关于信息与计算科学专业人才特色培养的思路与实践

信息与计算科学专业培养目标是以信息技术与计算技术的数学基础及应用为研究对象的理科类专业。针对此,在教学中,就应该以培养该专业学生的数学素养和研究素养,以及所具备的专业能力为重。     

再论粒化思维

为了保证粒化思维的完整性,用以指导粒计算的研究与发展,采取质性研究方法,首先分析粒化思维的实践性、辩证性、横纵性三个特征,给出粒化思维的结构与功能,接着阐述粒化思维的相互兼顾、对立统一、相互作用、反身重构和逐层演化五个主要规律,论证粒化思维的生成、动力、转化等三个运行机制,最后阐述了粒化思维的分析方法,进一步深化了对粒化思维的认识。     

大学计算机基础教育的“文化观”与“工具论”

针对大学计算机基础教育的“文化观”和“工具论”,提出只有将二者有机融合才是当今信息技术教学的主旨,论述了计算思维能力的培养正是“工具”和“文化”的交叉结合,阐述了地方高校计算机基础教学首要还是培养学生信息素养和创新能力,在学习和实践中逐步提升大学生计算思维能力的观点.     

四川民营经济发展五年成就辉煌

过去五年间,四川GDP由2002年的4725.0亿元增加到2007年的10505.3亿元,按可比价格计算年均增长12.8%,成为改革开放以来四川经济增长最快的时期。这些成绩的取得,与民营经济迅速发展壮大休戚相关。2002年,全省民营经济增加值为1645.12亿元,占GDP比重的34.8%。     

国际石油价格长期趋势预测系统的研制与应用

国际石油价格的剧烈波动将对经济乃至整个社会产生巨大的影响。如何准确预测国际油价趋势已成为一个非常重要的课题。基于小波多尺度分析长期趋势多步预测模型, 设计并开发了国际石油价格长期趋势预测系统(LOFS)。该系统的应用证明:LOFS系统在一定程度上可以预测未来国际油价的变化趋势, 但预测的关键是选取合适的参数(小波波形、峰谷选取严格度、波动检验量常数)。基于计算实验的思想, 提出了一套确定参数的方法, 并据此预测了2013年Brent原油价格的走势。     

大学物理教学中融入数值计算与模拟技术的研究

数值计算与模拟技术应用在大学物理教学中是计算机辅助大学物理教学的一种新形式.文章讨论了大学物理教学中融入数值计算与模拟技术的必要性与可行性,分析了大学物理教学中存在的问题,探索了在大学物理教学中融入数值计算与模拟技术的实施途径.     

计算语言学及其视角下的翻译平台建设

计算语言学是一门包含计算机科学、语言学、数学以及认知科学等学科的新兴交叉学科,它随着计算机在语言处理领域的应用而出现并不断发展,最终自成体系。探讨语言学对计算语言学发展的作用及在计算语言学视角下的翻译平台建设,能够促进对两门学科研究的深入认识与积极探索以及对翻译活动的有效实践。语言学的分析方法与计算语言学的处理方法之间存在着某种似乎合理的分工,这两种分析处理方法的最佳结合取决于合理的混合模型系统的设计。从计算语言学视角下翻译平台建设等方面的应用探讨混合模型系统的研究方法,希望为促进翻译及外语教学等其他领域提供一些新的视角,引起更多研究者对计算语言学的关注,共同推动人类语言技术的进步。     

云存储在公务文件管理中的应用

云存储是在云计算（cloudcomputing）概念上延伸和发展出来的一个新的概念。云计算是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。     

中小企业联合担保贷款的计算实验金融分析

中小企业在为国民经济做出越来越大贡献的过程中,却一直面临着信贷难问题．从政府角度出发,采用基于计算实验金融的多 Agent 仿真技术构建了违约成本——社会信用环境模型和选择策略概率模型,分析了联合担保中的企业数量规模以及信用环境对银行—中小企业信贷行为的影响．发现数量规模和信用环境对于信贷行为的影响机制,进而提出了相应的政策建议,以期能为政府解决中小企业融资难问题提供决策参考．     

基于大数据的城市人口社会经济特征精细时空尺度估计——数据、方法与应用

随着时空大数据的出现和数据挖掘技术的发展,学界在精细时空尺度上对城市人口社会经济特征分布的研究中取得了长足进展,有效弥补了传统数据时效性差、空间精细度低等不足。但这些研究集中在城市信息学、计算社会科学、地理学等领域,其成果尚未广泛应用于以城市人口时空分布为决策依据的资源配置研究中,以解决制约城市精细化管理实践深入的科学问题。为促进信息沟通和学科间对话,就城市人口社会经济特征精细时空尺度估计的数据源、估计方法与模型、结果验证与模型评估、较成熟的人口特征分布数据集、精细尺度人口特征数据的应用背景和主题等展开分析,并展望了相关研究的前景与面临的挑战。分析发现:城市人口特征的精细时空尺度估计所运用的方法包括空间回归、机器学习以及神经网络等。在诸多社会经济特征中,人口数量的时空分布研究最为成熟,经历了从单一数据源到多种数据源、从一般格网化到带有空间信息的格网化、从低时空分辨率到高时空分辨率的发展。城市人口的性别、年龄、种族和教育程度等特征可基于社交媒体数据预测,但尚不成熟。人口特征的精细尺度数据应用主题日趋丰富,包括疾病防控、贫困识别、气候变化应对、城市风险识别、城市发展历程回溯、城市社会空间结...