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关键词： 概率语言术语集   特征值   非个性化推荐   产品排序  

摘要： 概率语言术语集以其能够准确清晰地表达决策者自身偏好且能有效处理决策过程中产生的不确定信息等优点,近年来成为了推荐领域的研究热点.然而相对于个性化推荐场景,其在非个性化推荐方面的研究至今鲜有人涉及.文章将概率语言术语集的特点与非个性化推荐相结合,从各概率语言术语值之间的横向比较出发,提出了一种非个性化产品的推荐策略,以丰富非个性化推荐算法的研究.首先利用概率语言术语集描述了系统中的产品,借助数据补齐的方法建立了产品之间的可比关系.其次,以标准化的概率语言术语集为基础,构建了非个性化产品的排序矩阵.最后,运用特征向量方法得到了一般的非个性化产品的推荐排序.论文借助MovieLens数据集进行了应用,得到了有效的推荐结果.通过对比分析验证了算法的可靠性和科学性.文章研究旨在为概率语言术语集在非个性化推荐领域的应用提供一种新的思路参考.

关键词： 基金经理   相对收益   绝对收益   证券投资基金   线性回归分析   个人养老金   特征向量   相关性分析  

摘要： 本文研究个人养老金FOF基金业绩的相关影响因素,主要包括:基金资产配置,基金经理和基金历史评级三方面特征。对202305至202309市场下降区间,151只个人养老基金734个特征向量按月末时点进行提取和标准化,并进行了相关性分析和线性回归分析。结果表明:市场下降区间,FOF基金的绝对和相对收益均与“权益类占比”呈较显著的负相关性,相对收益与“前10子基金资金集中度”呈一定的正相关性;FOF基金的绝对收益与基金经理近期所辖普通证券投资基金的整体回报呈一定的正相关性;FOF基金业绩与6个月前的历史评级无显著相关性。

关键词： 诊疗技能   临床医师   临床病例   临床医学   应用科学   思维方式   征稿启事   实践性  

摘要： 临床医学是实践性很强的应用科学,临床医师需要在工作中不断提高自己的诊疗技能,这其中思维方式方法的学习和锻炼是不可或缺的。鉴于内科学科的特点,我刊在创刊伊始即设立了“临床病例(理)讨论”栏目,每期至少刊出1篇,至今已刊出400余篇,深受广大读者的喜爱。

关键词： 隐形圆   直角   数量积   平方和   距离比  

摘要： 求解解析几何问题时,经常会遇到隐形圆,而借助隐形圆的直观、明了,有利于从形的角度去灵活处理目标问题,彰显以形助数思想在解题中的运用。关注隐形圆的常见类型,有利于帮助我们不断积累解题经验,逐步强化对相关知识、方法的综合运用,进而提升解题能力。

关键词： 英文文本   特征值提取   概率启发   语义启发  

摘要： 提出一种基于多重启发式规则的英文特征值提取算法。该算法从概率论和英语语义两个层面引入了词频启发式规则、集中度启发式规则、同义启发式规则、同源启发式规则等特征值提取手段,阐述各种启发规则下的数据处理方法以及特征值提取算法具体流程,并将所提出的基于多重启发式规则的英文特征值提取算法与基于词频的常规算法进行对比,取得了较为理想的特征值提取效果。

关键词： 火焰图像   特征向量   卷积神经网络   识别正确率  

摘要： 传统方法无法描述火焰变化特点,导致识别错误率高,识别时间长,为获得更加理想的识别结果,设计基于卷积神经网络的火焰识别算法。采集火焰图像,对火焰图像进行预处理,提高火焰图像的清晰度,并提取火焰识别特征,采用卷积神经网络对特征和火焰状态之间的关系进行模拟,构建火焰智能识别模型。在相同测试平台下,与其他方法进行对照实验,结果表明,所提方法描述火焰的变化特点,大幅度提升火焰识别正确率,同时缩短火焰识别时间,识别整体性能明显优于经典方法,具有较高实际应用价值。

关键词： 国家水网   用水量   用水需求   规划设计   工程建设   运行管理  

摘要： 文章针对我国水资源禀赋及社会发展现实情况,论述了构建国家水网的必要性,研究了我国水网规划和建设中的水达峰问题,分析了水网规划的建设依据——水平衡健康评价,并对国家水网在规划设计、工程建设、运行管理方面的科技需求及政策需求进行了探讨。

关键词： 病例讨论   临床   应用   实习生   探讨   教学  

摘要： 随着人类社会的进步和科技发展,环境污染等问题使得疾病也呈现出多样化、复杂化的特点,这对现代化医学人才提出了更高的要求,传统的医学教育模式已很难适应现今的医疗大环境,面对病例变化的复杂性和多样性,对临床教学的要求也越来越高,“病例讨论”教学法应运而生。“病例讨论”教学模式强调在临床医学教学中以“病例”为主体,更加注重发挥学生和医生的自主性和参与性进行病例的讨论和钻研,进而进行明确的鉴别诊断和有效诊断,最终提出针对临床疾病的最优治疗方案。文章主要通过病例讨论教学在心胸外科实习医生的应用实践中,介绍了其重要性,具体实践流程,应用前景及教学成效,探讨临床病例讨论在实际教学应用中的经验和体会。

关键词： 记忆检索   DBSCAN聚类   特征向量   回归模型   分类预测   拟合优度   鲁棒性  

摘要： 单词记忆检索是指人在记忆中搜索到一个单词的过程,是单词学习的重要方面。目前关于单词记忆检索的研究非常有限。文中提出一种基于DBSCAN聚类和随机森林的单词记忆检索难度预测模型,通过仿真程序和机器学习算法,从单词自身特征出发预测单词记忆检索的难度。首先开发一个单词记忆检索仿真程序,根据仿真程序结果以及单词的字母组成结构、词性、使用频率构造特征向量,训练一个随机森林回归模型集用于预测单词记忆检索难度七维向量表达。另外,使用DBSCAN聚类算法获取单词难度标签,在此基础上训练一个随机森林分类预测模型用于预测单词的难度分类。实验结果表明:回归模型集平均拟合优度R2值达到了0.906;分类预测模型准确率达到了0.985;模型整体具有较好的鲁棒性。