对高职新生报到率趋低的思考

近年米,高职院校新生报到率呈下降趋势,成为高职教育发展中的一个突出问题。高职新生报到率低的原因有多方面,譬如:社会对高职教育认识不高;投入不足,办学条件难以改善;办学特色不甚鲜明,专业设置不够合理;师资队伍总体水平不高;学校管理水平不高等。本文针对上述原因提出了解决的策略。

高职院校组织文化管理论

积极发展高等职业教育是当今中国教育发展的必然选择。高职教育的健康发展离不开优秀的院校组织文化。要通过加强高职院校的组织文化建设来改善高职院校的管理体制,进而使之在激烈的竞争中处于有利位置。

藏东南高山林线树种冷杉光合生理特征

采用L i—Cor—6400光合作用测定系统,对藏东南色季拉山高山林线树种急尖长苞冷杉(Abies georgei var.smithii)的光合作用进行了测定。结果表明:在自然环境条件下的急尖长苞冷杉光合日进程表现为双峰型曲线,在9:30左右达到最高峰,次高峰出现在15:30,其光合作用存在明显的"午休"现象;胞间CO2摩尔分数值随着净光合速率的下降而下降,气孔因素是导致"午休"的主导因素;叶片的气孔导度、蒸腾速率与水分利用效率的日变化进程均呈双峰曲线,并且气孔导度、蒸腾速率与净光合速率三者间有较强的正相关关系。与同一地区其他针叶树种林芝云杉(Picea likiangensis)相比较,急尖长苞冷杉的净光合速率较大,最大值为6.0μmol.m-2.s-1,高于林芝云杉的3.0μmol.m-2.s-1。

基于差分搜索的高光谱图像解混算法

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数进行优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其他算法相比,能避免陷入局部极值,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。

基于像元混合模型估计的高光谱图像解混

在高光谱图像中,线性混合像元和非线性混合像元同时存在,若采用基于单一混合模型的解混算法,会使解混精度降低。因此,提出采用神经网络对高光谱图像中的像元混合模型进行估计,然后针对不同的混合模型进行相应的像元解混。像元解混时,在目标函数中添加丰度非负和丰度和为一约束项,利用差分搜索算法优化求解目标函数以实现高光谱图像的解混。仿真和实际高光谱数据实验表明,本算法提高了解混精度,适用于线性和非线性混合模型。

从“电广传媒”说起

“以股抵债”本身存在着严重的制度缺陷,从表面上看“以股抵债”可以清欠大股东占款,但却使大股东非法占款合法化,有纵容大股东多吃多占之嫌,不能从根本上治理大股东占款机制,无罚则的“以股抵债”加剧了道德风险,对流通股股东而言显失公平;上市公司的经营环境和经营能力没有任何改变,并没有改善股权分置问题。

基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法

将独立成分分析(ICA)算法用于高光谱图像解混时,算法对丰度的独立性要求与实际地物分布相矛盾;同时,采用梯度算法对解混目标函数进行优化时,易收敛到局部极值点。针对上述问题,提出在非负ICA(NICA)模型的目标函数中引入丰度和为一约束(ASC),确保解混出的丰度与实际地物分布一致;同时,采用布谷鸟搜索(CS)算法,利用其优异的全局搜索性能对提出的目标函数进行优化求解。为减少参数维数并缩小CS算法的搜索范围,利用矩阵QR分解理论,将对解混矩阵的搜索转化为对一系列Gives矩阵的识别。仿真数据和真实高光谱图像数据实验结果表明,提出的算法能有效地克服上述问题,在噪声为30dB、像元纯度为0.8时,解混指标光谱角距离(SAD)和均方根误差(RMSE)达到了0.03以下,达到良好解混效果。

不同代谢单元物质代谢过程模拟与分析

物质代谢概念形成于生物化学，并逐步扩展于生态学和生态经济学，从自然科学逐步融入到哲学和社会科学之中，呈现出内涵不断丰富、外延不断扩展之势，其理论和方法已成为国内外学术界关注的重点领域之一。本文在解析区域工业系统内部结构，模拟分析不同代谢单元物质输入与输出关系基础上，建立了企业、产业链、工业系统等三个类别代谢单元的物质代谢通量模型，以期为区域工业结构优化、生态产业链网设计、物质减量及区域环境保护提供科学依据和操作手段。