高职院校劳动教育融入课程思政的实践探索——以“园林工程”课程为例

文章旨在探讨在新时代背景下,如何将高职院校的劳动教育与课程思政有机地融合,以提升教育质量和学生综合素养。以“园林工程”课程为例,文中通过分析劳动教育与课程思政的内涵和价值,阐述了它们之间的内在联系。接着,通过实际案例,探讨了将劳动教育融入“园林工程”课程的具体实践策略,包括明确课程目标、优化教学内容、丰富教学设计和增强实践环节等。通过这些策略的实践,可以使劳动教育更好地在课程中发挥作用,促进学生的思想道德素养和实践能力全面发展。

考虑电-碳价格耦合的低碳需求响应研究

将减排激励信号融入电力市场需求响应机制中,以此引导用户以减排为目标改善用电行为,助力“双碳”目标的实现。基于碳排放流理论设计考虑节点碳势的电-碳耦合价格的低碳需求响应交互机理,将节点碳势信号转化为激励用户进行降碳用电行为的价格信号;设计两阶段模型:第1阶段对源端建模,以发电侧电-碳成本最小为目标,第2阶段对荷端建模,以负荷侧用电-碳排成本和需求响应成本最小为目标,上下层模型通过机组市场出清以及负荷需求量进行交互。改进的IEEE30节点系统的仿真结果表明,基于电-碳价格耦合的低碳需求响应机制能够激励电源侧消纳更多新能源,提供电-碳市场耦合环境下的用户侧环境效益,丰富了现有需求响应机制。

经导管三尖瓣缘对缘修复术患者的手术护理

总结25例经导管三尖瓣缘对缘修复患者的手术护理经验。护理重点包括术前对高风险患者做好差异化应急准备,完善三尖瓣夹合器和手术仪器准备;术中针对三尖瓣反流疾病特征安置舒适体位,调试操作系统避免血栓及空气栓塞,警惕患者肝素化过程中的出血,积极预防术中恶性心律失常,实施目标导向性的血糖护理干预;术后转运避免夹合器脱落等。患者手术顺利,术后即刻反流由重度及以上下降至轻度13例,下降至中度10例,2例反流等级分别从5级和4级下降为3级;术后3~7 d出院。术后随访6个月,25例患者反流等级均在3级及以下,心功能和生活质量均有显著改善。

韩国环境健康管理立法及对我国的启示

环境保护的水平直接影响着公民的健康状况,倡导“推动保障公众健康理念融入环境保护政策”理念,是我国“健康中国”发展战略中不可或缺的一部分。因此,如何在立法上妥善保护公民的环境健康利益,需要展开深入研究。作为世界上第一个对环境健康管理进行单独立法的国家,韩国的《环境健康法》在环境健康管理立法方面具有代表性,其在风险预防原则和接触者中心原则的指导下,规定了针对环境健康风险的评估制度、与环境相关的健康损害预防和管理,加强易感人群的环境健康权益保护等。我国在环境健康立法保护方面可以借鉴韩国的成功经验,制定相应专门法规,坚持风险预防原则指导下的易感人群保护,“以我为主,为我所用”,更有效地探索中国环境健康管理的立法保护之路。

以人为本视角下事业单位人力资源管理探究

人力资源管理是保障事业单位正常履行社会责任,管理社会事务的重要管理环节。科学合理的人力资源管理有助于提高事业单位运行效率,帮助事业单位顺利完成各项工作任务。基于此,文章从人本视角出发探究事业单位人力资源管理,首先介绍人本观念的内涵和特征,然后指出事业单位人力资源管理的目标,接着阐述人本观念应用于事业单位人力资源管理中的意义,最后基于人本视角提出事业单位人力资源管理建议,以供参考。

浅析高职院校机关行政人员个人成长与发展路径

随着近年来国家对职业教育的政策支持,职业院校呈现出快速发展的态势。同时,在发展过程中也衍生出机关行政人员工作积极性不高、个人发展速度缓慢、工作效率低下等问题。文章通过对目前高职院校的机关行政人员概况和存在的实际问题进行剖析,提出改善现有情况的建议措施,以期促进机关行政人员个人成长与发展,推动高职院校发展进程。

事业单位人力资源管理的优化策略

人才是事业单位发展的基石,长期性、常态化的人力资源管理是获取人才的有效途径,是提高员工职业能力和道德素质、助力员工成长成才的关键,同时有助于壮大事业单位人才队伍,推动事业单位公共服务能力的提升。当前,事业单位人力资源管理工作备受重视,必须充分明确人才的职业规划和物质精神需求,制定针对性的管理计划,将人力资源管理与考核、绩效相挂钩,营造浓郁的学习氛围,激发单位员工自主学习的热情,为事业单位的发展提供人才方面的有力保障。

消费者对食品质量与安全认知的影响研究

食品质量与安全直接关系到公众健康,影响着国家经济和社会稳定。但消费者对于食品质量与安全的认知并非始终都与客观标准相吻合,而是容易受到个人经验、文化背景、信息传播等多重因素的影响。另外,食品质量与安全的标准是一个多维度、动态变化的概念,国内外不同的标准和法规反映了不同的食品安全观念和技术要求,而不同文化背景下的消费者对食品安全的态度和行为也存在显著差异。

电厂集控运行汽轮机运行优化研究

当前时期,在我国经济建设稳步推进的背景下,用电户数量在不断增加,电厂规模也在逐渐上涨,电力系统的改革升级,促使电网结构优化调整,而汽轮机是保障电厂集控运行的核心要素,其运行因电网调整而趋于复杂化,对其进行深层次优化十分有必要。本文以电厂集控运行汽轮机运行的常见故障为切入点,重点分析了汽轮机优化的有效手段。

高校财务风险防范与控制研究

本文结合高校财务实际情况,阐述了目前高校面临的财务风险,借鉴较为成熟的企业财务风险体系,建立以风险预警机制为核心的高校财务风险评估和识别体系,通过规范流程、完善内控、强化管理、促进合作、监督过程、分析数据、加强反馈等举措高效应对风险,致力于建设有效的风险控制和防范系统,保障高校工作顺利开展,促进高校稳健发展。

高校智能化财务报账流程优化研究

人工智能和自动化领域的突破让智能化技术成为当代各行各业中效率提升和决策优化的关键驱动力。在高等教育领域,高校财务管理作为学校运营的核心部分,面临着处理大量复杂财务事务的挑战。传统的财务报账流程效率低下、易出错,且不能有效应对日益复杂的财务管理需求。在此背景下,应用智能化技术成为了提升高校财务报账效率和准确性的重要手段。智能化财务报账流程不仅能自动处理日常事务,还能通过数据分析提供决策支持,同时强化高校财务的风险管理和合规性控制。文章就优化高校智能化财务报账流程进行了深入研究,旨在探索有效的流程设计原则和实施策略,以期为高校的财务管理提供更为高效、准确和安全的实施方案。

浅析内部审计对央企高质量发展路径的促进作用

在当今全球经济面临下行压力的背景下,央企作为国家经济的重要支柱,肩负着推进高质量发展和中国式现代化建设的重要使命。对央企来说,做好内部审计工作既是加强国资监管的政治任务,也是能够改善企业经营管理、促进企业高质量发展的现实需要,央企内部审计工作将越来越受到重视。基于此,本篇文章对央企内部审计助力高质量发展路径进行研究,以期为央企内部审计发展提供参考。

基于场景概率分布不确定性和概率组合场景性能的微电网鲁棒经济优化

针对孤岛型微电网内可再生能源和负荷的不确定性,提出基于场景概率分布的不确定性和概率组合场景性能的微电网鲁棒经济优化方法。采用K-means聚类方法对大量历史数据进行预处理,构建数据驱动场景概率分布模糊集。在日前计划阶段引入二进制展开技术,对连续变量形式的概率组合系数进行离散化,简捷有效地参数化最恶劣场景搜索的密集度和搜索区间,使得最恶劣场景的搜索范围从不确定集边界有效扩展至不确定集内部,从而搜索出最恶劣的概率组合场景;通过优化最恶劣概率组合场景性能,计算出微电网运行日前优化解。接着在日内调度阶段利用新能源和负荷的实时测量数据,对部分日前计划优化解进行二次优化调整,提高微电网控制方案的经济性和鲁棒性。仿真算例验证所提方法的有效性。

基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法

针对新能源和负荷功率的不确定性,提出基于数据驱动期望场景集序列的微电网鲁棒经济调度算法。通过聚类方法将大量历史场景数据进行聚类处理,形成聚类场景集序列,基于概率缩减为期望场景集序列。日前计划阶段,以任意场景可行作为约束条件,以期望场景所对应的微电网运行成本的概率加权指标作为目标函数,通过列约束生成算法对微电网经济调度问题进行求解。日内调度阶段,利用新能源和负荷的测量数据,基于日前计划调度结果对微电网进行再调度,通过对传统能源发电功率和电网交互功率调整进行惩罚,来追踪日前计划调度结果,优选出微电网设备最优出力,提高微电网经济性。仿真案例验证了该方法的有效性。

基于终端代价函数的连续搅拌反应釜无穷时域经济性预测控制优化

针对连续搅拌反应釜,设计一种基于不变集技术和终端代价函数的无穷时域经济性预测控制优化算法。在经济指标中引入动态指标,构造基于寻优动态指标加权矩阵系数的二次复合性能指标,进而通过不变集技术离线计算终端约束集和终端代价函数;将有限时域内的复合性能指标附加终端代价函数,构造无穷时域性能指标,对连续搅拌反应釜进行无穷时域优化控制,改善经济性能;仿真验证了所设计算法的有效性。

遗传算法在企业铁路取送调车作业优化中的应用

如何合理安排企业铁路取送车作业是企业铁路调车作业中的一个重要环节。本文针对调车作业方式“送取分离”的企业铁路货运站,参照3车列的取送车仿真时序,建立了取送车作业优化问题的数学模型。同时,提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题。算法一方面通过启发式知识产生优良个体并有效保存,加速算法寻优;另一方面通过有效的交叉和变异操作保证算法的多样性,避免算法早熟;从而最终有效提高算法的寻优效率。实例计算结果验证了模型和算法的有效性和工程实用性。

自适应监督式分布神经网络及其工业应用

针对工业生产过程的复杂性和时变性 ,提出一种用于工业生产过程建模的自适应监督式分布神经网络 (SDNN)。介绍了 SDNN网络的结构和自适应学习方法 ,并将 SDNN网络与传统建模方法相结合 ,应用于铅锌烧结过程的烧结块成分预测。工业应用结果表明 ,SDNN模型具有较高的预测精度 。

基于排序二叉树的摘挂列车编组钩计划自动编制方法

根据摘挂列车编组调车作业原理,将摘挂列车下落问题抽象为排序问题,提出一种基于排序二叉树的编组钩计划自动编制方法。根据待编列车序列构造排序二叉树;利用排序二叉树的有序性快速搜索出有序车组序列,将其作为下落方案的可选集。考虑邻组、暂合列内收编固定组组别和空闲组别、端组等因素,从可选集中筛选出较优的下落方案。通过定义收编固定组简化列车收编过程,实现列车收编过程的计算机自动编制。通过实例验证,采用该方法降低了选择下落方案的复杂性,减少了列车编组钩计划的调车钩数,而且可根据实际调车线数灵活调整方案。

基于有限信息的铜吹炼动态过程智能集成建模

针对具有强动态变化特征但过程信息有限可知的铜转炉吹炼过程,提出一种基于有限数据信息的吹炼动态过程智能集成建模方法.依据冶金反应动力学原理,建立了描述吹炼过程反应体系变化的非线性动力学模型;引入动力学系数修正因子,基于有限的数据信息和龙格–库塔公式,构建了动力学系数修正因子的优化模型;结合智能决策生成的典型样本集,提出了基于微粒群算法和模式搜索法的混合智能算法确保有效获得最优修正因子,最终形成吹炼过程的动态模型.用实际生产数据仿真实验,模型预测的最大相对误差小于5%,仿真结果验证了模型有效性.

基于MVC的调车作业计划辅助编制系统

针对企业铁路的调度作业计划人工制定准确率低、负担重、作业连贯性差等问题,设计并实现一套基于MVC和.NET技术的企业铁路调车作业计划辅助编制系统。采用统一建模语言对系统进行可视化建模,并利用模型/视图/控制器设计模式对系统进行设计,论述编制解编调车计划的算法,通过实例给出计算机实现"进制法"的步骤,并基于ASP.NET开发平台进行了系统实现。