分类评估

摘要： 与上一轮审核评估相比,教育部新一轮本科教育审核评估实施方案以立德树人为鲜明主题,凸显评估类型的选择性和评估组织的创新性,与认证理念同向同行,增加思政元素和创新创业教育指标,从质量保障升级到质量文化,发挥数据的导向作用,引导和推动各类高校准确定位,实现高质量发展。

摘要： 分类评估是高等教育现代化推进过程中的重要举措,是地方高校明确办学定位、确立发展目标、践行国家发展策略的根本遵循。传统评估体系有弊端与思想制约因素,分类评估之于地方高校具有突出价值。分类评估机制超越传统文化思想束缚,与地方高校转型发展之间存在理论上的耦合性,必将激发地方高校转型发展的内生动力,以实现内涵发展、创新发展、特色发展。

摘要： 该文以某厂区扩建征地拆迁为例,提出了一种拆迁林木分类调查的新思路。根据占用地类及林木经营状况将征收地块林木资产划分为三大类,分类补偿。减少了征地补偿财政支出,避免了套取高额补偿的投机行为,促进了林木资源资产评估行业和林业的健康发展,以期为以后的林木拆迁工作提供一种行之有效的方法。

摘要： 近期,教育部等八部门联合出台《关于进一步激发中小学办学活力的若干意见》,对激发中小学办学活力做出了具体规定。第一,以分类管理、特色发展为导引,构建适切性、协调性的教育体系。一要树立全局观和大教育观,教育是在社会主义现代化建设“五位一体”总体布局中存在的,其功能是促进人的全面发展,进而实现社会的全面进步。二要掌握分类管理、分类规划、分类指导、分类评估的思维方法。三要认真分析新时代我国教育发展不平衡、不充分的矛盾,尽力满足人民群众“上好学”的合理需要。四要扎扎实实地开展实证研究,进一步发挥各类智库的作用。

摘要： 专业评估是高等教育评估体系中重要的环节,在明确办学思想,提高教学质量等方面发挥了重要作用.本文从工科本科院校的专业评估实际情况出发,着眼于专业分类评估的实施可行,探索建立推进专业分类评估的实施措施,总结可供推广的实施经验,探究专业分类评估体系的具体建设方案和实践方法.

摘要： 广府文化是粤语地区的一个地域文化,现对广府文化旅游资源进行分类,认为广府文化旅游资源丰度高、类型多、总量大.并对广府文化旅游资源从艺术观赏价值、历史文化价值、科学考察价值三个方面进行了评估.然后,分析了广府文化旅游资源开发的积极影响与消极影响,最终得出相应的结论.

摘要： 中国人民大学评价研究中心执行主任、教授周光礼表示:世界大学排名的泛滥严重误导了中国"双一流"大学建设,有必要进行全面反思;新时代高等教育评价体系需要扎根中国大地,突出内涵发展、立德树人、分类评估和服务国家战略;学历继续教育应该和普通高等教育同质。

摘要： “双一流”建设评估的现实困境及其超越:第四代评估理论视角孙科技等在《复旦教育论坛》2021年第4期撰文指出,“双一流”建设评估面临着理念困境、主体困境、方法困境和结果困境。结合我国高等教育评估现状,第四代评估理论对“双一流”建设评估的启示包括:确立发展性评估理念,实施分类评估;构建多元主体“全面参与”的平等协商机制;将“质的研究方法”和“量的分析”有机结合。

摘要： 阐述船舶载运未分类散装液体物质有关国际公约和规则以及国内法律法规的要求,分析船舶载运未分类散装液体物质分类评估存在的问题,提出修订散装有毒液体物质的分类评估标准、应用油类和散装化学品区分方法、向国际海事组织提交数据和提案、建立散装有毒液体物质名录、加强宣传及培训等建议.

摘要： 优化调整高等教育体系结构,促进不同层次和类型高校有序竞争、错位发展,增进高校多样性,是省域高校分化政策的重要目标.当前,在"双一流"建设和普及化的双重压力下,省域高校分化政策的冲突不断,相关政策倾向于建成一流大学而非打造一流体系,体系设计重分层轻分类,在引入市场机制促进院校分化的同时又加强政府干预.应对这些政策悖论,地方政府应从建设一流体系的角度出发,以高校分类标准建设为突破口,正确处理高校分类与分层的关系,通过政府职能转型和分类管理制度建设,提升高校分化政策的效能.

摘要： 分类评估思想能否实现人们规避已往评估实践出现过的问题的愿望,还需要深入讨论与之相关的一些理论问题.首先,高校类型和层次划分是分类评估的关键.但分类并非只是语词的简单再现,而是要形成实存的分类体系才可能使得分类评估更有功效.其次,需要厘清评价标准背后的价值标准问题,应在一个主体多样、价值多维的评价标准之间寻求一个共同的基础.最后,正确理解和把握评价对象和客观性的内涵,并构建多元的方法论体系,是保证评估的真理性、一致性、中立性和应用性的重要前提.

摘要： 本文遵从教育部第二轮分类评估的决策,对地方高职院校应实行国办与民办区别不同目标,实施评估主体、评估方式、评估结果的较大程度的改革与开放,才能达到“以评促建、以评促改、以评促管、评建结合、重在建设”的目的.

摘要： 组织和实施教育教学水平评估是政府在市场经济条件下和高等教育大众化背景下,对高等院校进行宏观调控和科学引导的重要手段.在对高等院校进行分层管理、分类指导成为高等教育发展趋势的时代,探索和构建分类评估模式将对新建本科院校产生积极而深远的影响.分类评估模式下,新建本科院校应在遵循高等教育一般规律的前提下,采用科学确立办学定位、创新和优化教育理念、构建个性化专业建设和人才培养体系、加大高层次人才引进和教师创新团队建设力度、积极扩大对外合作与交流、培育富有特色的大学文化等办学思路,提高办学质量和效益.

摘要： 边坡稳定性是线状工程前期工作中的重要研究内容。线状工程常常会遇到数十甚至上百个边坡，在不可能投入大量勘探手段的条件下，如何快速准确的评估沿线边坡的稳定性，对选择和优化路径方案具有重要的实际意义。本文基于系统思想、模糊理论、统计方法和工程地质类比方法，以黄土边坡为例，从有利于工程应用出发，提出了在线状工程前期工作中建立边坡稳定性快速分类评估系统的方法与步骤。rn 这种方法可以总结为：将工程边坡看作一个动态系统，其变形破坏的实质是在内外因素共同作用下应力变化的结果，内因是边坡变形的物理基础，外因是边坡变形的触发因素，通过内因起作用。因此在进行边坡稳定性评估时，首先分析了影响边坡稳定的内部和外部因素及其作用方式、影响程度，对其进行量化打分，建立边坡稳定性的评价指标体系和评价标准;其次采用数学判别模型，将已有工程实例数据代入，可以得到不同稳定性级别的阈值范围;最后系统的应用与完善，将建立的系统在工程中应用，并利用后期勘探资料与模型判定结果的对比，完善系统模型，逐步提高系统的可靠性和应用范围。rn 文中以黄土边坡为例说明了系统的建立方法和步骤，黄土边坡是层状松散土体构成，内部影响因素有坡高、坡度和坡体结构类型，外部因素有地表水作用、地下水作用、降雨作用、地震作用和人类活动，构建的模型为B=η*N*W,η为小流域调整系数。代入典型的实例数据，得到不同稳定性级别的阈值范围，经验证效果良好，可以在工程中推广使用。

摘要： 科技、研发和创新既相关又不同,与此相关的评价也因此而不同.创新过程可分为七个典型的环节,每个环节因具有不同的创新模式和创新主题,从而需要不同的评价需求和模式.笔者认为,科技创新活动分为学术创新、企业或产业创新、公共科技创新三个类型,应该积极探索不同类型的评价机制和模式.随着政府职能转变、行政体制机制改革的深入，大量的评价评估活动将越来越多地由社会机构承担。笔者认为对于科技创新活动要分类评估、独立评价。要让学术、公共科技与市场化创新三类活动的评估相互借鉴、相互促进，在互动中共同提高水平，完善机制。应鼓励多类型科研及创新评价评估自律进行。积极借鉴工程类的评价机制。评估机构要做好基础工作。要引导科技工作者共同构建良好的评价活动氛围。

摘要： 新建地方本科院校转型发展已是大势所趋,这类学校又一次面临生存发展的艰难选择.实现转型发展是一个艰难的过程,势必经历阵痛.虽然新建地方本科院校转型发展顺应了大众化发展、经济转型升级、职教体系完善以及自身发展的需要,但同时也面临理念陈旧、社会认知错位、学校现状不适应、政府政策偏差等诸多障碍.为促进新建地方本科院校顺利转型,应当解决行为方略、政策支持、分类评估、加大投入、奖励引导、学校主动参与等问题.

摘要： 本文在对森林资源损失的严重性进行了剖析的基础上,研究了森林资源损益计量的原则:理论与方法整合、分类评估、影响因素与损失价值关联分析、替代分析、动态计量、空间差异与梯度计量、多效应综合分析与计量、理论与实践结合.研究了森林资源损益结构中的森林火灾、森林病虫害、水土保持、雨雪冰冻、地震及人灾的计量要素.

摘要： 用于训练分类器和评估分类器鲁棒性的设备和方法。用于训练分类器（60）的计算机实现的方法，其中分类器（60）被配置为对数字图像数据和/或音频数据的输入信号进行分类，并且训练分类器（60）是基于扰动输入信号，所述扰动输入信号通过将从多个（）扰动提供的扰动施加到从训练数据集提供的输入信号而获得，该方法包括以下步骤：•提供多个初始扰动；•将来自所述多个初始扰动的扰动适应于输入信号，其中输入信号是从训练数据集随机抽取的，并且扰动适应于输入信号，使得将扰动施加到输入信号产生第二输入信号，所述第二输入信号与第一输入信号不同地被分类；•提供所述多个初始扰动的子集作为多个（）扰动；基于所述多个（）扰动训练分类器（60）。

摘要： 本发明属于区块链技术领域，尤其为一种数据采集分类分级成熟度指标记账方法、区块链系统及数据采集分类分级成熟度评估方法，首先获取数据采集分类分级的成熟度指标中的标识能力指标和管理指标，然后基于区块链网络，对获取的标识能力指标和管理指标发起共识请求，共识完成后进行签名，对完成共识后的标识能力指标和管理指标进行上链存储，由于获取的标识能力指标和管理指标经过了区块链进行共识，使得提取的成熟度指标可信度更高，有利于保证评估结果的公正性，并且由于经过共识的标识能力指标和管理指标存储在区块链上，具有不可串改性，在每一次的评估均可调取使用，无需另外建立标识能力指标和管理指标，大大降低了评估工作量。

摘要： 响应于在预先训练的文本分类器上运行至少一个测试短语以及基于针对每个相应的至少一个测试短语计算的得分来标识单独的预测分类标记，文本分类器将合计在得分中的多个提取特征分解为针对至少一个测试短语中的每个词的词级得分。文本分类器向每个词级得分分配单独的热图值，每个相应的单独的热图值反映每个词级得分的权重。文本分类器输出单独的预测分类标记和反映每个词级得分的权重的每个单独的热图值，以用于定义标识该至少一个测试短语中的每个词对于单独的预测分类标记的贡献的热图，以有助于客户端评估文本分类异常。

摘要： 提供了用于对测试对象进行分类的系统和方法。对于多个目标对象中的每个相应目标对象执行第一过程，该第一过程包括：(a)将所述测试对象贴靠相应的目标摆放，从而获得所述测试与所述目标之间的相互作用，以及(b)使用第一分类器对所述相互作用进行评分。跨所述多个目标的每个这样的分数形成了测试向量，所述测试向量被输入到第二分类器中，从而获得目标对象的指示。所述第二分类器在训练向量上训练，每个训练向量都是在根据所述第一过程输入多个训练对象中的对应训练对象之后来自所述第一分类器的示例的输出。所述训练对象的一个子集中的每个对象都与所述目标之一唯一地相关联。所述训练对象的另一个子集与所述目标无关。

摘要： 本发明公开了一种针对分类质量改善的电力系统电压稳定评估方法。首先，设计一种特征选择预处理框架，通过对原始数据集进行数据分割、数据子集预处理及中间特征集数据降维；其次，利用伞式算法在确保总体分类准确率在满足要求的高精度范围内，将I型分类错误按照系统运行要求将其约束到规定范围内；再次，针对传统VSA研究一般只采用单一分类器作为评估工具所存在的模型泛化能力不强、分类精度得不到很好保证的不足，设计一种新的VSA模型更新机制，通过该模型机制可以同时训练调用多种NP分类器，提高VSA模型对于多种运行工况的适应能力，确保VSA模型的有效性。

摘要： 本发明公开一种基于二值分类器队列结构的连续操作过程评估方法。首先，选择包含所有操作点位在内的监控场景的图片作为操作点位模板，并利用其对监控视频中的每一帧图像样本进行分割得到多帧静态样本图；其次，选取同一操作点位的具有相同标签的多张静态样本图，进行加权平均，生成对应操作点位的加权平均子图；最后，设计一种二值分类器队列结构，并使用提取的加权平均子图进行模型训练，根据每个操作点位每个加权平均子图对应的识别结果，按照连续操作过程的评价标准，实现对操作过程的实时评估。该方法通过对监控视频数据进行实时处理，实现了对连续操作过程的合规性评价，相对于传统的方法，具有更强的准确性和可扩展性。

摘要： 本发明公开了评估神经网络图像分类模型鲁棒性的方法及装置，该方法包括：S1：获取样本集，样本集内包括图像样本；S2：将样本集中任意的第一图像样本输入神经网络图像分类模型中，获取第一图像样本的特征图；S3：输入第一图像样本，通过热力图生成算法，基于神经网络图像分类模型和特征图，获取第一图像样本的热力图；S4：基于热力图，计算第一图像样本的敏感区域，并突出第一图像样本的敏感区域；S5：采用扰动算法对敏感区域进行扰动，得到第一对抗样本；S6：将第一对抗样本作为新的第一图像样本重复S3至S5得到最终第一对抗样本；S7：将最终第一对抗样本和初始第一图像样本组成样本对，用于评估神经网络图像分类模型的鲁棒性。

摘要： 本发明属于人工智能领域，提出了一种基于深度迁移学习的可解释性房屋价格评估分类方法。该分类方法在基于深度迁移学习的房屋室内图像特征提取的基础上，融合房屋基本信息、房屋位置信息等多模态特征，运用基于stacking的集成学习方法和Shapley加性解释分析，实现房屋价格的评估分类与可视化解释。该方法使模型能够捕获具有多种模态的互补信息，并且在缺失某一模态信息情况下也能提供可靠的分类结果；通过动态调整的内部运行机制，根据卖家上传至平台的房产数据进行精准的价格评估。

摘要： 本发明提供一种基于机器学习的城市垃圾分类工作的评估方法，包括获取历史季度数据的垃圾产生量并按比例划分为训练集和测试集，且进一步进行数据归一化处理；搭建LSTM神经网络模型，将训练集和测试集的数据输入该LSTM神经网络模型进行训练和测试；将训练后的数据反归一化，输出结果并进行模型每层的结构及参数的表述，得到训练好的LSTM神经网络模型；获取当前季度的垃圾产生量；将当前季度的垃圾产生量导入预先训练好的LSTM神经网络模型中进行预测，得到下一季度的垃圾产生量。实施本发明，不仅使垃圾预测精度更高，预测结果更稳定，还能有效识别及筛选垃圾分类成效主要影响因素，提高了识别准确度。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的致密性乳腺图像分类评估方法和装置。该方法通过建立致密性乳腺图像分类评估模型，致密性乳腺图像分类评估模型包括多个模态模型，致密性乳腺图像分类评估模型为卷积神经网络模型；用第三样本数据集训练所述多个模态模型后，拼接各个模态模型的输出结果，并将拼接后的所述输出结果输入至所述致密性乳腺图像分类评估模型，根据第四图像样本集训练所述致密性乳腺图像分类评估模型至收敛；将预测样本集输入至所述致密性乳腺图像分类评估模型，得到致密性乳腺图像对应分类的综合置信度；预测样本集为致密性乳腺BI‑RADS 4A的影像图像。本发明技术方案实现了对乳腺类型为致密性乳腺BI‑RADS 4A的乳腺图像的高效且准确的分类评估。