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2005年9月,河源职业技术学院与河源假日酒店开展了酒店管理专业“工学结合、半工半读”人才培养模式的实践,近三年的实践和探索证明,工学结合、半工半读是实现酒店管理专业人才培养目标的有效途径,在高职人才培养中发挥重要作用。也更好的贯彻落实《国务院关于大力发展职业教育的决定》(国发[2005]35号)精神。从教学角度来说,实习,实训的有效开展,是适应新形式、提高学生综合素质的一个重要环节,行之有效的实习、实训可以巩固和深化学生所学的知识、培养学生的实际动手能,提高学生认识问题、分析问题和解决问题的能力。要做好学生实习、实训工作,有效的管理好实习生,要花很大一番心思和功夫。根据本人在酒店多次作为带队指导老师的经验,浅谈一下本人对有效实习生管理的一些心得和体会。 相似文献
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天文与人文-四象--龙、虎、凤、龟 总被引:1,自引:0,他引:1
伊世同 《广西民族大学学报》2006,12(2):43-48
远古天文,实指星象;古文字“文”与“纹”通,可证.当初,天文乃人类以点点繁星为背景所幻想的天空图案,故,古天文反映着古代人文.四象,又称四神或四灵.用为中国承传天文体系中的星空主要区划.四象既可表征四方与四时,又等分二十八宿为四宫,系二十八宿成熟期标志,并保留有更为原始的变演痕迹;隐现有远古人类对自然宇宙的神化与崇拜.视为人文区分,四象表征着远古人类族系间的征战、兴亡等混同拓展过程,四象也必然成为不同族系或族群所崇拜的图腾神;反映出东方文明的伊始条件. 相似文献
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【目的】发展林业碳汇是应对气候变化的重要途径,随着我国碳交易市场的逐步建立与完善,林业碳汇项目开发受到广泛关注,发展前景良好,但也面临诸多不确定性与风险。基于贝叶斯网络原理,对林业碳汇项目进行系统风险评价,为项目风险管理提供参考。【方法】以中国核证自愿减排(China certified emission reduction,CCER)林业碳汇项目为研究对象,利用多领域林业碳汇专家知识,通过确定网络结构与计算风险参数,构建基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价模型。结合专家访谈和实地调研信息,确定林业碳汇项目风险清单,并在此基础上确定风险贝叶斯网络结构;根据专家对各类风险因子发生概率及影响大小的打分,利用熵权法计算风险因子权重,以此获得每位专家对于风险源及总风险的评价结果,得到贝叶斯网络运行的全部参数。利用构建的风险评价模型,测度CCER林业碳汇项目整体风险水平并判断各类风险的主要风险因子;考虑不同类型CCER林业碳汇项目的特征差异,对该风险评价模型进行适应性调整,纳入项目类型节点,通过贝叶斯网络的节点概率模拟功能,计算4类CCER林业碳汇项目的风险值,比较不同类型CCER林业碳汇项目的风险差异。【结果】①CCER林业碳汇项目整体风险值为1.932,四大类风险的风险水平由高到低分别为政策风险、市场风险、技术风险和自然风险,风险值分别为2.150、2.022、1.925、1.546;②CCER林业碳汇项目中政策风险的主要风险因子为林业碳汇交易规则变化、国家减排政策变化;市场风险的主要风险因子为劳动力价格上涨、土地租金上涨;技术风险的主要风险因子为项目未能获得签发、项目未能获得备案;自然风险的主要风险因子为病虫害、森林火灾;③不同类型CCER林业碳汇项目风险水平由高到低分别为碳汇造林项目、竹子造林项目、森林经营项目、竹林经营项目,风险值分别为2.221、2.121、1.954、1.705。【结论】贝叶斯网络能够综合考虑风险水平及风险影响关系两方面信息,在项目风险评价方面具有一定优势。当前条件下CCER林业碳汇项目风险水平中等,政策风险与市场风险相对较高,企业主体参与林业碳汇项目投资决策时,应密切关注碳汇市场相关政策变化,对项目风险进行科学评估;有关部门应注重降低政策不确定性引发的系统性风险,并提高碳汇市场的稳定性与活跃性;简化林业碳汇项目开发程序,以降低项目开发的交易成本。 相似文献
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研究了差分方程 xn 1 =a - bxn- k A - xn( a≥ 0 ,A≥ b≥ 0 )的全局稳定性和正解的周期性质 .证明了方程的一个正平衡点是一个全局吸引子 ,并给出了相应的吸引域 相似文献
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针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点.由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果.以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷. 相似文献
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针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%. 相似文献
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