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1.
通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。  相似文献   
2.
大理历史悠久,文化灿烂,风光秀丽,古道纵横。过去南方丝绸之路对大理的经济、政治、交通、文化、宗教等有较大的影响,今天在国家"一带一路"的大战略背景下,大理应该怎么办,大理学院应该怎么办,这是当代学人的新课题。以古代南方丝绸之路为出发点,建议今天大理的"一带一路"定位为交往之路、人情之路。  相似文献   
3.
以民主、自由、人权为核心的“普世价值”思潮具有极强的迷惑性,论述了其对当代大学生的价值观念、政治认同所产生的不可忽视的影响。提出高校思想政治教育工作者必须准确把握“普世价值”思潮的内容和实质,批判其理论根基和价值基础,坚持“疏”“导”结合,强化社会主义核心价值观教育,不断提高大学生抵制错误思潮的能力。  相似文献   
4.
利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.  相似文献   
5.
We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.  相似文献   
6.
春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.  相似文献   
7.
针对常规水压裂液会对页岩造成伤害,容易产生水锁,不易返排,还造成水资源消耗和污染环境等问题,制备了低伤害二氧化碳凝胶压裂液。将自备的F2EU和F4EU增稠剂加入到超临界CO2基液中,探究两种增稠剂的加入量对CO2凝胶压裂液黏度的影响,综合考虑成本与效果,优选了2%的F4EU增稠剂,可将CO2的黏度增至15.4 mPa·s。研究了温度、压力以及剪切速率对凝胶压裂液黏度的影响。实验结果表明,随着温度升高黏度总体降低,但中间出现一个短暂升高阶段;随着压力上升压裂液黏度增加;随着剪切速率的增加压裂液黏度下降,属于一种典型的剪切变稀的假塑性流体。F4EU超临界CO2凝胶压裂液的平均伤害率为1.39%,远远小于常规压裂液对岩芯的伤害率。实验表明,F4EU超临界CO2凝胶压裂液在页岩气压裂开采中具有良好的应用前景。  相似文献   
8.
以宁波市公共自行车为例,将因子分析法与二项logistic法相结合,对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子,利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型,合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时,利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验,以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度,同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。  相似文献   
9.
利用浙江省2005年有关统计数据,分别采用加权平均法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法对浙江省58个县级市、县的综合经济实力进行了综合评价和排位.其方法科学、合理.对于帮助各地区看到自己所处的位置,明确自己的经济实力提供了一个度量准则.  相似文献   
10.
文章从基因研究的概念界定入手,揭示了其对人类社会生活的影响。  相似文献   
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