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科研素质的提升是高校研究生培养的重要目标。随着信息技术的发展,研究生培养已与大数据发生了深度融合,海量科学数据逐渐成为科学研究的基本工具和信息来源。如何在大数据浪潮下推进教育事业的发展,稳步提高学生的数据素养和科研素质,驾驭第四范式的挑战成为亟待解决的问题。文章重点分析大数据时代下高校学生学习方式和科研方法的改变,从教学模式、科研方法两方面具体研究大数据对研究生科研素质培养产生的冲击,同时分析了知识产权、科研伦理等问题,并针对大数据应用于教育领域的独特性,提出研究生科研素质培养建议。 相似文献
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<正>日本的地震背景概述日本是一个灾害多发的国家,主要天灾是地震及地震引起的其它灾害,日本列岛按照地质构造可分为西南日本与东北日本两大区域。其界线为本州中部的糸鱼川静冈构造线。日本列岛附近是欧亚板块、菲律宾海板块、太平洋板块和北美洲板块的交界地,同时日本列岛还处在环太平洋造山带、火山带、地震带之上。故日本为多 相似文献
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一种有效的SAR图像目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果. 相似文献
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