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81.
邓小平说:“你讲社会主义比资本主义优越,就要比人家管理得更好。”这一阶段主要有国企表演的舞台。这时国家和企业一道忙着扩大企业经营管理自主权。推行扩大企业自主权试点,试行经济责任制,实行两步利改税。而“张端敏们”、“李东生们”则在忙着完成企业资本的原始积累。其间张瑞敏在喊“不准在车间随地大小便”、带人砸冰箱;李东生在总结着“边建工厂,边建市场”、“先建市场,再建工厂”的经验之谈。中国人在太多渴望中凶来了TQM、中美管理培训班,无疑此时的管理显得粗糙但不乏实用。 相似文献
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83.
84.
宋生贵 《阴山学刊(自然科学版)》2006,19(4):58-62
在当代“全球化”的背景下。不同地域、不同民族以及不同风格的艺术超出种种域限而遍及世界。为更多的人所感受与体验。同样也已成为自然而然的现实;同时。全球化则又必然带来新文化挑战与不同程度、不同方式的文化重组。因而,包括艺术在内的不同文化如何在此“全球化”背景下实现良性生存与发展。则是十分现实的问题。笔者以为。有生趣的、理想的取向是。各民族的艺术都应当积极跨入“全球化”这一大背景下和大舞台上。充分实现“自我表演”。以彰显其关学资质、张扬其文化精神。因为越来越显示出信息化强势的全球化.可以消除不同地域、不同民族间的时空障碍。为形态多样、风格各异的民族艺术的广泛传播、平等交流、相互认知与理解创造了前所未有的大舞台。一个民族的艺术,无论其曾经仅存于怎么偏僻闭塞之地。如今都有可能通过这个“舞台”很快展现(或传播)于世界各地。为众多民族(种族)、运用不同语言的众多的人们所感知,成为不同时空内人们可以共同享受的精神盛宴。 相似文献
85.
英语教学实施表演教学法,作用有四:1、表演使教材形象煞费苦心;2、增强学生的自信心;3、增强学生集体主义精神,获得互相交流的经验;4、提高了学生的综合能力和创新思维能力。 相似文献
86.
在许多工程技术应用中,噪声常呈现较强的冲激性,在数学上可用稳定分布模型来表示.常规的自适应滤波算法对于稳定分布噪声的鲁棒性较差.最大相关熵准则的提出,可以有效地改善在稳定分布噪声条件下自适应滤波算法的性能.以对称α稳定分布噪声为脉冲噪声模型,使用最大相关熵准则作为代价函数,提出基于最大相关熵准则的仿射投影算法,将前一次迭代的计算误差作为自变量代入相关熵函数中,使得改进后的仿射投影算法在脉冲噪声环境下取得良好的收敛效果,并通过实验证明了新算法在强脉冲噪声以及广义信噪比较低的情况下有较快的收敛速度和较好的收敛性能. 相似文献
87.
扣件是模板支撑体系核心构件,其工作特性对体系承载性能具有显著影响.基于蒙特卡罗法基本原理,利用Python脚本驱动ABAQUS进行模板支撑体系非侵入式随机有限元分析,得出在井字架结构的任意位置上,随机出现不同数量的扣件失效对体系承载力可靠性的影响.结果表明,扣件失效概率增大将导致其屈曲承载力下降的幅度及概率显著增加.当扣件失效概率为0.183时,井字架结构的屈曲荷载比例系数超过0.8的概率为90%.当扣件失效概率达到0.199时,其屈曲荷载比例系数超过0.8的概率仅为50%.上述成果进一步说明基于所有扣件完好条件下的模板支撑体系确定性分析不符合实际,且偏于不安全.此外,当扣件失效数量服从二项分布时,模板支撑体系井字架结构的屈曲荷载比例系数λ服从正态分布. 相似文献
88.
基于分形理论的疏浚淤泥固化土孔隙结构定量化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析疏浚淤泥固化土试样累计进汞曲线及SEM照片的基础上,基于分形理论,求得疏浚淤泥固化土孔隙结构的分形维数,确定了分形维数与微观结构参数、宏观力学性质以及固化材料比例之间的关系.研究结果表明:疏浚淤泥固化土微观孔隙结构具有明显的分形特征,其分形维数在2.8~3.2.并且,疏浚淤泥固化土的分形维数与平均孔径、孔表面积、承载比、黏聚力、内摩擦角以及矿粉掺量之间均具有很好的相关性:分形维数越大,疏浚淤泥固化土的平均孔径越小,比表面积越大,压缩指数越小,承载比、黏聚力和内摩擦角越大;分形维数随着配比中矿粉掺量的增加逐渐增大.采用分形维数可很好地定量描述疏浚淤泥固化土孔隙结构特征及力学特性,也可为疏浚淤泥固化土宏微观特性分析及模型的建立提供数据支持. 相似文献
89.
基于工程波动理论,利用波函数展开法和Fourier-Bessel级数变换,推导了岩溶隧道在平面SH波激励下动力响应位移解析解的计算公式,并提出实用的简化解.通过数值模拟解验证了该动力响应位移解析解的合理性,两种解法在入射角度为0°和90°时溶洞与隧道的位移幅值峰值均相差10%左右.研究了溶洞半径、平面SH波入射角度以及溶洞与隧道间的中心距等3个影响因素对溶洞和隧道的动力响应作用,结果表明:溶洞和隧道位移幅值与溶洞半径成正比,与两者间的中心距成反比,与平面SH波入射角度成正比. 相似文献
90.
基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度. 相似文献