基于产教融合的“四阶递进、五维协同”艺术设计类应用人才培养模式研究

随着经济的迅猛发展,人才培养成为新时代制约社会进步企业发展的“瓶颈”,如何为社会和企业培养高素质的艺术设计类人才已成为当前亟待解决的关键问题。产教融合是新形势下解决艺术设计类人才培养供需矛盾的战略举措,但在实施产教融合的过程中也存在一些挑战和问题。为了进一步进行艺术设计类应用人才培养模式的研究,从本科院校出发,构建“四阶递进、五维协同”的人才培养模式,为本科院校的艺术设计类人才培养提出相关的建议和思考,从而构建“内外合一”的全面人才培养机制,提高艺术设计类人才的素质。

基于卷积神经网络的绝缘子故障识别算法研究

卷积神经网络被广泛应用在图像处理领域,不同算法对网络识别率有较大的影响。基于此,引入小波分解理论,通过BP传播算法以及空间向量理论证明得到,相互独立的特征更能表达原图像的信息。通过小波分解去除卷积核之间的相关性,用较少的卷积核提取图像更独立、全面的特征,以提高网络的识别性能。在MNIST、CIFAR-10和CK标准数据库上进行分类识别实验,实验结果表明,此算法能在不同核函数尺寸的条件下取得较高识别率,且达到与传统算法相同识别率的前提下,所需的训练迭代次数更少,训练时间更短。最后,将该算法应用到绝缘子故障识别中,并取得了良好的效果。

基于多层卷积神经网络的变电站异常场景识别算法

针对卷积神经网络对小样本识别率较低的问题,引入置信度的概念,提出了一种基于多层卷积神经网络的图像分类方法,简称M_CNN,并将其应用在变电站异常场景识别中。依据网络对小样本的识别情况,设置置信度判决函数,对在已训练好的单层网络结构中难以识别的样本,重新进行特征的提取并训练下一层的网络,形成多层卷积神经网络结构,达到提高识别率的目的。在MNIST手写体数据库上对不同规模样本数进行实验,结果表明M_CNN模型在针对小样本识别时具有一定优越性,最后,将M_CNN模型应用在变电站异常场景识别中,取得了良好的效果。

保定市生活垃圾分类处理研究

近年来,随着生活垃圾分类处理的不断深入,垃圾分类工作贯穿垃圾投放、收集、运输、处理全过程。本文深入分析了国内外生活垃圾处理产业的现状,在立足保定市生活垃圾分类实情及分类工作管理模式的基础上,深挖国内生活垃圾分类工作的典型案例,从推动源头减量等五个方面提出保定市生活垃圾分类的处理对策,旨在提升保定市生活垃圾分类处理能力。

“4+0”高职本科人才培养目标的构建分析

在社会不断进步过程中,各个领域的高水平技术技能型实用人才需求越来越大,对高职院校的人才培养提出了一定要求,高职院校必须有效改善目前存在的生源质量及师资质量不足等问题,才能实现人才培养水平的整体提升,“4+0”高职本科协同育人模式的提出和应用,就是为了促进以上目标的达成,本文详细分析现阶段“4+0”高职本科协同育人培养模式的具体情况及其人才培养目标及体系的构建策略,希望为相关院校提供参考.

财务共享模式下集团费用精细化管控研究

在财务共享模式下对集团的费用进行精细化的管理,能够更加合理的使用成本,使成本发挥出最大化的作用,在一定程度上提高了企业的经济效益。本篇文章对财务共享模式进行了简要的介绍,提出了目前企业在对费用进行管理和控制工作时出现的一些不足之处,并采取了相关的措施来对其进行完善,希望能够在财务共享模式下达成对集团费用精细化管控的目标,推动企业的发展进步。

基于经济学视角下的独立审计与会计信息披露质量分析

当前,虽然证监会对于我国企业会计信息的独立审计和信息披露有严格的规定,但企业信息造假屡见不鲜。本文主要分析了独立审计和会计信息披露的流程,从经济学的角度分析了其中存在的问题及原因,并提出了针对性的对策,期望能够为审计的独立和会计信息披露提供有益的参考。