浅议如何构建高效课堂

新课程理念倡导:以学生的发展为本,让学生自主学习,掌握信息的处理和加工本领,并运用所学知识解决实际问题。在教学实践中,我们应积极倡导自主、合作的学习方式,探索科学的教学方式,培养学生形成良好自主学习能力。     

公安部消防局召开全国推进政府专职消防队伍建设现场会

本刊讯2015年4月11日至12日,公安部消防局在广东省广州市召开全国推进政府专职消防队伍建设现场会暨防火工作会,总结推广广东等地的经验做法,加快推动政府专职消防队伍发展,并研究部署今年的防火工作。公安部消防局副局长冷俐组织学习传达了习近平总书记对福建漳州古雷石化芳烃爆燃事故作出的重要指示,要求各地认真学习、深刻领会中央领导同志的指示精神,及时向公安厅（局）分管领导和省（区、市）政府分管领导报告,     

关于征订《班组安全》(纸质版)的通知

《班组安全》由中国石化安全环保局主办、安全工程研究院编辑出版,是面向一线员工的基层安全教育读本,月刊,2005年创刊,迄今已连续出版95期,读者群覆盖了中国石化所属企业的班组。《班组安全》坚持"知识性、实用性、趣味性"的办刊宗旨,每期围绕事故案例提供系统的知识点学习,图文并茂,深受一线读者欢迎,已成为石油化工企业班组学习的必备素材。由于《班组安全》为电子刊物,许多企业在组织班组学习时,要重新印刷或打印,增加了成本和工作量。     

关于征订《班组安全》(纸质版)的预通知

《班组安全》由中国石化安全环保局主办、安全工程研究院编辑出版,是面向一线员工的基层安全教育读本,月刊,2005年创刊,迄今已出版93期,读者群覆盖了中国石化所属企业的班组。《班组安全》坚持"知识性、实用性、趣味性"的办刊宗旨,每期围绕事故案例提供系统的知识点学习,图文并茂,深受一线读者欢迎,已成为中石化各企业班组学习的必备素材。由     

关于征订《班组安全》(纸质版)的通知

《班组安全》由中国石化安全环保局主办、安全工程研究院编辑出版,是面向一线员工的基层安全教育读本,月刊,2005年创刊,迄今已连续出版95期,读者群覆盖了中国石化所属企业的班组。《班组安全》坚持"知识性、实用性、趣味性"的办刊宗旨,每期围绕事故案例     

创新防震减灾社会管理的学习与思考

在我国“十二五”经济社会发展的战略机遇期和关键攻坚期,中央确立了加强和创新社会管理的重要战略部署。胡锦涛总书记年初在省部级主要领导干部社会管理及其创新专题研讨班作重要讲话．     

建筑施工事故预防学习系统研究

为提升建筑施工人员安全能力,本文运用行为安全“2-4”模型系统分析建筑施工事故的不安全行为原因,并建立不安全行为原因数据库;在此基础上,通过系统的数据采集和方案设计,构建出建筑施工事故预防学习系统总体框架,共包含用户层、业务应用层、应用支撑层、数据层以及基础支撑系统5层级;然后建立安全知识获取行为评价模型来验证该学习系统的有效性,结果表明：该系统能够对建筑施工人员进行培训和考核,能够有效提升企业安全管理能力,减少从业人员不安全行为,提高建筑施工安全管理水平,减少建筑施工事故的发生。事故预防学习系统的成功研发为建筑企业事故预防和培训学习提供强有力支撑,对提高企业安全管理和安全教育培训信息化建设水平具有显著意义。     

绿色全要素生产率省际空间学习效应实证

当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。     

基于深度学习的便携式浊度计示值误差校正方法

常规的浊度计示值误差校正方法多采用比值校正法进行设计,应用过程中,无法深入挖掘浊度计示值的各项误差,存在校正精度较低的问题,导致浊度计测量的浊度示值与待测液的实际浊度值之间偏差较大。针对这一问题,笔者引入深度学习原理,以便携式浊度计为例,提出一种全新的示值误差校正方法。先采集便携式浊度计示值,获取浊度计示值的动态变化,然后利用深度学习算法原理,构建神经网络模型结构,通过神经网络模型的示值误差激励、校正量化、迭代训练、最优保存等步骤,得出最优化的示值误差校正结果。实验分析可知,新的方法应用后,测得标准浊度液的浊度示值与其实际浊度非常接近,示值误差较小,校正效果优势显著。     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...