大学生短期支教对改善农村教育的效果调查——以如皋地区农村为例

为了更好研究志愿服务支教活动实践模式,把握高等院校农村地区支教活动的实效,笔者对高校30多名不同专业的支教志愿者在如皋农村六个支教点进行实地调研,对该地区志愿服务支教活动情况进行了分析,旨在增强农村地区支教志愿服务的针对性,以期实现高等院校志愿者支教活动与支教学校的共赢。     

浅析短期天气预报分析流程和技巧

很多人对于天气预报测量工作的主要工作内容比较陌生,其核心内容主要以研究预报产品所呈现的各种数值进行有效的分析与研究,得出天气情况。随着数据的不断增大,工作人员的工作量也逐渐的增多,那么人们将目光投向了如何使数据的分析过程简单明了化,为此做了深刻的研究,并小有成效。主要针对短期天气预报分析的流程和技巧上面进行概述。     

高职软件课程的短期教法研究

随着信息全球化和知识网络化,软件课程的学习也成了当代大学生的必修课,尤其是高职高专很多专业都要学习软件课程,在很多专业课中软件课程是主干必修课。为了适应高职教学模式,软件课程的学习一般是阶段性的．学习周期不长,但是门类较多。要想在短期内让学生很好地掌握一个软件的应用,就要求教师具备良好的素质,运用恰当的教学方法。     

游学:从活动走向课程

想将发挥游学活动的教育价值,需要从学校层面对其进行顶层设计,一条有效的途径就是将游学活动课程化。作为一门课程,游学要有明确的目标、内容,除此之外,还要处理好游与学的关系,给予学生充分的时间和自由,并注意与其他学科的统整等。     

分布式风光功率预测方法的研究与验证

本文总结归纳了国内外风电光伏功率预测发展现状、预测方法和分类,通过算例对比验证了三种典型功率预测模型-利用ARMA模型、卡尔曼滤波模型和小波神经网络模型分别对某一分布式风光发电区域进行了功率预测。通过对预测结果各项评价指标的综合分析,发现：小波神经网络预测模型的精确度最高,实现了针对小范围分布式光伏、风电的短期和超短期的精确预测。实验运行结果表明：该系统能够较为准确的预测短期和未来4小时超短期的风光发电整体出力,超短期和短期预测的月平均均方根误差达到为7%和9%。满足电网实际运行需要,在分布式发电项目上具备一定的推广和应用价值。     

西南财经大学客户关系管理数据治理方案

数据治理对高校的科学决策、高效管理、创新服务和迅速应变起到重要作用。对于高校而言,数据治理的短期目标是帮助实现数字化转型,长远目标是帮助学生更好地成长。但目前高校在开展数据治理时面临诸多困难。主要问题包括由技术部门驱动的数据治理,业务部门被动参与或缺位;以存量数据为对象的数据治理,缺乏源头治理思维;数据质量不高,缺乏数据资产管理思维和数据责任理念;数据共享和协同的机制不够完善;数据安全重视不够等。     

基于改进思维进化算法的神经网络负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度文章提出了IMEA-NN预测模型。本文使用改进的思维进化算法对神经网络进行优化。建立了结合思维进化算法的神经网络短期负荷预测模型,该优化算法改善了思维进化算法的缺陷,改善了神经网络的泛化能力,从而明显提高了模型的预测精度,预测负荷的平均误差可以控制在1.5%以内。证明此算法对于电网短期负荷预测是实用的和有效的。     

记忆力——学习的基础

记忆,就是过去的经验在人脑中的反映。它包括识记、保持、再现和回忆四个基本过程。人的大脑的记忆能力,相当于1500亿台电脑(80G)的存储量。人们在漫长的社会生活与学习中需要记忆来工作和学习,但人的记忆却因人的个体差异不同其记忆的好坏也不同。这种差距通过人的记忆分类我们就更容易看清。     

UCLA游学记

今年暑假,作为上海交通大学企业管理专业硕士生的我有幸参加了美国UCLA的暑期游学项目,终于圆了自己多年来的一个美国梦。为期六周的学习和生活给我留下了深刻印象,这段经历也让我收获颇多。