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期刊信息/Journal information
烟台职业学院学报
烟台职业学院学报

于声涛

季刊

1673-5382

yanzhixuebao@163.com

0535-6927082

264670

烟台市菜山区海滨中路2018号

烟台职业学院学报/Journal Journal of Yantai Vocational College
查看更多>>本刊是综合学术理论季刊，面向国内外公开发行，刊物突出烟台沿海开放城市特色，以高等职业教育为主，面向烟台市教育，展示国内外学者、专家在各行业的研究成果。
正式出版
收录年代

    旅游产业与高职智慧养老专业产学融合探析

    董琦
    54-58,79页
    查看更多>>摘要：随着人口老龄化趋势的加剧,旅游智慧养老产业作为新兴的交叉领域,正逐渐展现出巨大的发展潜力.高职旅游产业与智慧养老产学融合发展体现了增强职业教育适应性、满足养老市场需求、提高毕业生就业竞争力的应然追求,然而现行的高职旅游智慧养老专业融合发展却存在人才培养与市场需求脱节、师资力量与教学资源不足、实践教学与校企合作缺乏深度合作等问题.基于高职旅游智慧养老产学融合发展应然与实然差距,应该明确产学融合的目标与定位,加强师资队伍建设,深化校企合作,完善产学融合的评价机制,实现教育与产业的良性互动,共同推动旅游智慧养老产业的快速发展和高职院校的转型升级.

    高职旅游产业智慧养老产学融合

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    基于专创融合的高职电商专业"岗课赛证创"综合育人模式探析

    韩晶晶
    59-63页
    查看更多>>摘要：基于专创融合视角和双创背景下,以高职电商综合育人模式为研究对象,深入剖析高职电商专业的人才培养问题,以电商行业企业人才需求为导向,以"强化岗位专项能力、优化职业迁移能力、提升创新创业能力"为目标,研究高职电商专业"岗课赛证创"综合育人模式,给出高职电商专业综合育人模式的实践路径.通过调研与分析,围绕专业+创业、校企合作等内容,结合就业岗位,确定高职电商综合育人内容,在高职电商专业教育教学中融入"创新创业元素",以专业促创新创业,以创新创业精专业,助力电商综合育人与产业需求的紧密对接,旨在为高职电商专业综合育人质量提供有价值的参考.

    "岗课赛证创"高职电商专创融合育人模式

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    产教融合背景下区域经济数智化财经人才培育策略研究

    宗文娟
    64-68页
    查看更多>>摘要：移动互联、万物互联的迅速发展,产生了与大数据、人工智能、云计算等密切关联的新兴产业.区域产业转型升级,企业需要懂业务、懂应用、懂技术、懂数据的数字化时代复合型人才,职业院校数智化人才培养迫在眉睫.文章就产教融合共育区域经济数智化财经人才培养进行探索与实践,探讨职业院校大数据与财经专业的人才培养模式,满足区域经济在大数据、人工智能环境下对数智化财经人才的需求,服务地方经济,助力区域产业升级.

    产教融合区域经济数智化财经人才

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    高职院校"1+X"课证融通改革路径的实践研究

    刘丽娜
    69-74页
    查看更多>>摘要：课证融通是"1+X"证书制度的关键环节,以高职院校为背景,高质量进行"1+X"证书制度试点是助力职教改革、提升高层次人才培养水平的一项有力措施.文章以挖掘"1+X"课证融通的内涵为入手,基于建构主义理论、供给侧改革和多元智能理论,分析课证融通课程体系构建的理论逻辑,在指出高职院校"1+X"课证融通的实践误区的基础上,按照课程的四大要素尝试探索"1+X"课证融通的改革路径,打通课证融通的堵点,落地课程与"X"证书的有机融合.

    高职院校"1+X"证书制度课证融通岗课赛证职教改革

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    数字化背景下旅游专业教学实践改革——以"导游业务"课程为例

    孙雯筱
    75-79页
    查看更多>>摘要：数字经济和数字社会的发展,推动教学目标和教学内容的变革与创新.旅游专业的教学培养方向既要满足数字化浪潮下旅游产业人才需求,又要考虑学生未来的就业与发展.高校现有的教学模式,难以满足数字时代下旅游市场的人才需求.文章基于数字社会角度重新思考教学实践改革的必要性,对旅游课程存在的问题进行分析,并以"导游业务"课程为例,从教学内容、教学方式、教学条件和考核评价模式等方面提出数字化教学实践改革措施,为助力智慧旅游人才高质量发展提供参考.

    数字化旅游专业教学实践改革

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    VEC中基于深度强化学习的依赖性任务卸载方案

    孙慧婷
    80-86页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶、增强现实(Augmented Reality,AR)等低时延需求的车载应用增多,实时性任务卸载成为车联网(Internet of Vehicle,IoV)用户面临的新挑战.多数卸载方案忽略了AR等应用衍生的计算任务之间或任务内部的依赖关系,将任务卸载到边缘服务器处理,导致任务计算时延过长、卸载失败率升高.同时受车辆移动性、任务信息、服务器可用资源等因素实时变化的影响,卸载方案需要针对不同时刻的环境状态进行调整.因此提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learn-ing,DRL)的依赖性任务卸载方案.该方案在车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)框架下,将依赖性任务建模为有向无环图,利用矩阵表示图中各子任务间的依赖关系;将以最小化计算时延为目标的优化问题构建成马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),采用DRL算法深度Q网络(Deep Q Network,DQN)解决MDP中状态转移概率的求解问题,并确定卸载决策.仿真实验评估了该方案与已有方案在计算时延、卸载失败率方面的性能差异,结果表明,该方案能够在任务截止时间内完成并有效降低计算时延和卸载失败率.

    自动驾驶车载边缘计算依赖性计算任务深度强化学习计算卸载

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    基于张量分解的多模态大数据检索方法

    于彩霞崔蕾初永玲郭海凤...
    87-92页
    查看更多>>摘要：多模态检索是当前社交媒体检索中一类重要的研究方向.大规模、高维度的多模态数据具有数据量大、结构异质等特性,如何在保持多模态数据完整不破坏的前提下挖掘隐藏的特征从而满足多模态间相似性的计算,成为亟需解决的难题.传统的检索方法,诸如矩阵分解、子空间方法、基于深度学习方法等,既采用了二段式关联学习方式而忽略高层语义信息,又缺少考虑数据分布的内在结构,如稀疏性、低秩等特性.文章融合多模态数据的非线性流形结构,提出结合流形学习的多模态检索方法,在张量分解基础上通过流形的度量和距离对高维多模态数据进行处理分析,并在真实数据集上进行实验验证,实验结果显示该方法能促进检索效果的提升.

    多模态检索内在结构张量分解流形

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    补链强链,为高端装备产业筑基赋能

    封2页
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    稿约

    封3页
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