摘要：文章以就业指导与创新创业课程为例,阐述了思政元素融入就业指导与创新创业课程教学设计的价值意蕴,分析了思政元素融入就业指导与创新创业课程教学设计的现状,提出了将思政元素融入就业指导与创新创业公共必修课课程设计的几点思考:以课程思政为纲,重构课程教学目标;以专业教学为主线,重设课程教学内容;以课程实施为推手,重建教学设计图谱;以课程教学方法为手段,采用多元化教学方法;以提升课堂教学质量为目标,重视课程考核评价反馈。

摘要：由于网络上信息内容庞杂,传统基于内容的过滤方法难以建立准确的类别模板,导致信息过滤效果较差,提出基于改进Rocchio的网络信息过滤算法。文章首先利用数据包捕获技术与协议解析技术获取网络文本信息,其次基于改进Rocchio生成类别过滤模板,最后对比待过滤信息与类别模板的相似度,实现网络信息过滤。实验结果显示,设计的网络信息过滤算法的查全率为95.7%、查准率为96.8%,具有较好的过滤效果。

摘要：随着新能源汽车的广泛应用,充电桩作为电网终端设备,其故障会对电网稳定性产生影响。为提高充电桩故障预测的准确性,本文提出一种基于蛇群算法(SO)优化神经网络的新能源汽车充电桩故障预测方法。该方法将SO算法与神经网络模型相结合,利用SO算法的全局优化搜索能力对神经网络权重进行训练优化,以提升模型的预测性能。在充电桩故障分类数据集上,本文构建三层全连接神经网络,并采用SO算法优化网络参数。优化后模型的各项指标如AUC、准确率、召回率等明显提高,较单一神经网络和其他优化算法效果更好。研究表明,SO算法可以有效提升神经网络在充电桩故障预测任务上的性能,为充电桩的状态监测和故障预警提供了有效解决方案。本研究的发现为未来充电桩故障预测方法的研究提供了有益的参考,同时也为实际的充电桩状态监测和故障预警系统的设计提供了支持。