探讨科研单位人才成长通道建设

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构建合适的人才通道,能够促进人力资源管理,为科研单位的人才队伍建设打造稳固基础。目前我国科研单位的人才队伍既年轻,又有极强的专业能力,因此如何更好发挥科学技术人才的作用,进而对科技进行革新,使人才工作机制与职业发展序列随着成长通道的拓宽而丰富创新,成为了当今科研单位需要探讨的问题。本文通过对科研单位人才发展通道现状进行分析,梳理其中的问题与不足之处,从岗位分级类型、任职准则、成长通道建设措施等方面逐步解析,旨在推进有效的科研单位人才通道建设,为科研单位人才队伍建设做出有益尝试。
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针对MOBA游戏阵容复杂性高、根据阵容进行胜率预测准确率较低的问题,文中提出多特征输入的GRU神经网络模型。首先,将胜率预测问题转化为评估比赛双方阵容强度的问题,然后利用历史数据与词向量训练的方法获取阵容中英雄的配合关系、克制关系、英雄强度的特征,最后基于深度学习建立二分类模型,并利用阵容中的英雄特征训练模型,用softmax函数作为输出的激活函数,将二分类结果转化为胜率预测结果。在大量Dota2比赛数据集上的实验表明,文中的模型能够在比赛中获得较现有方法更高的预测准确率。
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