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关键词： 需求分析理论   大学英语教学   调查与研究  

摘要： 针对当前大学英语课程教学中学生在学习动机、目标需求、学习需求和课程满意度等方面存在的问题进行调查与研究,主要借助需求分析理论,结合“目前情景分析”与“目标情景分析”系统自行设计调查问卷,并采用SPSS软件对问卷的结果进行信度分析。结果表明:大学英语教学改革应该坚持“以学习者为中心”的教育理念,紧紧围绕学生语言能力发展需求,科学设计教学目标,系统整合教学内容。这种以学生需求为导向的大学英语教学改革模式,不仅会大力激发学生英语学习的内驱力,增强英语学习的自主性,而且能够使学生在语言交流、跨文化交际、职业发展等方面获得实质性提升,有效助力学校实现为社会培养高素质、复合型外语人才的教育目标。

关键词： 职教高考   政策执行   政策目标   招考要求   政策工具  

摘要： 政策执行是当前职教高考政策研究的重点议题。基于政策目标、招考要求与政策工具的三维分析框架,以国家层面和浙江、山东、江苏、广西、四川职教高考政策文本为样本,运用Nvivo14软件,采用质性编码与量化分析结合的混合方法,对其政策执行情况进行分析。在政策目标上,国家政策指归明确,五个省份在政策目标的表达上总体契合但略有差异;在招考要求上,国家具体要求清晰,但省域间在招生对象、招生计划、组织模式和评价方式等方面存在明显差异;在政策工具使用上,不同政策工具使用失衡,呈现“权威主导、系统驱动、能力滞后、激励不足、引导弱化”的特征。基于此,提出对策建议:细化政策目标设定,增强政策执行的协同性;推进招考要求标准化,提升政策执行的公平性;优化政策工具组合,强化政策执行的有效性。

关键词： 中国特色   竞赛制度   竞赛改革   NBA   CBA  

摘要： 为深入了解NBA改革动态,为CBA打造具有“世界一流、中国特色”的名牌赛事提供参考,研究运用文献资料、案例分析、专家访谈等方法对NBA近几年主要改革动态进行分析,结果显示:NBA改革主要包括选秀方式、竞赛日程、竞赛规则、季后赛出线办法、全明星赛、裁判制度、颁奖形式等7个方面;改革趋向集中在季后赛出线与对位办法、赛季中单独设置锦标赛、大学球员进入联赛最低年龄、海外赛举办场次与级别、裁判判罚报告制度等5个方面。对CBA的启示:树立持续优化与彰显特色的理念;应以独特的联赛主客观发展实际为依据;以联赛承载的特有多元目标为导向;重点应从宏观向微观层面精细推进;可尝试将全明星赛改革作为特色亮点;难点是统筹处理好诸多争议问题。

关键词： 精益求精   牛仔布   市场需求   KAIHARA   织造   原料  

摘要： 日本最大的牛仔布制造商KAIHARA公司正在强化利用其在原料、织造、染色等方面积累的专业技术,推出“精益求精的牛仔布”以满足市场需求。公司在东京Office举办了时隔两年的第二次单独展,发布了最新开发的面料案例。其中之一是黑色牛仔布“Ghost Black”。

关键词： 研究对象   目的   处理因素   检测方法   结果   摘要撰写  

摘要： 目的应避免与文题和引言重复,一两句话即可。方法应包括以下因素:研究对象(病例收集时间和数量)→分组情况→处理因素→检测/调查方法→检测/观察指标(含统计分析方法)。结果含以下部分:(1)定性指标的阳性(阴性)率;(2)定量指标应写明检测指标具体值、变化情况(与哪组比较指标的升高或降低)及显著性检验结果(给出t值、F值、χ^(2)值,P值等);(3)形态学观察结果应叙述主要的特征性改变。结论应针对结果扣住目的,每一项结论都应有结果中的证据支持。一两句话即可,不必另分段落或设小标题。

关键词： 城市交通   激励策略   强化学习   网约车   调度算法  

摘要： 针对部分新兴城区网约车服务在空间分布上存在“集中供给和稀疏需求”的结构性失衡现象,本文引入激励策略优化网约车调度决策,解决供需分布的空间错配。基于强化学习方法提出一种嵌入激励策略的网约车调度优化算法,包括调度环境构建、可行决策筛选、激励策略嵌入和调度决策优化这4个模块。具体而言,基于Markov决策过程构建涵盖订单匹配、空驶调度和充电管理等任务的调度环境,通过订单抽成下调与优先派单保障机制设计“直接经济刺激”“间接规则优化”相结合的联合激励策略,提出以平台收益最大化为目标的Actor-Critic调度优化算法。以雄安新区为例进行实证分析,结果表明,本文提出的算法能够有效提升“稀疏需求”订单的服务率。在网约车投放规模固定的情况下,分别评估订单抽成下调,优先派单保障以及联合激励策略,结果显示,在平台收益不下降且全局订单服务率有所提升的前提下,“稀疏需求”订单服务率分别提高了24.70%、2.53%和26.09%。随着网约车投放规模增加,当投放数量达120辆时,“稀疏需求”订单服务率和全局订单服务率分别达到61.20%和81.55%。对平台抽成比例与优先派单保障期的敏感性分析进一步表明,当抽成比例设置为24%,保障期设置为4个调度周期时,系统在全局订单服务率与平台收益之间实现了较优平衡。

关键词： 太行山东麓   发展历程   信都区   邢台市   蜂业  

摘要： 2020年6月经国务院批准,由邢台市桥西区和邢台县合并后更名为信都区。该区位于太行山东麓,西与山西省依山相连,东与邢台市襄都区接壤,南与沙河市毗邻,北与内丘县相连,是邢台市中心城区,也是一个兼具广袤山地与平原的区县,总面积1941km^(2),占邢台市总面积的15.6%,其中,主城区面积348km^(2),为全市第一大区;横跨城区、浅山丘陵区、深山区。

关键词： 企业   科技创新   主体地位作用   国家战略需求   政策体系  

摘要： 中央强化企业科技创新主体地位的战略部署时代意义重大。聚焦扩大内需、攀升价值链高端、高水平科技自立自强三大国家战略需求,从需求牵引视角分析企业科技创新的主体地位和作用机制。实践表明,企业科技创新能力显著提升,中央在布局企业科技创新主体地位方面所采取的路径和措施已初显成效。但是,企业科技创新的主体地位作用发挥仍明显不足,这一困境归咎于企业发展逻辑的局限和外部政策环境的不适配两方面。对此,从鼓励基础研究、科技创新主体、政策间协同互动三个方面提出对策建议,以期充分发挥企业科技创新主体地位作用,回应国家重大战略需求。

关键词： 中医经典理论   继续教育   问卷调查   教育培训   北京地区   教育研究  

摘要： 目的 调查北京中医药从业人员对中医经典继续教育培训的需求,旨在培养精通经典、提升中医实践与研究水平的专业人才。方法 本研究采用在线问卷调查方式,于2022年9月-12月在北京地区对474名中医药从业人员进行调查,包括不同性别、年龄、职称和学历背景的专业人士。调查内容涵盖中医经典理论掌握现状、学习应用问题及培训需求,通过问卷星软件收集数据并进行分析。结果 中医经典理论掌握现状:大多数被调查者(59.07%)认为自己处于记忆层次,少数(7.38%-12.45%)达到理解或应用层次。学习和应用问题:多数被调查者未完整通读原著(63.92%),存在理解不深入(50.42%)和临床应用能力不足(53.38%)的问题。培训需求:被调查者普遍倾向于结合理论与实践的培训方式,重视原著学习(88.61%),并偏好资深医师(88.40%)和学术流派传承人(76.58%)作为授课师资。结论 调查结果表明,北京中医药从业人员普遍需求深度融合理论与实践、注重原著研究与跨学科素养、由高水平教师授课的中医经典继续教育培训,为提升专业人才的中医实践与研究水平提供了明确方向。

关键词： 甲状腺结节   剪切波弹性成像   影像组学   机器学习   甲状腺影像报告和数据系统  

摘要： 目的分析基于机器学习的剪切波弹性成像(shear wave elastography,SWE)联合影像组学鉴别甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)4~5级甲状腺结节良恶性的价值。方法纳入北京小汤山医院2021年1月至2024年12月收治的210例(239枚结节)常规超声检查发现的TI-RADS 4~5级甲状腺结节患者行SWE检查。采集常规超声特征、SWE参数和影像组学特征,用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)筛选高稳定性影像组学特征,用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归降维。按2∶1比例将患者纳入训练集(140例、167个结节)和验证集(70例、72个结节),用多种机器学习分类器构建SWE模型和融合SWE与影像组学的联合预测模型,用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)和曲线下面积(area under the curve,AUC)、效能等参数评估各模型诊断效能。结果239枚结节中检出恶性结节78枚、良性结节161枚。与良性结节相比,恶性结节TI-RADS分级、Emean、Emax均更高(均P<0.05)。筛选后,12个影像组学特征与2个SWE参数被纳入模型构建。训练集、验证集模型分析中,支持向量机分类器性能更优。DeLong检验显示,基于SVM分类器的联合模型在验证集的AUC显著高于TI-RADS(P=0.003)、SWE模型(P=0.015)。决策曲线分析证实,联合模型在9%~89%阈值概率范围内临床净收益最高。结论基于机器学习算法,整合SWE参数和影像组学特征的联合模型,能显著提升TI-RADS 4~5级甲状腺结节良恶性鉴别能力。该模型作为无创、高效的辅助诊断工具,有望优化临床诊疗决策,减少不必要的侵入性检查。