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本文以四川建筑职业技术学院图书馆为例,介绍了以二级情报联系人为主导的适合高职院校自身发展学科馆员制度,并提出了改进措施。 相似文献
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经济全球化要求更多的具有较高水平的职业能力的日语人才涌现,这对高职的日语专业教学工作也提出了新要求。本文针对高职日语教学活动中,存在的一些问题进行了分析,并且对这些问题的解决办法提出了自己的建议,希望高职学校通过教育的改革,能够使学生的职业能力得到最大程度的提高。 相似文献
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中江县有着优越的中药资源,本文整理了该县发展中药产业的历史及近况,分析了将中药产业打造成县域战略产业的意义,并提出了应对的具体措施。 相似文献
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高校思政课公众形象的塑造是主客观相统一的过程。系统梳理高校思政课公众形象塑造的历史演进,从政治引导形象、理论阐释形象、铸魂育人形象、系统科学形象、开放包容形象五个方面科学把握高校思政课公众形象的核心内容,以“为党育人、为国育才”“落实立德树人根本任务”和“满足学生成长发展需求和期待”为基本遵循进行高校思政课公众形象塑造,对于推动高校思政课高质量发展、提升高校思想政治教育育人实效、推动思想政治教育创新发展,具有重要意义。 相似文献
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电子废弃物回收规模预测是政府制定循环经济发展规划和有关补贴政策、企业进行资源回收价值评估和产能优化的基础。本文考虑电子废弃物回收规模季度数据的季节性数据特征可能导致传统单模型预测误差偏大、预测结果不稳定等问题,基于“分解-集成”的思想提出了季节性数据特征驱动的电子废弃物回收规模预测CH-X12/STL-X框架。首先,基于Canova-Hansen(CH)检验对电子废弃物回收规模时间序列的季节性数据特征进行识别,继而对适于进行季节性分解的时间序列采用X12乘法模型或时间序列季节性分解(Seasonal-trend Decomposition Procedure Based on Loess,STL)模型实现季节性分量提取。然后,采用Holt-Winters模型对获得的季节性分量进行预测,并以支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)预测分解获得的其他分量。最后,通过对各个分量预测结果的线性求和以得到最终的预测结果。实证结果表明,提出CH-X12/STL-X预测框架能够较好地满足不同季节性数据特征驱动的时间序列预测建模需求,且较传统单模型(Holt-Winters模型、季节性差分自回归滑动平均模型、SVR模型)在预测性能上表现良好且稳定。 相似文献