人才特征

摘要： 为了使旅游专业人才更好地适应文旅产业数字化时代发展的新要求,以文旅产业数字化的意义为切入点,指出文旅产业数字化视域下旅游专业人才应具备先进的管理理念、扎实的信息素养、良好的创新能力和过硬的实践操作能力等4个特征,并提出更新人才培养理念、重构课程体系、加强师资队伍建设和优化整合多方资源等4个培养策略,以有效提升人才培养工作的质量.

摘要： 近几年,随着互联红利期的退潮,人工智能、机器人是现在的潮头浪尖;该领域的人才缺口之大、进入门槛之低,正是从业者和大学生的机会。可抓住机会的同时,也要摸清真正的需求在哪里。人工智能时代,人们谈论最多的就是未来有哪些工作将被取代呢?比如保安,被安防机器人取代;会计,被财务机器人取代;司机,被无人驾驶汽车取代;翻译,被翻译AI软件取代等等。

摘要： 工业应用软件作为智能制造的关键领域之一,近年来其技术与形态均发生了较大变化.人工智能等新一代信息技术在工业软件领域的深入应用、传统的单一生产方式向服务为主的方式转化、工业App成为主要开发形态,三者一起"催化"了工业应用软件的技术体系、开发模式等方面快速发生变化.从适应上述三者对人才需求新变化的视角,提出了工业应用软件人才在专业知识与能力上呈现"跨界复合"的特征,在综合职业素养上呈现"跨界多元协作"的核心特征.人才核心特征的提出,为明晰职教本科工业软件相关人才培养规格与定位提供了有力支撑.

摘要： 工业应用软件作为智能制造的关键领域之一,近年来其技术与形态均发生了较大变化.人工智能等新一代信息技术在工业软件领域的深入应用、传统的单一生产方式向服务为主的方式转化、工业App成为主要开发形态,三者一起"催化"了工业应用软件的技术体系、开发模式等方面快速发生变化.从适应上述三者对人才需求新变化的视角,提出了工业应用软件人才在专业知识与能力上呈现"跨界复合"的特征,在综合职业素养上呈现"跨界多元协作"的核心特征.人才核心特征的提出,为明晰职教本科工业软件相关人才培养规格与定位提供了有力支撑.

摘要： 在各个城市"人才争夺战"的激烈背景下,住房问题是青年人才居留城市的重要考虑因素,而租赁住房是其最主要的居住方式之一,居住满意度是城市青年人才住房体验的直接体现。本文以南京市青年人才为例,利用线性回归方程考察租赁住房满意度及其影响因素,主观感知,政策因素,周边设施,物业服务和青年人才特征是影响青年人才对房屋租赁满意度的主要因素。分别分析其影响路径,进而提出了包括城市交通建设,社区居住问题处理,满足青年人才个性化居住需求等政策建议。

摘要： 我国是一个出版大国,要想成为出版强国,关键条件是人才队伍的建设.习近平总书记在全国宣传思想工作会议上提出,努力打造一支政治过硬、本领高强、求实创新、能打胜仗的宣传思想工作队伍.目前,各项新技术逐渐运用在出版领域,对编辑的能力素质提出了新要求.研究新时代优秀图书编辑的特征,是出版界共同探讨的课题.本文从政治素养、业务能力、出版理想等方面,谈谈新时代编辑应具备的几个特征.

摘要： 探究我国“一流大学”人才培养目标优化问题对于我国建设“世界一流大学”意义重大.我国一流大学的人才培养目标重视家国情怀和社会责任、专业知识、创新和实践能力、道德品质、国际视野,重视培养实用型、高素质人才,但是缺少全球公民素养、人文情怀、科学精神、终身学习能力和人生理想等特征,对培养国际化人才和全球领导者的重视程度有待提高.我国一流大学要在坚持中国特色的前提下,在全球大环境中重新定位和优化人才培养目标.

摘要： 中国制造业目前存在着大而不强的突出问题,要实现由制造大国向制造强国的转变,必须大力发展先进制造业.先进制造业对人才的知识、能力、素质提出新的更高要求,学校、行业企业、政府应多方合作,协同构建人才培养体系,为先进制造业发展提供有效的人才保障和智力支持.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 创新型工程科技人才的培养是知识经济时代高等教育的重要目标,也是一项复杂的系统工程,时国家的经济建设、工业发展和技术进步起着重要作用。本文阐述了创新型工程科技人才的特征,进而时高校创新型工程科技人才培养中存在的问题进行了探析,在此基础上,提出了高校创新型工程科技人才培养的基本思路.

摘要： 本发明公开了一种基于纹理特征与形状特征相融合的水声图像特征提取方法，主要步骤包括图像分割，边界提取，生成基元阵，计算灰度‑基元共生矩阵，获取五项个特征量等几个关键步骤。本发明着手于海底底质水声图像的图形学特征，利用海底底质水声图像的边界形状特征及其灰度相关性，应用并结合边界提取与灰度‑基元共生矩阵法，实现海底底质的水声图像特征提取。本发明不仅能够保证平移、旋转和缩放不变性，并且对噪声不敏感，既可以描述闭合区域，对于非闭合区域也能很好的完成特征提取，实现了基于海底底质水声图像图形学特征的间接识别及提取。

摘要： 本发明涉及一种融合用户时间特征和个性特征的数据特征提取方法，属于人工智能技术领域；本发明基于多用户的批量时序数据，通过时间卷积神经网络建模数据的序列关系，同时引入时间通道和个性特征通道注意力机制自动选择与预测下一个数据点所密切相关的数据特征，从而获取用户的综合数据特征，在此基础上，可以利用现有神经网络模型提供基于用户历史习惯的相关服务。对比现有技术，本发明有效解决了传统神经网络模型在使用数据时效率低下的问题，通过时间通道和个性特征通道两种注意力机制，强调了时间信息和用户个性对于特征提取的重要性，提高了特征提取的有效性。

摘要： 本发明是关于一种基于职业特征的订制人才的系统及方法，是使人力资源系统具备职能特征分析、分类、储存及比对功能，利用该系统得对尚未进入人力市场的准求职者进行测试，并分析其职能特征，再储存构成人力期货，但企业预期未来将出现特定职缺时，可进入系统输入特定职缺所需具备的职能特征，而在既有的人力期货数据库中搜寻比对适当的人才；除此的外，系统可进一步对筛选人力作出职能补充建议，以达到“订制人才”的目的。

摘要： 目的是提供一种提高所选择的人才对于劳务的委托者的请求的适合度的人才选择装置等。人才选择装置具备：人才提取部，从委托者装置取得委托劳务的信息，通过参照保存表示劳务与人才的对应关系的信息的职业技能储存部，提取与委托劳务的信息相适合的人才，将提取出的人才的信息向委托者装置输出；人才中介部，从委托者装置取得提取出的人才中的被选择的人才的信息，将委托劳务向所选择的人才委托；以及解析部，从委托者装置取得表示对于已实施的委托劳务的基于自然语言的评价内容的信息，通过对评价内容表示的字符串进行解折决定与评价内容对应的评价，基于所决定的评价使职业技能储存部的信息更新。

摘要： 本发明的目的在于提供一种选择特征量并且根据所选择的特征量的值将样品分类为多个类中的任一个的多类分类方法、多类分类程序、多类分类装置、以及用于这样的多类分类的特征量选择方法、特征量选择装置及特征量集。在本发明中，处理伴随特征量选择的多类分类问题。特征量选择是预先按照字面意思对样品所具备的大量的特征量中的用于后续的各处理(在本发明中尤其是多类分类)所需的特征量进行取舍选择的方法。多类分类是确定给定的未知样品属于多个类中的哪一个的判别问题。

摘要： 从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为模式存储单元(202)存储来自多个停留点的停留点信息(212)，该多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。

摘要： 具有处理器和存储器的计算机取得保存有访问网页服务器的内容的用户终端的历史信息的会话数据和保存有用户的属性信息的用户属性数据来作为用户数据，取得保存有所述内容的属性的页面属性数据和保存有提供了所述内容的发布者的属性的发布者属性数据作为发布者数据，取得作为提取对象的发布者和该发布者设为获得目标的用户特征作为目标类型，根据目标类型计算提取对象的数据的项目和值的范围，根据所述用户数据和所述发布者数据计算与所述项目对应的提取对象数据，根据所述提取对象数据和所述发布者数据，基于所述项目的值的范围计算访问的特征量。

摘要： 一种具有用于收纳杆的收纳器和/或收纳器盖的脊柱外科手术系统。盖具有大致圆柱形的主体和从主体径向延伸的一组相对的抗张开凸缘。收纳器具有臂，该臂各自在近侧端部处或邻近近侧端部具有内近侧突起部，以及在近侧突起部远侧的内倾斜张开表面。每个盖凸缘具有面向近侧的盖防张开表面和面向远侧的盖弹出表面。每个收纳器近侧突起部具有面向近侧的倾斜收纳器弹出表面和面向远侧的倾斜收纳器防张开表面。收纳器弹出表面间隔开，因此每个盖弹出表面在操作中接触相应的收纳器弹出表面。每个张开翻修表面向远侧且沿径向向内朝向纵向轴线延伸并进入由盖的内径限定的圆柱形平面中。盖内径大于杆宽度。

摘要： 本发明公开了一种根据特征间的相关性将特征聚类分析并排除无关特征的方法，包括如下步骤：包括如下步骤：S1、去除无关特征：根据特征间的相关性将特征进行聚类分析,根据特征与类间的相关性从高到低进行排序，去除无关特征；S2、特征类聚：对去除无关特征后特征子集采用特征类聚；S3、选出指定数量的特征；本发明首先基于ReliefF算法去除无关特征，然后在特征子集中，将信息含量高的特征作为特征簇的初始中心，然后根据特征关联度对特征进行聚类，聚类完成之后，从每个特征簇中挑选有代表性的特征，该算法同时考虑了特征间的关联性以及特征与类标的相关性，能较好地去除冗余特征和无关特征，有效提高软件缺陷预测的性能。

摘要： 提供一种基于深度神经网络的人工特征与卷积特征融合的特征提取方法，所述方法包括：获取电动液压舵机的故障预测数据；对所述故障数据进行综合预处理，以得到训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集分别送入卷积神经网络一次自编码器和基于专家知识的人工时域特征提取模块；在所述卷积神经网络一次自编码器中进行基于卷积神经网络的特征提取，获得卷积特征集；在所述人工时域特征提取模块进行基于专家知识的时域特征提取，获得人工时域特征集；对所述卷积特征集和所述人工时域特征集进行特征拼接，得到融合特征；将所述融合特征送入二次自编码器和解码器，进行基于堆叠自编码器的深度特征融合。