摘要：基于Oracle的订单数据库数据管理可有效提高企业订单管理效率,优化客户服务质量,实现订单全程全方位的管理控制,保证订单完成水平。在数据库设计中,数据管理建模具有重要作用。在本文中,突破原有研究结果,分析了基于Oracle的订单数据库管理优势,并在以往设计Oracle订单数据库数据管理建模的基础上,提出了网上订单系统结构的创新设计,在数据管理建模中的前台以及后台设计进行研究分析,不同于以往的简单后台数据管理工作,结合前台的相关数据信息,丰富了数据管理模型。通过Oracle的订单数据库数据管理可以给用户带来更加高效有针对性的咨询服务,针对产品特征、价格制定和订单履行等,实现互联网销售,从而使用户获得了自助式的服务体验。

摘要：农业短文本中包含词数较少,导致语义获取不充分和分类效果下降。利用Attention机制加强关键词在分类时的权重,并结合BiLSTM设计LSTM-Attention模型。对30 000份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后,将LSTM-Attention模型训练成一个LSTM-Attention分类器,解决分类器对待分类文本数据敏感的问题。利用30 000份标准数据和加30%干扰信息的复杂数据测试分类器分类效果,结果表明,LSTM-Attention模型分类正确率达98.59%,比传统LSTM模型高3.72%,比BiLSTM模型高1.61%,说明使用BiLSTM结合Attention机制能够有效提升农业短文本分类效果。利用不同测试数据对LSTM-Attention分类器测试发现,LSTM-Attention分类器具有良好收敛性,其分类效果不依赖于分类数据特征,分类效果稳定性佳。

摘要：视图对于数据库的设计和使用都提供了极大的方便,但视图的使用有许多的条件限制,本文主要总结了视图的优点,利用视图进行数据更新的特点,进一步列举实例探讨可更新视图在使用过程中的限制,从而使数据库的开发者更好地利用视图。

摘要：朴素贝叶斯分类器过分依赖分类数据的质量,当待分类数据呈现复杂多元属性时,其分类的效果急剧下降,利用adaboost算法组合多个朴素贝叶斯分类器设计A_B模型。将3600份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后将A_B模型训练成一个A_B分类器。解决了分类器对于待分类数据敏感的问题,两个A_B分类器协同工作将二分类器转换为三分类器,解决了将原始农业文本信息分为农业新闻类,农业技术类,农业经济类三种类型的问题。分别利用600份标准数据与加了30%干扰信息的复杂数据测试分类器的分类效果,实验结果表明A_B分类器不仅对标准分类数据具有良好的分类效果,面对复杂多元的分类数据是仍然表现出较好的分类性能。利用不同的测试数据对A_B分类器测试发现:A_B分类器均具有良好的收敛性,其分类效果不依赖分类数据特征,具有分类效果的稳定性。

摘要：目的:建立以小群体为基础的早产儿照护者健康教育课程,探讨其对早产儿照护知识和课程满意度的影响。方法:本研究纳入50名早产儿照护者采用方便取样法分成4个小群体组,每组10~15名,建立合理喂养、呼吸管理、预防感染、发育照顾护理4项内容的健康教育方案。用自行设计的"早产儿照护知识"试卷和"课程满意度"问卷收集受教育早产儿照护者知识得分及对课程的满意程度。结果:早产儿照护者知识得分从教育前的(43.92±14.82)分提高到教育后的(61.72±13.89)分,教育前后差异有统计学意义(P<0.01);对组织形式和课程设置的总体满意度均为100%,满意度最高的前两项内容是发育照顾护理和预防感染。结论:以小群体为基础的早产儿照护者健康教育课程具有提高早产儿照护知识水平的近期效果,其教学组织形式和内容设置得到早产儿照护者的一致好评。

摘要：针对目前广泛采用的面部表情识别技术检测课堂专注度的方法在真实教学环境中存在的局限性,文章提出了一种基于深度学习技术综合面部表情和行为特征的课堂专注度检测系统。通过采用模糊综合评价算法计算学生专注度得分,能够为教师提供学生专注程度的定量评估,从而直观地了解学生在课堂上的状态。教师可以更好地了解教学效果,提供有针对性的教学方案。

摘要：文章研究表明,以“武鄂黄黄”为核心的武汉都市圈同城化发展战略的提出,加速了各要素间的流动,人才作为武汉都市圈同城化的关键要素,流动也日趋频繁。但由于经济发展不均衡、产业布局同质化、共享机制欠完善以及公共服务未统一等因素的制约,“武鄂黄黄”依然存在人才分布不均、引才竞争激烈、人才合作不畅、人才流动受阻等问题。因此,“十四五”时期,以“武鄂黄黄”为核心的武汉都市圈应加强人才共享机制的顶层设计,建立健全区域内人才“共引、共育、共用、共服”的共享机制框架,从人才链、产业链、资金链和创新链的深度融合来分析黄石实现人才共享的路径,从而为高质量发展提供坚实的人才支撑。

摘要：进入21世纪,随着社会经济的发展,人们更加注重对下一代的投资,幼儿教育越发受到人们的重视,目前世界上多数国家都出台了政策,推动学前教育的发展,注重培养幼儿教师,建设硬件基础设施。在这种情况下,幼儿教育应该教育什么、幼儿应该怎样接受教育、要遵循什么样的教育理念等问题成为世界各国迫切需要解决的问题。

摘要：当前的中文命名实体快速识别层一般设置为单向目标,识别范围受限制,导致快速识别丢失率增加,为此提出对基于深度学习的中文命名实体快速识别的设计与验证研究。根据实际的识别需求及标准,先进行识别特征的提取,采用多目标的形式,打破识别范围的限制,设定识别节点及多目标识别层,构建深度学习中文命名实体识别模型,采用自适应交叉处理实现中文命名实体快速识别。最终的测试结果表明:对比于传统融合自注意力的ALBERT中文命名实体快速识别测试组、传统BERT-DeepCAN-CRF中文命名实体快速识别测试组,此次所设计的深度学习中文命名实体快速识别测试组最终得出的快速识别丢失率被较好地控制在21%以下,说明此种识别处理方法的针对性与稳定性较强,对于复杂的识别环境仍然可以对所需要抽取的数据信息进行精准定位,强化处理效果,误差可控,具有实际的应用价值。

摘要：研究农作物病虫害的自动检测与识别对于促进农业健康可持续发展至关重要。为此,设计一种轻量级识别模型PP-LCNet,应用于苜蓿虫害的识别中,在保证识别正确率良好的情况下对模型结构进行调整,加强其对通道特征的提取能力;然后优化模型激活函数,使其在分类问题上的区分界限更加明显;最后加入深度可分离卷积,有效减少了模型参数量,降低了计算成本。将PP-LCNet模型与MobileNetV2、EfficientNetB0进行性能比较,发现PP-LCNet识别准确率分别提高了2.97%和1.74%,网络时延分别下降了42.25%和91.84%,参数量分别减少了14.28%和43.39%。PP-LCNet模型对苜蓿虫害的识别分类具有良好效果,且更适合部署在移动端和嵌入式设备中,应用范围更广。