合作者

摘要： 陶泥里竟然长出了嫩芽!孩子们瞬间被牢牢地吸引住了。可以玩的陶泥也会孕育出生命,那么陶泥还有哪些可能呢?看到孩子们的惊讶和好奇心,教师该怎么做呢?教师是幼儿学习的支持者、合作者和引导者。面对这样的问题,教师该如何引导,又该如何支持,并与之合作呢?本文作者向大家展示了答案。

摘要： [目的/意义]重点开展科研人才合作网络中关键研发者的潜在重要合作者链接预测分析,实现精准潜在合作者挖掘预测。[方法/过程]首先,明确关键研发者的研究方向,获取相同研究方向的全球论文数据及作者数据;其次,进行作者数据清洗与消歧,获取包含研究对象在内的最大连通网络;再次,对最大连通网络的所有学者进行研究规模、研究影响力及链接可能性等指标的综合性评估;最后,基于遴选阈值筛选潜在重要合作者,进行效果讨论与反馈,并进行实证分析。[结果/结论]为两位关键研发者预测挖掘出8位、15位符合要求的潜在合作者,经两位关键研发者表明推荐效果较好。

摘要： 教师是数学学习的组织者、引导者与合作者,学生是数学学习的主人。让学生自己发现数学知识的规律,能充分调动学生学习的积极性,同时,对发展学生的智力,培养学生的能力将会起到不可估量的作用。一、让学生在观察、实验中发现规律根据从感性到理性的认识规律,在教授一些基础知识时,我常常让学生看一看或做一做,使他们在观察和实验中发现规律。例如:教学《圆的周长》,我先让学生课前用硬纸做一套直径分别为3、4、5厘米的圆。

摘要： 2021年新年的时候,著名的效果器品牌厂商BOSS公司在官网上推出了一款新的FUZZ效果器,当时就引起了业界的轩然大波,这是一款什么样的效果器呢?BOSS公司这次推出的这款FUZZ效果器被命名为TB-2W,就这几个字母凭什么让无数粉丝为之疯狂?我们从这几个字母里能很清晰地看出,TB-2就是这款效果器的合作者,鼎鼎大名的Sola Sound效果器型号Tone Bender MK Ⅱ的字母缩写,W是Waza系列这个代表着BOSS效果器最高水平的缩写,可见这次的强强联合光是听起来就已经很让人激动了。

摘要： 从教路上,我见证了一个又一个从弱小走向茁壮的祖国花朵,他们性格各异,成长有别,或活泼或内向,或聪明或木讷,或坚强或敏感,都是独立的个体,又是需要支持的合作者,他们每天用不同的方式和不同的速度成长。每天记录他们的欢笑哭闹,我也一步一个脚印,不断成长。一、咬红布条的喏喏上课了,孩子们在老师的组织下收拾好玩具准备盥洗。

摘要： 中国特色社会主义进入了新时代,开启了全面建设社会主义现代化国家的新征程。面对新征程、新使命,教师必须主动适应新时代给教育教学带来的挑战和变化,担当起筑梦育人的崇高使命,积极有效开展教育教学。小学数学教师不仅要做好学生学习的组织者、引导者与合作者,还应扮好"魔术师""指挥家""园林设计师""营养师"等多重角色,了解并极力理解儿童,尊重并用心唤醒儿童,发现并全力发展儿童,为其健康、幸福成长奠定良好的基础。

摘要： 人工智能未来一定会拥有全世界知识,但是人工智能是赋能人的,而不是代替人。未来绝不是属于AI的,而是属于掌握了AI的人类。科大讯飞人工智能开放平台发布已经10年了,很多时候我们回望过去,创业的过程就像是登山,我们只有胸怀登顶的梦想,一步一个脚印,踏踏实实的积累高度,最后才能登顶。另外,登山过程中,一个人登山还是一群伙伴一起,这种心态和感受完全不一样。从来没有看到过独行的登山者能够登上喜马拉雅山。所以,当跟一群志同道合的伙伴合作者共同登顶时,我们不仅能享受“一览众山小”的这种喜悦,还能够更好地分享和感受登山过程中所带来的快乐和幸福。

摘要： 一、来稿要求(一)基本要求1.本刊坚持一稿专投、反对一文多用,凡已在公开出版物、互联网上发表的文章,一律不予以采用。2.来稿应为作者与其合作者独立研究完成的原创作品,内容不得涉及国家机密,也无任何违法、违纪和违反学术道德的内容。3.来稿应能反映该学术领域的最新进展与水平。

摘要： 小班时,孩子们就热衷于生活区的角色游戏,经常利用生活区材料玩“过家家”游戏。上中班后,孩子们的角色意识更加强烈,会对更多的角色、场景、对话产生好奇。这时,老师作为幼儿游戏活动的支持者、合作者、引导者,要针对孩子的兴趣和疑问进行思考,对游戏活动给予支持。

摘要： 一、来稿要求(一)基本要求1.本刊坚持一稿专投、反对一文多用,凡已在公开出版物、互联网上发表的文章,一律不予以采用。2.来稿应为作者与其合作者独立研究完成的原创作品,内容不得涉及国家机密,也无任何违法、违纪和违反学术道德的内容。3.来稿应能反映该学术领域的最新进展与水平。4.建议来稿字数15000字以上,参考文献以近三年的文献为主。

摘要： 对企业要创新必须满足三个条件：管理者要创新；要选择合适的合作者；建立属于企业的能“产业化”的研发中心。

摘要： 本发明公开了一种基于作者著作树和图神经网络的论文合作者推荐方法，其步骤包括：1)对于数据库中的每一个作者，收集该作者的论文并提取关键词信息，构建该作者的著作树；2)对每个著作树，基于图神经网络模型构建对应作者著作树的信息传播模型，将著作树上的论文信息和关键词信息传播到作者节点中，编码出对应作者初始的表征向量；3)从该数据库中抽取出所有合作过的作者对集合，训练信息传播模型的参数，优化各初始表征向量，得到各作者最终的表征向量；4)对于一需推荐合作者的论文A，遍历与论文A的作者未曾合作过的作者集合N；然后比较作者A与集合N中每一作者最终的表征向量余弦相似度，根据计算结果为论文A的作者推荐合作者。

摘要： 本发明公开了一种ResearchGate平台下基于多维特征的科研合作者推荐方法。该方法从科研工作者在ResearchGate平台下已发表论文的文本相似度、科研工作者之间的社交关联度和科研工作者自身的影响力等三个维度来度量科研工作者和其他科研工作者之间的关联关系，并利用线性组合方法构建科研合作者推荐模型进行Top‑N推荐，从而为科研工作者提供个性化的科研合作者推荐服务。其中文本的相似度计算利用Doc2Vec文本深度表示模型计算，其中权重参数通过随机梯度下降和反向传播算法进行调整，使模型达到最优；社交关联度基于好友的共同比例进行计算，比例越高说明两者越相似。本发明能够为科研工作者提供个性化的科研合作者推荐服务，从而解决了寻找科研合作者困难的难题。

摘要： 本发明公开了一种基于社区的合作者推荐方法，首先根据论文信息构建合作网络，在半同步标签传播算法基础之上结合基于场所效应的边影响力决定标签的迭代更新传播完成网络中作者社区划分；再利用作者权重值的占比与处理后的词对，建立马尔科夫链，根据吉布斯采样与马尔科夫链建立基于短文本作者的随时间演化的兴趣模型，根据社区划分结果与作者随时间演化的兴趣模型，找到合适的作者推荐给合作者。本发明降低了社区划分结果不稳定性，提升了社区划分结果模块度和标准互信息的精确度，本发明建立的随时间演化的兴趣模型具有强壮性和有效性的特点，最后利用随时间演化的兴趣模型计算KL距离降低了推荐算法的计算量，增加了准确率，召回率。

摘要： 本发明公开了一种基于时态合作者知识图谱的合作者预测方法，该方法中包括：1.时态合作者知识图谱的构建；2.采用基于预训练语言模型的语义编码器挖掘时态合作者知识图谱中的实体的语义信息，作为其初始化表示；3.对每个实体的邻域中的时态三元组根据时态图注意力机制计算其对于中心实体的归一化注意力系数，并根据该系数加权聚合邻域信息以更新实体嵌入表示4.给定一个三元组，由基于多尺度卷积核策略的解码器在三元组嵌入矩阵上进行解码得到该三元组的分数。5.给出两个从未合作过的作者，根据嵌入编码器得到他们的嵌入表示，由解码器中输出其分数，如果大于阈值则预测他们之间会产生合作。本方法可以极大的提高预测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于作者著作树和图神经网络的论文合作者推荐方法，其步骤包括：1)对于数据库中的每一个作者，收集该作者的论文并提取关键词信息，构建该作者的著作树；2)对每个著作树，基于图神经网络模型构建对应作者著作树的信息传播模型，将著作树上的论文信息和关键词信息传播到作者节点中，编码出对应作者初始的表征向量；3)从该数据库中抽取出所有合作过的作者对集合，训练信息传播模型的参数，优化各初始表征向量，得到各作者最终的表征向量；4)对于一需推荐合作者的论文A，遍历与论文A的作者未曾合作过的作者集合N；然后比较作者A与集合N中每一作者最终的表征向量余弦相似度，根据计算结果为论文A的作者推荐合作者。

摘要： 本发明公开一种基于多相似度融合的科研合作者推荐方法，融合了学者间的合作关系相似度、研究领域相似度以及学术水平相似度三个学术特征，其中合作关系相似度考虑了两个学者之间最近的合作时间、合著论文的次数两个因素，研究领域相似度通过学者论文摘要的内容相似度来衡量，学术水平相似度综合了学者的学术年龄、h‑index、发表论文的数量、总被引次数和合作者数量五个学术指标进行衡量。之后通过学术大数据建立学术合作网络，将三个学术特征进行组合作为网络中边的权重，以此构建学者间的转移概率矩阵，最后通过改进的重启型随机游走算法来计算网络中各节点间的相似性，最后推荐的结果更加准确，从而为目标学者推荐最匹配的科研合作者。

摘要： 本发明涉及一种基于合作者多维指标的人才评价信息系统，获取需要被评价的目标人员的人员信息，根据人员信息通过大数据技术检索目标人员对应合作者的合作者信息，根据预设的多个维度的合作者评价模块计算合作者信息对应的指标分类特征值，通过人工智能神经网络算法建立人才评价模型，将指标分类特征值输入人才评价模型得到被评价的目标人员的人才评价信息综合得分。与现有技术相比，本发明具有提高人才评价的有效性、实现人才评价指标的多样性等优点。

摘要： 本发明公开了一种ResearchGate平台下基于多维特征的科研合作者推荐方法。该方法从科研工作者在ResearchGate平台下已发表论文的文本相似度、科研工作者之间的社交关联度和科研工作者自身的影响力等三个维度来度量科研工作者和其他科研工作者之间的关联关系，并利用线性组合方法构建科研合作者推荐模型进行Top‑N推荐，从而为科研工作者提供个性化的科研合作者推荐服务。其中文本的相似度计算利用Doc2Vec文本深度表示模型计算，其中权重参数通过随机梯度下降和反向传播算法进行调整，使模型达到最优；社交关联度基于好友的共同比例进行计算，比例越高说明两者越相似。本发明能够为科研工作者提供个性化的科研合作者推荐服务，从而解决了寻找科研合作者困难的难题。

摘要： 本发明公开了一种基于社区的合作者推荐方法，首先根据论文信息构建合作网络，在半同步标签传播算法基础之上结合基于场所效应的边影响力决定标签的迭代更新传播完成网络中作者社区划分；再利用作者权重值的占比与处理后的词对，建立马尔科夫链，根据吉布斯采样与马尔科夫链建立基于短文本作者的随时间演化的兴趣模型，根据社区划分结果与作者随时间演化的兴趣模型，找到合适的作者推荐给合作者。本发明降低了社区划分结果不稳定性，提升了社区划分结果模块度和标准互信息的精确度，本发明建立的随时间演化的兴趣模型具有强壮性和有效性的特点，最后利用随时间演化的兴趣模型计算KL距离降低了推荐算法的计算量，增加了准确率，召回率。

摘要： 提出一种用于在第一通信合作者（11）和第二通信合作者（12）之间串行传输数据的方法。为了能够实现这种方法，提出如下步骤：‑提供数据（13）以用于借助于第一通信合作者（11）传输；‑根据另一串行数据路段（16）的信号（15）来经由串行数据路段（14）传输数据。