游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

高考（北京卷）物理命题特色与趋势——面向新课程高考改革探索（下篇）

4 面向新课程改革物理试题的发展趋势 "创新是一个民族的灵魂".培养能力、激发研究和创新意识是物理教育的根本,也是新课标的要求,现阶段深化高考考试内容改革有利于培养学生的创新意识和实践能力,有利于选拔创新型人才,有利于学生的全面健康发展.     

Analysis of robustness of urban bus network

In this paper,the invulnerability and cascade failures are discussed for the urban bus network.Firstly,three static models(bus stop network,bus transfer network,and bus line network) are used to analyse the structure and invulnerability of urban bus network in order to understand the features of bus network comprehensively.Secondly,a new way is proposed to study the invulnerability of urban bus network by modelling two layered networks,i.e.,the bus stop-line network and the bus line-transfer network and then the interactions between different models are analysed.Finally,by modelling a new layered network which can reflect the dynamic passenger flows,the cascade failures are discussed.Then a new load redistribution method is proposed to study the robustness of dynamic traffic.In this paper,the bus network of Shenyang City which is one of the biggest cities in China,is taken as a simulation example.In addition,some suggestions are given to improve the urban bus network and provide emergency strategies when traffic congestion occurs according to the numerical simulation results.     

2012年高考北京卷物理客观题对物理课堂教学的引导

1引言2012年高考北京卷是北京市实施新课程以来的第三次高考,物理试卷很好地体现了综合性、探究性、实践性和创新性,命题更加成熟、稳定,是一份高质量的成功的试卷.试题追求激发考生学习科学的兴趣,培养实事求是的科学态度,促进"知识与技能"、"过程与方法"、"情感态度与价值观"三维课程     

地质样品中痕量铼的异戊醇萃取研究

研究从硝酸、硫酸和盐酸介质中用异戊醇萃取Re(Ⅶ)的过程,探讨了酸浓度和萃取剂用量对萃取率的影响.紫外-可见光谱证实了异戊醇萃取Re(Ⅶ)为离子缔合体系的阴离子交换反应.用同位素稀释法结合电感耦合等离子体质谱仪对黄铁矿、黄铜矿、磁铁矿和橄辉岩等地质样品中的痕量Re进行了准确测定.以橄榄岩国际标样(CCRMP,WPR-1)为监控样品,5次重复分析的平均结果(10.67 ng/g)与文献报道的分析结果(10.83 ng/g)一致.对黄铜矿单矿物样品中的Re进行分析,5次重复分析的相对标准偏差为1.03%.     

应用在大尺寸LCD背照明的LED元件设计

传统的薄膜晶体管液晶显示器(thin film transistor liquid crystal display,TFT-LCD)通常采用冷阴极荧光灯(cold cathode fluorescent lamps,CCFL)作为背光光源。相比较而言,由于发光二极管(LED)TFT-LCD背光源系统色彩还原性好、对比度高、亮度高,其色域是传统CCFL背光源的150%以上,最近几年,RGBLED背光源已经逐渐成为大尺寸背光源发展的主要方向。大尺寸LED背光系统结构主要采用直下式和侧式结构。直下式背光源具有结构简单、光利用率高的特点,是目前大尺寸液晶显示背光源的首选。以RGBLED作为光源,通过对LED光场分布的模拟分析,提出一种新的直下式背光源的光学设计。背光源模拟表明,该背光源亮度均匀性大于80%,色差小于0.01。     

高考（北京卷）物理命题特色与趋势——面向新课程高考改革探索（上篇）

1 引言 高考北京卷物理自主命题五年以来,在命题思路、考查方式、能力立意、试题难度和试题呈现方式等多方面保持稳定的前提下,结合新课程改革进行了有益的探索.在试题内容上渗透了新课程理念,适当体现了探究和创新能力的考查,既体现出高考作为选拔性考试和高考改革的要求,又能发挥引领中学教学发展方向的作用.2010年北京市将实施新课标下的第一次高考;在此背景下,近几年的物理高考试题更加注重体现新课程的理念,更加关注学生的科学素养,更加突出对学生能力要求的考查,对中学教学体现了良好的导向性.     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

二元光学在凸非球面零件检测中的应用

大口径凸非球面的传统检测方法是使用背部检验。在分析各种传统检测方法的基础上,研究了一种新的检测方法,即用二元光学元件检测大口径凸非球面。给出了两种方法的设计实例,所研究的凸曲面为一椭球面,口径为400mm,实现了二元光学在凸曲面检验中的应用。     

北京高考联系实际类物理试题的分析及思考

结合考后统计数据,本文对近年北京高考理综卷联系实际类主观试题(第23题)进行了对比分析,总结了试题的特点,并对试题的难度、区分度作了分析讨论.