运用"艺友制"提升高校课程思政实效的探索

课程思政是新时代高校思想政治教育的实践创新.如何有效提升高校教师的育人意识、育德能力是全面推进课程思政建设的关键问题.教育家陶行知提出的"艺友制"具有灵活和效率两大特征.通过有"一技之长"的教师发挥引领作用,构建多样化主题的"课程思政艺友群",可以提供高校教师差异化、个性化的学习选择."课程思政艺友群"相当于新型"课程思政学习共同体",不仅能有效提升高校教师课程思政教学能力、科研能力,还能帮助高校完善课程思政制度体系、加强各学科、各部门之间的联系,强化全员育人的协同效应.     

解读性格密码 独辟蹊径选才——企业人员测评便捷方法探究

本文分析了当前我国企业人才招聘方法和现状 ;对现有国内外人员测评技术和人客观性格标志(血型、颜色、出生时间等 )测评方法进行剖析和对比分析 ,并根据笔者 10多年调研和实践经验 ,提出一种人客观性格标志群联合快速测评方法 ,供企业在人员招聘和干部选拔中参考 ,并希望学术界和企业界人士予以关注和研究     

基于满意度水平的多目标群决策问题的迭代算法

基于满意度水平的概念，本文提出了在实现决策人体各自的满意度水平的基础上，使群体的联合满意度极大化的即决策规则，根据这一规则去求多目标群决策问题的最佳调和解。由于目标间的冲突性，当各决策个体的满意度水平过高时，会导致群决策的最佳调和解集为空集。本文讨论并给出了降低和修正各决策个体满意倥 方法。。并将整个求解过程总结为一种算法，使之易于在计算机上实现；文中最后还给出了数值算例。     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

中部城市群“出招”

进入具体实施阶段以后，中部四大城市群将上演怎样的风云际会？四大城市群能否顺利探寻到撬起自身的“阿基米德支点”？所有这些问题的答案都将在城市群新的一招一式中精彩呈现。     

粒子群优化k均值的混合聚类算法研究

k均值算法是聚类分析的一种传统算法,在数据挖掘中等领域得到了广泛的应用.本文在分析k均值聚类算法存在问题的基础上,用粒子群算法优化k均值聚类算法,提出了一种新的混合聚类算法.理论分析和实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度.     

一种基于区间数判断矩阵的群决策新方法

针对基于区间数判断矩阵的群决策问题,提出了一种群决策新方法.借助于集值统计原理,构造了与区间数判断矩阵群信息等价的具有一定可靠度的确定数判断矩阵,建立了计算这类群信息集结值可靠度的模型,运用和积法对所得新判断矩阵进行处理,得到了一种简便的方案排序方法.最后,通过一个算例验证了该方法的有效性和实用性.     

晚清民初苏籍译家群的生发及地域文化缘由

晚清民初在西方文化与科学的译介和传播方面,苏籍译家作出了重要贡献.他们具有家国天下的胸怀,为拯救民族危难、改善社会民生、启迪民智寻找良方.他们立志翻译事业,译笔间传达出对民族兴衰成败的使命感.基于史料的爬梳与总结,聚焦晚清民初时期典型的苏籍译家的译事、译著,审视他们的翻译贡献,并从地域人文传统的视角进一步窥探苏籍译家群生发的地域缘由.     

基于主成分分析和概率神经网络的入侵检测方法

针对神经网络在入侵检测的应用中存在入侵数据冗余信息多,数据量大,训练时间长,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法。首先使用PCA对数据进行特征降维,解决了入侵数据冗余信息多的问题;然后使用PNN建立入侵检测模型;其次,使用粒子群算法(PSO)解决概率神经网络参数的优化问题;最后使用KDD99数据集对该模型进行测试。实验结果表明:该方法能够有效提高检测的效果,而且检测速度明显提高。