[观点]博士·博士生及其他

本文指出了一些媒体在使用术语时常见的错误,比如将已经获得学位的专业人士误称为“硕士生”、“博士生”。此外,还讨论了诸如“夜以继日”的正确表达方式,并批评了“不尽人意”这一用法的不当之处。

(http://web.peopledaily.com.cn/199811/03/wzb_981103001053_5.html )

毕全忠

  有些媒体在报道一些单位、部门的人员结构时,常常说拥有多少名“博士生”多少名“硕士生”。例如不久前读到的一篇报道,说我国高新技术开发区的从业人员中“硕士生达2.2万人,博士生达2758人”。这里有个概念上的错误。

  “硕士生”、“博士生”是指正在攻读硕士学位、博士学位的研究生。在读的研究生是否能获得学位而成为硕士、博士,尚不可知。而那些已在高新技术开发区工作的,显然已获得了学位,已是硕士、博士了,不能再称他们为“硕士生”、“博士生”。两种不同的身份,两个不同的概念,不能混淆、偷换。

  习惯一旦形成,是很难改的,而且有“传染性”。很早就出现的不合逻辑的习惯用语,如“打扫卫生”之类,现已为大家认同、接受了,尽管不合逻辑,也只好用下去,不必再改了。近一点的,如把“夜以继日”说成“日以继夜”,等等。这个成语错得不能接受,必须正过来,决不能与“打扫卫生”同样对待,因为错了之后意思与原来的不一样了。“夜以继日”,是“以夜继日”的意思。古代汉语里有一个语法规律,就是动词、介词的宾语往往放在动词、介词之前,叫做“宾语前置”。例如“时不我待”,“我”是动词“待”的宾语,放在“待”的前面,意思是“时间不等待我”。“夜以继日”也是如此,意思是以夜晚继着白天,也就是说白天干了晚上继续干。如果错成“日以继夜”,意思正好弄反了,成了“以日继夜”,也就是“夜里干了白天接着干”。这只能形容那些上完夜班第二天白天接着工作的人。

  如果说上述例子是不良习惯用语的话,那么下面这个例子就是“恶劣习惯用语”了,这就是所谓“不尽人意”。它传播迅速,“流毒甚广”,连某电视剧里也用上了。汉语中有“如意”、“不如意”、“尽如人意”、“不尽如人意”这些词、词组,意思很清楚。它们里面“如”是个关键词,“不”“尽”都是修饰“如”的。“如”不能缺少,缺了就根本不通了。几年前有人大约为了符合汉语四个音节一段的习惯,将“不尽如人意”中的“如”省掉了,成了“不尽人意”。什么叫“尽人意”、“不尽人意”?根本不通。说也奇怪,这个根本不通的“不尽人意”竟被一些人当做宝贝似的竞相应用,成了时髦的用语,频频出现于广播、报刊及一些人的口头。

  语言文字的水平是社会文明的重要标志,各种传播媒体因它们直接面对公众,负有规范语言文字的责任,千万不能成为不良语言习惯的传播者,而应当成为驱除不良语言习惯的前卫。

 

 

 

《人民日报 》1998-11-03 第5版

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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