契合与转进:西部民族地区解纷机制建构路径

在多元化社会转型及现代化法治建设进程中,少数民族地区法律秩序构建正经历着法治目标与固本理念的现实冲突。西部民族地区多元文化的价值观契合了社会纠纷机制的多样化,诉讼机制和非诉讼机制应由多元化纠纷解决机制共同组成,以维护纠纷解决的生态平衡,促进西部民族地区法治建设的可持续发展。     

大众健身俱乐部全面质量管理与经营的若干研究

综观目前大众体育健身俱乐部总体经营状况,总体上比较注重场地和设施的经营,不够重视对体育服务产品的设计与品牌规划。本文基于全面质量管理基本理论思想,以及对大众体育俱乐部的服务产品设计和品牌规划的市场研究,讨论俱乐部的经营方式,希望质量管理和品牌规划的研讨能有益于我国大众体育俱乐部经营水平的进一步提高。     

高校体育改革与全民健身计划的推行

本文通过我国全民健身活动和学校体育现状以及学校体育在全民健身中的地位与作用的分析,提出了体育改革的基本思路和结合体育改革推行全民健身计划的一些途径和方法。     

太原市体育健身俱乐部的经营现状及发展对策研究

摘要(Abstract):对太原市体育健身俱乐部的经营模式、定价策略和消费群体等方面的现状进行调查分析。研究发现,目前主要存在的问题是缺乏专业性经营管理人才和专业健身指导员。另外,消费群体过于集中和各俱乐部定价不一等问题也比较突出。在此基础上提出了如下对策和建议:政府进行宏观调控;加强对体育经营人才和健身指导员的培养力度;加强自身硬件建设;建立太原市体育健身俱乐部同盟,规范健身市场。     

基于遗传算法和TRIZ的产品服务系统优化设计方法

针对产品服务系统方案优化设计问题,分析了系统方案设计过程中主要影响因素,基于遗传算法和TRIZ理论提出了产品服务系统方案优化设计方法。该方法可以优化产品服务系统的方案设计,并通过理想化程度值定量判定最优方案设计。以污水处理设备为例,应用该方法获取产品服务系统最优的方案设计,并与其它方案进行对比,验证了该方法的有效性。实际应用证明该方法不仅可以对产品服务系统方案设计的理想化程度进行定量的判定,还可以实现对系统方案设计的全局最优搜索。     

大数据对学校体育场馆服务全民健身的分析

采用文献资料、逻辑分析等研究方法,对大数据治理学校体育场馆服务全民健身中所面临的观念短板、数据孤岛、产权归属模糊、监管不力等问题进行多维度剖析。在“体育强国”以及“全民健身”成为国家大的发展战略背景下,探索运用大数据推进学校体育场馆服务全民健身,满足人民群众日益增长的体育文化需求具有重要意义。     

“全民健身公共服务”均等化价值意蕴与实现路径

全民健身公共服务均等化是实现“十四五”体育发展规划的主要举措,也是全民健身公共服务惠及全体民众的重要手段,更是实现体育强国与健康强国战略的前提和保障。以文献调查法明确全民健身公共服务均等化的概念、内容,总结归纳出“健康水平”“健康公平”“社会和谐”三大价值意蕴,以及政策出台、区域缩小、资源分配优化等现实基础,提出促进机会均等、过程均等、结果均等等一系列实现路径,以期满足人民群众体育健身需求,推进我国体育现代化发展。     

学龄前儿童体能运动训练对认知能力的影响

基于脑神经科学理论,选取学前儿童体能运动训练的一些规定动作和体现认知能力要素的手精细动作,经过现场测试,主要发现：学龄前儿童持续的体能运动对提升其认知能力具有积极影响,不同的体能运动训练动作与其空间感知能力、专注力、记忆力、观察力、逻辑推理能力和想象力具有一定关联性,适度的体能运动训练有助于提升其动作完成度、质量和效率,进而促进其大脑神经发育。     

高等学校羽毛球步法教学探究

在传统的羽毛球运动教学中,教师往往将精力集中在＂手法＂的教学上,而忽视了＂步法＂的教学,这种＂重手法、轻步法＂的教学方法,其结果直接影响了羽毛球教学的效果和技术水平的提高。针对传统羽毛球运动步法教学的缺陷,提出了单一步法教学和组合步法教学,并提炼出了步法和手法相结合、步法和步法之间联系、步法与体能之间关系等步法教学中的关键点。     

ENDOGENOUS NETWORKS IN RANDOM POPULATION GAMES

Population learning in dynamic economies traditionally has been studied in contexts where payoff landscapes are smooth. Here, dynamic population games take place over “rugged” landscapes, where agents are uncertain about payoffs from bilateral interactions. Notably, individual payoffs from playing a binary action against everyone else are uniformly distributed over [0, 1]. This random population game leads the population to adapt over time, with agents updating both actions and partners. Agents evaluate payoffs associated to networks thanks to simple statistics of the distributions of payoffs associated to all combinations of actions performed by agents out of the interaction set. Simulations show that: (1) allowing for endogenous networks implies higher average payoff compared to static networks; (2) the statistics used to evaluate payoffs affect convergence to steady-state; and (3) for statistics MIN or MAX, the likelihood of efficient population learning strongly depends on whether agents are change-averse or not in discriminating between options delivering the same expected payoff.