模型驱动与数据驱动的磨合
教学评价：从多维到循证范式的重要转变
教学评价：从多维到循证范式的重要转变 目录 1. 内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 研究目的与研究问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.3 研究方法与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4 2. 教学评价概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4 2.1 教学评价的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.2 教学评价的历史发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.3 现代教学评价的主要特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8 3. 多维教学评价理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9 3.1 多维教学评价的概念框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 3.2 多维教学评价的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 3.3 多维评价方法的特点与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 4. 循证教学评价的发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13 4.1 循证教育理念的起源与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 4.2 循证教学评价的模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 4.3 循证教学评价的实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 5. 循证教学评价的实践案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 5.1 国内外循证教学评价实践案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 5.2 成功案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 5.3 失败案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 6. 多维与循证教学评价的比较研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21 6.1 多维评价与循证评价的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23 6.2 多维评价与循证评价的联系与区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24 6.3 两种评价方法在不同教学环境下的应用比较．．．．．．．．．．．．．．．．25 7. 循证教学评价的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26 7.1 循证教学评价的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27 7.2 循证教学评价面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28 7.3 应对策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30 8. 结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30 8.1 研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31 8.2 对当前教学评价实践的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33 8.3 未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
以大数据分析助力“精准思政”的研究与实践
交流Experience ExchangeI G I T C W 经验268DIGITCW2021.01精准思维是习近平同志为核心的党中央治国理政的鲜明特征，也是新时代推动各项工作高质量发展的内在要求。
思想政治教育关系到“培养什么人”的问题，关乎青年人生观价值观的培育和养成。
在精准思维理念下，促进思想政治教育的“精准思政”，在教育需求、教育资源、教育方法等环节上精准聚焦和精准发力，是落实立德树人根本任务的必然要求。
随着信息化社会发展，大数据正悄然催生社会各领域的巨大变革，教育行业也不例外。
如何充分利用大数据完成与思想政治教育的深度融合，助力“精准思政”的实现，是新时代思想政治教育创新发展必须深刻思考的问题，同时也是实现全员全程全方位育人的客观要求。
1 大数据分析和“精准思政”的逻辑关联1.1 宏观逻辑：“精准思政“离不开大数据大数据时代，从自然发展到社会演进再到人自身发展可以形成完整的数据链条，万物皆可数据化。
对庞大冗杂、分散多变的数据进行挖掘和利用，从中可以发现新规律、产生新变革、创造新价值。
数据作为新资源，已然成为人类社会最重要、最先进的生产方式。
高校应深刻把握大数据时代的发展机遇，以大数据催生思政教育的理念转型和行为革新，牢牢掌握意识形态的主导权。
准确把握教育对象的思想行为动态，引导他们的大数据生活，是思政教育质量提升的内在要求，也是精准思政的重要内容。
这就决定精准思政必须以大数据为驱动要素，思政教育应考虑如何使大数据这个最大变量成为思政教育质量提升的最大增量，不断实现传统思政教育的转型升级。
1.2 中观逻辑：“精准思政”关键在于大数据在互联网不发达时代，思政教育仅停留在对零散杂乱数据简单片面分类阶段，对教育对象特征把握依赖教育主体的经验推理，教育方案的制定只能在此基础上不断磨合试错。
随着大数据时代到来，社会像素高度提升，数据粒度越来越细。
人的生命周期与数据的生命周期几乎重叠，人的生活行为也彰显着数据化色彩。
如何管理好电销团队-精装版
空杯心态 ，永远知道的要比员工多
进入角色 组建团队 学会沟通 电销业绩驱动模型及数据分析 实施目标管理 狠抓客户资源 进行有效激励 团队培训 结束语
沟通过程的要素
信息源
通道
接受者
因为信息沟通受三方影响，故经常会出现信息不对称现象。 为此我们必须： 1、用心倾听； 2、反复求证。
团队沟通障碍
目标不明确 地位差异 自以为是 认知偏见 不善于倾听 缺乏反馈 缺乏技巧
思维活跃是沟通顺畅的保证路漫漫其悠远?追求成功的欲望?过硬的心理素质?严谨勤奋?真诚待人?自信执着?善于处理客情关系?处处留心?自我学习座席成功的潜质路漫漫其悠远成熟期稳定期动荡期磨合期12个月24个月46个月6个月以后团队发展的规律路漫漫其悠远?兴奋紧张新鲜感特别强对工作充满期望?焦虑困惑和不安全感?自我定位不清晰?对公司环境和企业文化还比较陌生?不熟悉产品知识和销售技巧?缺乏共识一致性不够?以过程管理为主严格控制业务员工作行为?要清晰地告知业务员自己的想法与目的?为团队提供明确的方向和目标?宣布对队伍及每一位业务员的期望?帮助团队成员之间尽快熟悉?加强产品知识电话销售话术销售技巧及工作流程培训?建立必要的规范?树立威信?留意团队的好苗子表现策略团队磨合期表现及对策路漫漫其悠远?团队成员之间越来越熟悉?规章制度越来越清楚产品和行业知识了解加升?电话销售技巧的运用不够?对经理的依赖性较强
心里想：这个行业怎么 这么难做？客户怎么都 不要这个产品？开始怀 疑自己和所销售的产品
策略
时时鼓励他们，让他们相信自 己的能力，勇敢地拿起电话拨 出去，告诉他们只有信心百倍， 才能真正的发挥自己地潜力， 才能走向成功
帮助业务员提高电话沟通能力 掌握客户心理，人天生都具固
【计算机工程与设计】_模型驱动_期刊发文热词逐年推荐_20140726
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科研热词 模型驱动 数据仓库 元数据 二次开发 骨架线提取 驱动程序模型 领域驱动设计 领域模型 集成框架 隐马尔科夫模型 速率调节 过程元模型 软件构架 软件攻击 软件开发方法 软件开发 路径识别 资源管理模型 词性标注 词性兼类 设计模式 设备驱动程序开发包 设备驱动程序 计算机辅助设计 计算机病毒模型 视频流 规则 表单模型 蠕虫程序模型 虚拟组织 船舶性能预报系统 联机分析处理 耦合映像格子 网管 网格 维表 统一建模语言 组播 系列化零件设计 稳定性 知识驱动 知识继承 知识熔接 知识工程 直接存储器存取 皮肤绑定 皮肤变形 电力生产管理系统 流接口驱动程序 比例微分加积分控制器 模型驱动架构 模型优化
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基于数据驱动的纳米烧结银内聚力模型参数反演与预测
基于数据驱动的纳米烧结银内聚力模型参数反演与预测
佚名
【期刊名称】《电子与封装》
【年(卷),期】2024(24)1
【摘要】纳米烧结银具有高熔点、高电导率、高热导率和低温无压烧结等优点,已经在第三代功率半导体封装互连中得到了广泛应用。
纳米烧结银对烧结工艺和尺寸高度敏感,因此对纳米烧结银力学性能的反演和精确预测服役寿命是该领域的焦点问题。
内聚力模型是一种典型的模拟粘结材料失效破坏的方法,已在不同领域得到广泛应用,该方法也能很好地将纳米烧结银的断裂失效考虑为连续的损伤过程,进而应用于复杂条件下功率器件纳米烧结银封装互连层的失效模拟和预测。
【总页数】1页(P86-86)
【正文语种】中文
【中图分类】TB3
【相关文献】
1.基于数字图像相关法的内聚力模型参数反演识别
2.基于人工蜂群算法的复合材料层间内聚力模型参数反演
3.基于贝叶斯推断的复合材料层间内聚力模型参数反演
4.基于数据驱动与遗传计算的海域组合单元水质模型多参数分步耦合优化反演方法研究
5.基于数字图像相关的粘接界面内聚力模型参数反演识别
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第九章 空间计量经济模型
空间统计学起源于 20 世纪 50 年代早期，用于对地理空间中的地理对象进行统计分析， 进而描述、解释、预测地理现象的状态、过程及其发展方向。最早的空间统计工作是采矿工 程师 D.G. Krige 和统计学家 H.S. Sichel 在南非进行的， 用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。 随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高， 空间统计学已经普遍应用于需要处理存在与空 间相关的数据的科技领域中。空间计量经济学与空间统计学相似。从某种程度上而言，空间 计量经济学与空间统计学之间的不同和计量经济学与统计学之间的不同一样。 首先， 空间统计学的理论是空间计量经济学发展的基础。 正如计量经济学其他分支的发 展都广泛借助统计学的理论， 空间计量经济学也尽可能吸收一切可以利用的现存有关空间统 计的理论。 其次，统计学的应用范围不仅限于经济学一门学科。生物，环境，地理，农业，物理化 学等众多自然科学与社会科学均广泛采用统计学理论。 而空间计量经济学中所发展的一切模 型和统计方法均为经济学问题而考虑。 确实存在这样的实例： 某一空间统计学理论最初就是 为处理经济学中的空间效应而提出，之后完全可能被应用到除经济学外的其他学科。 许多空间统计学中的经典理论并不直接适合于经济学问题。 在后面将看到， 经典空间统 计学中对空间权重矩阵的定义具有很大的限制性。 而目前计量经济学中广泛采用的权重矩阵 早已超越了最初的定义， 而具有相当高的灵活性以包含并刻画众多不同性质的经济学中的相 关关系。这不能不说是空间计量经济学对空间统计学的补充和扩展。 最后，正如Anselin（1988）所认为，空间统计学是以数据为出发点的（ data-driven） ， 而空间计量经济学是以模型为出发点的（model-driven） 。空间计量经济学从区域经济学理论 出发，主要研究与区域及城市经济有关的模型。这说明，由经济学问题建立合适的刻画相关 性的计量模型，并发展相关的估计，假设检验，预测方法才是空间计量经济学的主要任务。 而空间统计学较少直接研究区域科学中的具体问题。 由此可见， 作为研究区域经济问题的理论与方法， 空间计量经济学与空间统计学密不可 分， 空间计量经济学不仅解决了标准统计方法在处理空间数据时的失误问题， 更重要的是为 测量这种空间联系及其性质、 并在建模时明确地引入空间联系变量以估算与检验其贡献提供 了全新的手段。 空间计量经济学以建立空间经济理论模型为任务， 通过空间经济计量所建立 的理论模型为计算经济学进行模拟实验和理论推演提供了前提。 空间统计学、 空间计量经济 学、 计算经济学都是数学化时代借助地理信息系统等手段探索空间经济规律的重要理论与方 法。 三、理论空间计量经济学和应用空间计量经济学 与计量经济学包括理论计量经济学和应用计量经济学一样， 空间计量经济学也包括理论 空间计量经济学和应用空间计量经济学。 理论空间计量经济学主要研究空间权重的设定及如何运用、改造和发展数理统计的方 法，使之成为测定空间随机经济关系的特殊方法，包括各类空间回归模型，特别是横截面数 据（地理数据）和面板数据（时空数据）回归模型的设定、估计和检验方法。相关模型研究 有邻近溢出效应模型、均值域相互作用宏观模型，以及报酬递增、路径依赖和不完全竞争等 新经济地理模型。 应用空间计量经济学是在一定的空间经济理论的指导下，以反映事实的空间数据为依 据， 用经济计量方法研究空间经济数学模型的实用化或探索实证空间经济规律， 其具体研究 内容包括方法应用及软件平台开发。 最近二、三十年，随着计算技术和计算机模拟技术的发展，特别是随着地理信息系统和 空间数据分析软件的发展， 和一大批专家学者如Anselin、 Bmecckner、 Kele． 、 Haining 和 Case 等人的不懈努力， 空间计量经济学无论是在理论方法还是在应用方面都取得了突飞猛进的发 展， 特别是横截面数据和面板数据回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构分析日
机理和数据驱动的水文预报模型应用研究
机理和数据驱动的水文预报模型应用研究水文预报是指根据已有的水文数据和气象预报资料，通过建立合理的模型，对未来一段时间内的水文过程进行预测和预报。
近年来，随着气候变化的影响越来越大，水资源管理的重要性日益凸显，因此，开展机理和数据驱动的水文预报模型应用研究具有重要的现实意义。
机理和数据驱动是水文预报模型的两种主要方法。
机理模型是根据水文过程的物理机理建立的，通过数学公式来描述水文过程的变化规律。
它具有较强的物理意义，能够反映自然界的真实情况。
然而，机理模型对输入数据的要求较高，需要大量的观测数据和较为准确的气象预报资料。
由于观测数据的不完备和气象预报的不确定性，机理模型在实际应用中存在一定的局限性。
与机理模型相比，数据驱动模型更加灵活和适用。
数据驱动模型是通过对历史数据的统计分析和模式识别，建立预测模型。
它不依赖于对水文过程的具体机理的了解，只需要有足够的历史数据。
数据驱动模型可以通过分析历史数据的变化规律，预测未来的水文过程。
然而，数据驱动模型的预测结果可能缺乏物理解释，对新情况的适应性较差。
实际应用中，机理模型和数据驱动模型往往结合使用，以充分发挥各自的优势。
机理模型可以提供对水文过程的物理解释，数据驱动模型则可以通过对历史数据的学习，提高模型的预测能力。
因此，将机理和数据驱动相结合的水文预报模型成为当前研究的热点。
在水文预报模型应用研究中，还需要注意模型的不确定性。
由于水文过程的复杂性和气象预报的不确定性，水文预报模型的预测结果往往存在一定的不确定性。
因此，在应用中需要对不确定性进行评估和处理，以提高预报的准确性和可靠性。
综上所述，机理和数据驱动的水文预报模型应用研究对于水资源管理和防灾减灾具有重要的意义。
机理模型和数据驱动模型各自具有优势和局限性，将二者相结合可以提高水文预报模型的预测能力。
然而，应用中需要注意模型的不确定性，以提高预报的准确性和可靠性。
未来的研究还需进一步完善水文预报模型的理论基础和方法，以提高模型的适用性和预测精度。
多尺度材料与过程设计的数据驱动和机理混合建模方法
一、引言材料大致可分为两大类：功能性过程材料和终端用户材料或产品。
前者（如溶剂、催化剂、吸附剂）用于制造过程，而后者通常是终端用户化学品；也就是说，它们在工厂之外发挥作用。
具有定制特性的功能性过程材料通常是过程工业进步的核心，因为材料的选择不仅会影响经济成本，还会影响过程在环境、健康和安全方面的性能。
现代加工系统可以分解为多个尺度，不同的物理和（或）化学现象发生在不同的尺度上。
最低尺度涉及与过程中使用的分子或材料的结构相关的所有决策，如用于化学分离的液体溶剂和固体吸附剂、用于反应的非均相催化剂，以及用于能量转移与转换的制冷剂和相变材料（PCM）。
从历史资料看，人们通过实验试错法发现新材料。
考虑材料设计空间的尺寸较大，这种方法速度慢且效率低下。
鉴于理论模型方法的发展，采用计算机辅助方法来指导材料选择和设计成为了一种流行且行之有效的方法。
另一方面，应该注意的是，材料选择和材料使用的过程操作之间总是存在很强的相互作用。
因此，应同时考虑过程系统中涉及的所有尺度，这使集成材料和过程设计变得至关重要。
多尺度建模的第一步是将分子尺度与相尺度联系起来，其中主要任务是基于原子或分子水平信息，建模和预测流体混合物的宏观特性（如扩散系数、热导率、焓和吉布斯自由能）。
原则上，量子化学计算、分子模拟和状态方程（EoS）可以提供这些预测。
然而，这些计算的成本高，而且过于依赖系统。
幸运的是，由于实验和理论数据的可用性不断增加，现在通过基于描述符的经验模型，从分子和材料的结构对它们的特性进行建模变成了一种流行且行之有效的方法。
由于这些模型纯粹基于数据相关性来描述系统属性或行为，因此它们被称为数据驱动模型。
线性、多项式、人工神经网络（ANN）、高斯过程和克里金法等数学表示广泛用于数据驱动的特性建模。
可以从参考文献[3]中找到关于用于发现和优化设计各种类型材料的数据驱动方法及其应用。
了解了系统的宏观特性，就可以推导出本构关系（如动力学和相平衡），并将它们应用到每个过程单元的质量、能量和动量守恒定律中。