北美青少年体育运动的发展及其启示

70年代以来．北美的青少年体育运动迅速发展,它不仅促进了青少年体质的健康发展,而且也培养了青少年的自律、团结合作、成就动机以及勇敢顽强的良好品质。北美开展青少年体育运动的成功经验给我们以下几个方面的启示：（1）社会与家庭的重视与参与是广泛开展青少年体育运动的重要前提。（2）建立组织．制定计划是使青少年体育运动健康发展的根本保证。（3）经常、持久与自觉地参加各项体育运动有利于青少年身心的健康发展。（4）开设业余教练员训练班,建立青少年体育运动研究中心,是使青少年体育运动深入开展的重要措施。     

当前企业“价格大战”原因及对策的分析

当前经济运行中一个值得关注的突出问题，即市场“价格大战”日趋严重。但是，企业降价并非根本解决企业销售的市场问题，而应认真分析“价格大战”的原因，并科学地按照马克思的价值规律办事，从价值的“质”与“量”的规定性入手，提高企业的整体实力，引导竞争的发展。     

引进超市模式提高办馆效益——儿童图书馆工作新设想

1 我国的儿童图书馆事业虽然年轻,但正日益发展壮大.在21世纪到来之际,我们研究探讨的重点应如何进一步解放思想,转变观念,改革创新,提高办馆效益,创造出新世纪儿童图书馆的辉煌.     

运用系统方法探索竞技体育的复杂性

在探讨系统的结构、功能与系统科学方法的作用的基础上,探索竞技体育的复杂性.分析了竞技体育参赛结果系统内部的三元结构,并对竞技体育系统复杂性结构的四维视野进行了探索.认为运用系统的思想审视竞技体育的结构和功能,是系统论方法在体育领域的实际运用,将体育与其它社会文化现象并行陈列并予以横向分析,进一步加深对竞技体育训练和参赛的规律性认识和理论升华,从而更有效的反馈到指导实践的行为过程中.     

我国“农村体育”研究现状与展望——从研究对象和研究方法体系出发

回顾我国农村体育的相关研究,或以农村为整体对象,或以小城镇、乡镇为研究对象,而很少以农村最基层的组织单元——村落(行政村)为单位研究农村体育,在研究方法体系上也存在一定的局限性。为此,提出以村落社区为研究单位、以田野调查的方法进行定性研究,以实现研究视角和研究方法上的突破,探索农村体育发展的规律。     

峨嵋金顶新貌

2006年金秋十月,我忙里偷闲利用会后余暇去了乐山,一为看朋友,二为看大佛.乐山的朋友说,你既然远道来到了乐山,就应该去趟峨嵋山,登上金顶看看.     

宋代“武科”考论

从体育文化角度对宋代科考“武科”的历史沿革、考选内容、体育文化价值和弊端等进行系统研究。“武科”又称“武举”,宋承唐制,宋仁宗天圣七年(公元1029年)正式设立。考试内容以骑射弓马为主,内场有策论(诸家兵法)。“武科”有助于宋朝社会“尚武”风气的形成,为国家遴选优秀的军事体育人才提供了方便,促进了宋代民族传统体育的形成和发展。宋朝300年间,“武科”虽受到历代君王的重视和支持,历经77榜却未选拔出一位名将,存在“武科”标准以文为主和拘于制度化运作等弊端。     

"人学"视野下学校体育课程发展断想

新课程处处体现“以人为本”的人学思想,学校体育课程通过人化的回归,在更高文化层次上发展,才能符合时代发展的要求。作为学校教育的基础学科,学校体育课程的改革与发展,更应关注学生“多向度”的发展,唤醒学生的生命主体意识。     

人体适应能力结构维度的理论研究

反映中国人体质状况的国民体质监测已经成为我国的一项政府性工作,体质研究也已成为体育领域的研究热点.理论上人体体质包括形态结构、生理机能、身体素质及运动能力、心理因素和适应能力五个方面,但因测量方法的限制,在现行的国民体质监测指标中仅包括前三项内容.本研究通过文献资料法、访谈法和开放式调查法对体质理论中的适应能力进行了深入的理论研究,认为人体适应能力是人维持身体与内外环境间平衡的能力,具体指个体维持自身与其生存的自然环境、社会环境及生理环境间协调,最大限度地保持自身健康的能力.人体适应能力结构划分为三个维度:1) 对自然环境的适应(4个子维度);2) 对社会环境的适应(3个子维度);3) 对自身生理性改变的适应及对疾病的抵抗能力(4个子维度).     

AI for Science：智能化科学设施变革基础研究

近年来，人工智能（AI）在前沿科技领域取得了诸如AlphaFold2、核聚变智能控制、新冠药物设计等诸多令人瞩目成果，表明AI for Science正在成为一种新的研究范式。实现智能时代的基础科学源头创新及其下游重大技术创新，需破解2个方面的核心问题：（1）如何利用新一代AI（特别是生成式AI及大模型）的通用性和创造性推动新范式的形成；（2）如何利用AI实现对传统科学设施的赋能与改造。文章提出一种智能化科学设施的建设构想，兼顾“高度智能化的科学新设施”和“AI赋能已有科学大设施”2个层面的需求，构筑AI for Science的科学设施体系，形成科学领域大模型、生成式模拟与反演、自主智能无人实验及大规模可信科研协作等创新功能，加速重大科学发现、变革性物质合成，以及重大工程技术应用。