摘要：当前,民办高职院校现代学徒制推行过程中存在一些问题。文章基于“产教跨界发展、校企精准育人”视角,对标职业教育“复合型、创新型、发展型”人才培养目标,提出民办高职院校现代学徒制人才跨界培养的“三双重”跨界对策与“六精准”跨界对接路径。“三双重”跨界对策包括“双主体”跨界办学、“双场所”跨界培养、“双身份”跨界学习。“六精准”跨界对接路径包括:招生招工精准对接,组建校企跨界育人的专班;教学生产精准对接,优化人才跨界培养的环境;课程岗位精准对接,体现人才跨界培养的标准;专业产业精准对接,把握人才跨界培养的方向;校企考核精准对接,确保人才跨界培养的成效;校企管理精准对接,打造校企跨界发展命运共同体。

摘要：针对构成三水平等距设计D的一组互补设计d,d^(-)和tripling得到的Triple设计T(d),d^(-),讨论了子设计d^(-)和其补设计d的Triple设计T(d)之间的关系,建立了子设计d的Triple设计T(d)的可卷型L-偏差与其补设计d^(-)的字长型模式之间的关系,并且给出了设计T(d)与d^(-)之间的字长型模式的解析关系,最后基于可卷型L-偏差讨论了设计T (d)与d^(-)之间的均匀性关系并获得了相应的下界.这些关系为利用较少因子、较少试验研究较多因子、较多试验设计的性质提供了理论基础.

摘要：Doubling、tripling和quadrupling方法可用于构造大型的具有优良性质的二水平、三水平和四水平的空间填充设计.均匀设计作为一种空间填充设计被应用到许多领域.Li,et al.(2021)结合doubling和tripling方法构造大型二三混水平均匀设计.文章结合doubling和quadrupling方法将Li,et al.(2021)的结果推广到二四混水平情形,首先基于小规模二四混水平设计给出了二四混水平翻倍设计的结构;其次建立了翻倍设计的广义字长型和初始设计的广义字长型模式的解析关系;最后,以可卷型L2-偏差为均匀性度量讨论了翻倍设计和初始设计之间的均匀性关系,并分别获得翻倍设计和初始设计的可卷型L_(2)-偏差的两个下界.这些理论结果为构造具有优良性质的大型二四混水平均匀设计提供了理论基础.

摘要：文章主要从美国著名的信息产业研究及咨询公司Gartner按照惯例发布了最新一期2011年十大战略性技术谈起,分别论述了战略性技术的概念和云计算的定义、云计算目前已经引起了教育界的高度关注、基于云计算的高校教育资源平台设计的可行性分析、高校教育资源平台的"云"层设计方案等四个方面,最终得出结论:云计算技术的出现,将会使许多领域的瓶颈都得以突破,越来越多的具体云计算应用为教育资源平台的建设提供了技术的支持和经验的积累,同时也为教育资源平台设计和构建奠定了坚实的基础,提供了切实可行的方案。

摘要：目前大多数企业都面临转型升级,在企业出现"用工难"的同时,学生则出现了"就业难"的结构性矛盾,表现得最明显、最突出的领域是技术含量高、更新换代快的信息领域。只有紧紧围绕"复合型、创新型、发展型"(简称为"CID")三维培养目标,顺应高职院校管理体制和管理模式改革的发展趋势,紧紧抓住"培养积极的学习态度"、"构建健康和谐的人际关系"、"拥有强烈的成功欲望"、"给予学生参与管理的机会"四个关键因素进行,才能有效破解这个"两难"问题。

摘要：基于RFID技术的智能反向寻车系统,对目前大型停车场管理提供一种实用、有效的解决方案。其系统主要分停车场系统软件设计方案、系统硬件设计方案等两大部分。通过系统设计的方案,不但可以高效地实现空余位的监控与停车引导,而且可以通过物联网系统能快速获得停车位置的相关信息,方便车主取车。

摘要：在介绍推荐系统的概念与内涵、推荐系统分类的基础上,重点阐述移动电商平台推荐系统研究过程中涉及的几项关键技术,主要包括:数据预处理技术、相似度计算技术、K最近邻分类算法技术、矩阵分解算法技术等,这是移动电商平台推荐系统开发设计过程中不可逾越的问题。

摘要：大型的五水平空间填充设计因其实际应用需要被广泛关注,其构造方法也成了亟须解决的问题.基于因子的水平置换和折叠反转,从较小规模的五水平设计出发,构造具有优良性质的大规模五倍设计.首先,基于离散偏差建立了五倍设计的离散偏差值与初始设计相遇数之间的关系,并获得五倍设计的一个紧的下界;其次,基于E(f_(NOD))准则建立初始设计与五倍设计之间的关系,并给出五倍设计关于E(f_(NOD))的一个下界;最后,通过数值例子进一步支撑所获得的理论结果.

摘要：为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性。根据学生画像标注的学生特征,在学校课程资源特征数据集中进行搜索匹配,并根据排序后的检索结果生成推荐结果。实验结果表明,该系统能够有效地采集和预处理学生信息,并成功构建学生画像,完成学生画像的个性化推荐。

摘要：文章提出一种基于学生学习风格画像的资源推荐系统的设计与优化方法,通过量表和聚类得到学生的学习风格画像,使用协同过滤推荐算法为学生自动推荐合适的教学资源。该方法可以有效地捕获学生的学习风格,为其提供个性化的学习资源推荐服务。