方法,将学习者学习风格特征融入推荐过程;最后,给出基于行为序列分析的学习资源推荐算法的模型。提出的算法没有对行为序列的模式进行限制,具有较高的适用性,对深入研究网络学习行为序列数据为学习者提供个性化学习服务具有一定的借鉴作用。 展开更多
关键词 网络学习行为 行为序列相似度 学习者相似度 协同过滤 学习风格
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