启发式思维驱动的研究生算法课程在线教学探索

受新冠肺炎疫情影响,2020年春季学期的研究生课程由线下授课全面转为线上教学。该文针对研究生算法设计与分析课程特点,分析当前存在的问题,探索算法课程在线教学模式的创新与改革,在课程基础理论统一框架下,从教学内容、教学过程、教学考核评估等方面设计多元化的在线教学方案,全面融入启发式和研讨式教学模式,总结了研究生在线课程教学的经验和不足。     

数字化博物馆展览设计新构想

我国有许多座博物馆,每座博物馆都收藏了许多文物,博物馆是中国文化的象征。许多人在假期会到博物馆进行参观,通过了解每一件文物的历史来了解每一件文物背后的故事。现在越来越多的博物馆用到了数字化技术,将各种文物的信息展示出来,结合一些视频声音的效果,带领人们更深入地走近文物,也推动了博物馆向新形势的转变。本文基于数字化博物馆展览设计新构想来进行阐述,目的是为了进一步推动数字化博物馆的发展。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

消费者网评使用习惯对网评效应的影响研究---网评奖励效果的中介和调节效应探索*

本文以网购旅游者为调查对象，分析其网评使用习惯及其在网评奖励效果作用下对网络评论效用发挥的影响。通过问卷调查和数据分析发现，网评使用习惯和网评奖励效果都对网评效应具有显著正向影响，但网评使用习惯的影响力大于网评奖励效果。同时，网评奖励效果对网评使用习惯与网评效应间的关系具有显著负向调节效应，它削弱了消费者网评使用习惯对网评效应的影响；但消费者的网评使用习惯不通过网站的网评奖励效果对网评效应发挥作用，网评奖励效果不具有中介作用。可见，在网评使用习惯、网评奖励效果和网评效应三者关系中，网评使用习惯是个独立的影响因素，它并不通过网评奖励效果发挥作用，并且由于网评奖励效果的加入，反而削弱了网评使用习惯对网评效应的影响。研究结论表明，对于网评奖励政策的效果，需要客观辩证地看待，不应一味夸大。     

三维实体设计与工程制图课程的改革

三维实体设计是工程设计的必然趋势,设计方法的变革导致企业对人才的新需求,也给传统的工程制图课程体系带来了巨大的冲击。改革与现代生产和人才需求不相适应的教学内容,建立以三维设计为主线,以培养创新思维和创新能力为目标的工程制图新体系,是工程制图课程改革的方向。     

通货紧缩的经济社会效应分析

通货紧缩作为经济运行中的一种常态现象 ,必然对经济、社会产生多方面影响。其效应表现为 :通过一般物价水平的下降以及对现存市场供求关系的破坏 ,对生产产生促退效应 ,导致失业率上升 ;总体上降低居民的消费能力 ;造成分配不公 ,导致社会财富由债务人向债权人、由国家向公众、由企业向消费者、由低收入者向高收入者的转移。针对通货紧缩的负效应 ,政府要采取措施 ,抑制分配不公 ,适当地向收入较低的普通百姓倾斜 ;企业要抓住机遇 ,尽快清理库存 ,同时狠抓技术创新、质量提高和内部管理 ,为新一轮发展作准备 ;居民要调整“买涨不买落”的传统心态 ,树立消费新观念。