高职院校建筑专业跟岗实习现状及存在的问题与对策

跟岗实习是高职院校教学中提升学生实践能力的重要环节,能够有效提升学生的岗位应用能力,符合当前社会对高技术性人才的紧密性、深层性、长远性的要求。文章根据当前高职院校建筑专业跟岗实习现状及存在的问题,对其对策展开了讨论。     

计算机专业教学改革及创新型人才培养

对我国计算机行业教育现状加以概述,并且提出相应的具体改革举措以及创新型人才的培养措施,进而对改革实践的最终结果进行较为合理的分析。     

地方高校国际化教学中建筑类专业团队建设的研究

以培养留学生为目标的国际化教学由于教学对象以及教学环境的特殊性,其专业团队的建设具有一定的难度。文章以地方高校为切入点,从中国高校普遍面临的问题入手,就在国际化教学中如何建设建筑类课程的专业教学团队提出具体的优化方法与途径,并希冀能以此提高学生的学习质量,提升教师的整体素养,推动学科及专业建设。     

食品质量与安全专业专业综合改革与内涵建设研究

食品质量与安全专业是食品科学与工程类专业之一,该专业经过17年逐步发展已形成较为完善的专业体系。本文从分析陕西理工大学该专业专业内涵和专业综合改革入手,进而对该专业人才培养模式和课程教学体系构建进行总结与探讨,以期为该专业发展提供一定的参考。     

浅析EPC模式下房建工程项目的专业管理

近年来,我国经济正处于从高速发展向高质量发展的转型升级过程中,对于房地产建设企业来说,也正在积极转变发展模式,像EPC等新型的运营管理模式在近年来取得了充分的发展,正在逐步的走向成熟。利用EPC模式,能够使房产建设企业更好的适应国内外更加多样的市场化需求,提升企业的盈利能力和市场竞争力。本文首先分析了EPC模式的主要优势和风险因素,并提出了EPC模式下房建工程项目的专业管理的要点,希望为房地产建设承包商的项目管理工作提供一定的参考思路。     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于文本信息处理的深度网络推荐技术研究

网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化.     

《服装设计师》杂志简介

《服装设计师》杂志2001年创刊,由中国纺织工业联合会主管,中国服装设计师协会主办,国内外公开发行的专业期刊。主要内容刊载服装设计相关专业文章,促进服装行业发展。刊物自创办以来始终坚持“权威,专业、时尚”的办刊宗旨,与正确奥论导向.保持一致,紧紧围绕时尚产业发展方向发挥窗口作用。     

基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。