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991.
校企合作工学结合的典范——订单式人才培养模式 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了订单式人才培养模式的概念、操作程序及特征,指出订单式人才培养模式有效地调动了企业参与人才培养的积极性,为工学结合创造了条件。 相似文献
992.
遗传资源作为生物多样性的重要组成部分,是实现经济社会可持续发展的重要战略资源。当前。世界各国关于知识产权的保护模式主要有商业秘密保护、地理标志保护、专利制度保护等几种。我国新修订的《专利法》首次加入了遗传资源保护的条款,但有其局限性。为了更好地保护我国独特的遗传资源,我国一方面应该构建保护遗传资源的专门立法.另一方面应加强知识产权制度的完善。 相似文献
993.
基于因子分析的纺织机械企业技术创新能力内涵研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对25家纺织机械企业的技术创新能力客观数据的因子分析,凝练指标,分析内涵,获得了纺织机械企业技术创新能力6个方面的构成要素,这些要素和最初所设定的指标含义具有了相当不同的方面,使技术创新能力具有了层次循环的特别含义。 相似文献
994.
995.
评述了笔者和合作者以前提出和发展的多源热模型(或称多源理想气体模型),阐述了该模型的基本图像,针对几种物理量的分布规律讨论了发射源的空间分布.在此基础上,用该模型得到的多组分厄兰( Erlang)分布分析了高能质子-质子对撞中形成的喷注的能谱和碎裂函数,模型计算结果与相对论性重离子对撞机上质心系能量为200 GeV的质子-质子对撞的实验结果近似符合,表明高能质子-质子对撞中形成的喷注的能谱和碎裂函数服从组分数为1或2的多组分厄兰分布. 相似文献
996.
地下矿可视化生产管控系统参数化数据模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在融合面向实体的数据模型和网络数据模型的基础上,引入参数对象,设计一种网络化、层次化、参数化的实体与网络复合模型(PENDM),解决该系统中RPS的空间数据建模问题,形成以井巷为空间参照的井巷与生产系统整体模型.运用面向对象的思想建立PENDM的主要数据结构.PENDM采用面向实体的元素描述井巷工程和生产系统的实体特征,采用网络元素描述系统内部网络的空间拓扑结构,采用参数描述实体轮廓、定位信息、设备信息和其他附属信息.结合具体应用分析PENDM在地下矿山生产管控系统中的作用.研究结果表明:该模型能够实现复杂生产系统信息管理、空间分析和三维体模型的自动建立,解决了矿山井巷工程与生产系统的表达、自动建模与快速更新以及漫游路径和救避灾路线的求解问题,对于其他(如通风量计算)的需要网络的专业分析同样有效. 相似文献
997.
This paper will try to compare the Jerome model with the Horace model to look into advantages, shortages and relationship be-tween them. It mainly discusses the important roles of the Jerome model and the Horace model in turning Chinese from their translation ef-fects. The present article comes to a conclusion that they are opposite, related, complementary, melting and permeating. And it gives us anidea that we should neither praise nor censure either of them, and we should adopt a correct method according to the concrete conditions toachieve a perfect translation effect. 相似文献
998.
Eugene Kouassi Joel Sango J.M. Bosson Brou Francis N. Teubissi Kern O. Kymn 《Journal of forecasting》2012,31(7):617-638
In this paper we extend the works of Baillie and Baltagi (1999, in Analysis of Panels and Limited Dependent Variables Models, Hsiao C et al. (eds). Cambridge University Press: Cambridge, UK; 255–267) and generalize certain results from the Baltagi and Li (1992, Journal of Forecasting 11 : 561–567) paper accounting for AR(1) errors in the disturbance term. In particular, we derive six predictors for the one‐way error components model, as well as their associated asymptotic mean squared error of multi‐step prediction in the presence of AR(1) errors in the disturbance term. In addition, we also provide both theoretical and simulation evidence as to the relative efficiency of our alternative predictors. The adequacy of the prediction AMSE formula is also investigated by the use of Monte Carlo methods and indicates that the ordinary optimal predictor performs well for various accuracy criteria. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
999.
Martin Feldkircher 《Journal of forecasting》2012,31(4):361-376
In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
1000.
孙倩茹 《河北经贸大学学报(综合版)》2013,(4):74-77
大学生领导力研究日益引起领导学界的关注,国外大学生领导力研究已比较成熟,但我国大学生领导力研究还处于起步阶段。基于开放式问卷调查、访谈和词汇问卷调查,构建大学生领导力模型,其中包括五个维度:领导感召力、领导决断力、领导前瞻力、领导影响力、领导控制力。 相似文献