转型期地方高校青年教师专业发展中的困境与对策探究——以四所不同类型高校对比分析为视角

高校青年教师是我国高等教育之主要力量,要想做好高等教育必须高度重视高校青年教师的专业发展问题。通过以法学院为视角对四所不同类型高校归类,并从各高校对青年教师培养的主要措施进行对比分析,进而分析转型时期地方高校青年教师专业发展现状、现实需求、专业发展困境,最后提出突破地方高校青年教师专业发展困境的建议。     

基于CNN-BiLSTM的脑电情绪分类模型及验证

情绪在人们的思考、行为和交流方式中起着重要作用。为提高脑电信号的情绪识别准确率,充分利用脑电信号的频率、空间和时间维度上的信息,提出一种基于CNN-BiLSTM(convolutional neural networks-bidrectional long short term memory)的脑电情绪分类神经网络模型。该模型由卷积神经网络和多层特征融合的双向长短时神经网络构成,卷积神经网络用于学习脑电信号的频率和空间特征,双向长短时神经网络则从卷积神经网络的输出中挖掘脑电切片之间的时序信息。借助离散情绪模型的SEED(sjtu emotion eeg dataset)数据集和连续情绪模型的DEAP(database for emotion analysis using physiological signals)数据集来进行情绪分类实验。实验结果表明,在SEED和DEAP两个数据集上,CNN-BiLSTM模型均取得了目前最好的情绪分类性能。此外,该模型的时序信息挖掘模块性能优于单层长短时神经网络,能够学习更多的时序信息。