城乡已婚者主要生命阶段家户结构分析——以1982年以来人口普查数据为基础

1982年以来四次人口普查数据显示,城乡已婚者在主要生命阶段的居住方式既有相同或相似表现,也有差异.2000年和2010年城市新婚者多组成独立生活单位,农村则为与父母同住比例最大.1982年和1990年,城乡初育妇女均以在核心家户生活为主导,至2000年城市20岁组初育妇女中的核心家户比例下降,25岁组依然以核心家户为主;2000年农村这两个年龄组初育妇女中的核心家户比例均较之前明显下降.在养育子女阶段,1982年和1990年不同年龄组多子女妇女中有较高比例的标准核心家户.城乡4个时期夫妇“空巢”峰值均在65岁组,有配偶老年夫妇独住峰值在75岁组及上下,老年夫妇健在时独住逐渐成为主要居住方式.城乡丧偶老年人的家户并未出现普遍“解体”,与已婚子女同住仍是主要做法,但“解体”趋向逐渐增强.     

大数据时代高校思想政治教育措施研究

高校是为社会培养高素质人才的场所,在大学中,人才的培养除了需要学生掌握充足的科学知识之外,还需要具备端正的思想。随着我国社会科技的不断发展,越来越多的信息充斥着人们的生活,大数据时代的到来给大学的思想教育工作带来了更多的机遇和挑战。本文分析了大数据时代的到来对高校思想政治教育产生的积极影响,并研究了基于大数据时代,高校的思想政治教育工作发展策略。     

大数据时代数字图书馆面临的困境与出路

伴随大数据时代的来临,客户对信息资源的需求与日俱增,因而图书馆的信息存储和配套服务也发生了明显的改变。为数众多的非结构化数据和半结构化数据剖析及发掘内含的价值将会成为图书馆的重要业务。在此形势下,图书馆的服务形式也应当作出相应的调整。     

新医改形势下大数据对医院档案管理的影响

新的医疗改革要求医院改变传统的观念,完善医疗设备,推进人才引进工作,完善人员培训工作,建立全新的信息数据库来不断地完善医院的医疗改革。只有提高医院的现代化信息管理水平,才更加有利于医疗事业发展。本文主要针对当前医院档案管理方面存在的漏洞提出见解,并针对这些问题提出相应的解决办法,力求满足医疗改革的要求。     

大数据时代档案服务科学化探讨

文化与科技的融合为档案服务创新带来了新的契机,将大数据等信息技术运用到档案服务领域的成效突出。在大数据时代,各种档案信息资源以数据化的方式呈现,传统的档案管理机制难以适应时代发展需求,阻碍档案服务工作的科学化、规范化以及可持续化。现如今,大数据技术这一词汇频繁见于国家档案局印发的各种文件中,足以凸显大数据技术对于档案服务的意义。本文致力于研究大数据技术与档案服务的融合,寻求档案服务科学化的路径,希望能够创新档案服务工作的各项要素,为档案服务工作的开展做导向。     

“互联网+”时代的思想政治教育困境及对策研究

随着大数据时代的到来,互联网在思想政治教育过程中具有不可估量的作用,它促使思想政治教育更加便捷与高效,但同时也深藏着潜在的危机。尽管技术性问题得到了较好的突破,但价值引导问题仍然是思想政治教育的重点和难点。时下,"互联网+"时代的思想政治教育面对诸多挑战,教育者和受教育者同时面临着信息筛选、管理难度加大、挑战主流意识形态、缺乏规则和责任意识的困境,阻碍了思想政治教育工作的顺利开展。为此,思想政治教育要紧紧抓住"互联网+"时代的技术性优势,净化网络思想政治教育环境,转变思想政治教育观念,创新思想政治教育方式。     

大数据知识产权法律规制研究

大数据具有多重法律属性,其所具有的知识产权法属性虽然作为多重属性中的一种屡被提及,却多用于多重属性的整体性研究,或者具体行为的判定研究,尚且缺乏较为深入的专门探讨。在知识产权法律规制模式下,深入分析大数据的知识产权法属性,并以大数据的法律规制为基础,进一步完善现有的知识产权法律制度,将有助于知识产权法对包括大数据在内的更多信息、技术形态进行更为有效的规制与保障。     

我国固定资产投资比例产出弹性及时变波动研究

文章基于扩展C-D生产函数,利用1991-2012年分段省际面板数据,通过贝叶斯面板模型,估计和分析了我国固定资产投资比例产出弹性的后验分布及其时变波动特征.研究表明:在我国固定资产投资比例产出弹性的波动区间为0.1652至0.2254,在不同的时期有不同的后验均值,存在一定的波定性,经历了先下降后上升再下降的波动过程;后验均值与GDP增长率存在明显的相关关系,随着GDP增长率的起伏而起伏,且稍滞后于GDP增长率.     

一种新的高维数据降维方法

一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,风力,降雨量等等,对于每时每刻的天气状况,可以用多变量组成的向量数据细致的表示。大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元建模带来了挑战:怎