关于厦门大学本科生读研意愿的实证研究

本研究采用2013年厦门大学公共事务学院学生所做的关于本校《大学生学业状况调查》的数据，对扩招后我国高校研究生入学选择及其入学动机展开了分析。分析集中在以下三个方面：本科毕业后表示读研意愿的学生群体的特性、本科生打算读研的影响机制、本科生打算读研的入学动机。     

数据驱动学习下的大学英语翻译教学设计研究

语料库的运用革新了翻译教学。本文以社会建构主义为理论指导，采用源于Time(双语)和Economist(双语)的翻译教学平行语料库及源于学生翻译练习文本的学习者翻译平行语料库，探索数据驱动学习的大学英语翻译教学设计及其操作方式，构建大学英语翻译教学模式，为翻译教学提供新的路径。     

大数据应用中数据收集的合法性分析

在"大数据"时代,大量的数据涉及到个人信息和商业信息,遵守相关的法律和政策、对个人信息和商业秘密进行适当和充分的保护,是企业必须面对的挑战。本文立足于大数据应用的整体环境,结合最新出台的法律法规,对数据收集的合法性进行深入浅出、条分缕析的说明,进而为企业在个人信息保护、著作权保护、不正当竞争、计算机系统保护等方面提出法律风险提示和控制措施。     

惠在政企:移动信息化促其高效办公

在现代化的社会中,移动信息化的应用越来越广泛,其正在潜移默化的影响和改变着企业向科学化、高效化、自动化的方向发展。可见,移动信息化具有良好的应用效果。本文就此对移动信息化如何促进办公更加高效进行详细的分析和探讨。     

民营实体书店的创新盈利模式探究

谁说实体书店将最终消亡?谁说民营实体书店无法盈利?大众书局凭借不断创新的经营理念,成为行业领头羊。而扑面而来的移动互联时代,对大众书局的未来发展又提出新的挑战。     

大数据产业发展及我国应对措施

随着近几年移动互联网、物联网、云计算等的快速发展,大数据爆炸式地增长.大数据的研究和应用越来越被人们所需求,它的应用时刻影响着人们的生活,随之催生了大数据产业这一新兴产业.文章通过对大数据产业的基本内容、发展、应用领域、国内外发展状况和未来发展趋势的研究,提出了大数据产业面临的挑战以及我国应对对策.     

远期运费市场(FFA )预测即期运价的精度分析

中国从澳大利亚和巴西进口的大部分铁矿石使用好望角型船运输,准确预测该两条航线的即期运费对航运相关企业很有意义.运用自回归模型(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)和向量自回归模型(VAR)三种模型预测即期价格,并对三种模型的预测误差进行比较,结果发现:三种模型所得到的预测结果的平均误差百分比均小于2%,完全可以满足企业预测即期运费的精度要求;拥有远期运费滞后因子的VAR 模型的预测精度并不比单变量模型(AR ,ARMA)高,可见远期运费市场对即期市场的价格引领作用有限;即期运费受到滞后一期自身的影响大于滞后一期远期价格,且统计上显著     

我国不可移动文物认定的法理考量

不可移动文物是物质文化遗产的重要组成部分，对其进行认定是后续实施保护和管理的前提和基础。没有认定就没有保护。在现有立法对不可移动文物采取分类列举的基础上来看，目前实践中存在着不可移动文物认定标准不明确，认定程序不完善，以及认定与登记、登录等环节衔接不畅，认定部门与其他部门缺少联动等诸问题。为此，应明确不可移动文物的认定标准，完善认定程序，实现信息共享，健全登录制度。     

基于群体协同智能聚类的期刊分类大数据自动存储方法

求解期刊分类大数据自动存储问题时，传统方法在分解的过程中无法保证准确性与合理性，对解的合并策略选择不合理，导致寻优过程中出现一定的偏差，造成期刊分类存储效率大大降低。为此，需要提出一种新的基于群体协同智能聚类的期刊分类大数据自动存储方法。确定径向基神经网络的初始结构，通过样本分布计算径基宽度获取隐节点群，将其当成初始集合。将分类存储精度最高、F-measure最大、期刊特征相似性最高作为目标函数，将其加权和作为适应函数。在求解过程中，各子群内部通过模拟退火法将分布估计算法和遗传算法结合在一起，产生新个体，利用群体协同合作的方式实现智能聚类。通过进化获取最优个体，得到最终精英集合，将其看作最后得到的径向基神经网络结构，通过得到的径向基神经网络实现期刊分类大数据自动存储。实验结果表明，所提方法期刊分类大数据存储性能强。      

从4D法则视角看中职法律微课的设计与应用

当前，微课作为一种移动学习的有效载体，对中职学校的法律课程传统教学既是冲击也是补缺。本文从4D法则视角探讨中职法律微课的设计与应用。提出中职教师应该通过科学定位、自我设计、最佳开发与体验等环节准确辨析，破解中职法律课程的顶层设计、学生参与度、教学时空及资源等把控难题，充分发挥信息化教育手段对技术技能型人才培养的优势与作用。