浅析区块链底层平台技术与发展

针对不同区块链平台在去中心化程度、性能、扩展性、可部署性等方面特性的不同,本文对部分主流平台从区块链类型、共识算法、智能合约部署、数据存储、对外接口、性能等方面进行了对比总结,结果表明:深度定制化的联盟链在性能上较优秀;公有链去中心化程度高,但性能受限;区块链平台技术总体向高性能、高扩展性方向发展。

绩效考核在人力资源管理中的问题及对策分析

随着我国社会的不断发展,企业中人力资源管理问题也在不断优化和改进。在企业人力资源管理中最重要的就是绩效考核的开展和实施,它在人力资源管理方面发挥着重要的作用。因此,人力资源管理人员应该有自己的想法,同时还应该对绩效考核体系进行一定的了解,明确其存在的价值,并利用考核结果完善和优化绩效考核体系,保证对每位员工进行公平合理的管理。主要将绩效考核作为本文的出发点,了解实施绩效考核的意义以及概念,并根据存在的问题给出合适的解决策略。

科普志愿服务融入党性培育机制研究——以东南大学交通学院“自然翻译员”志愿科普团队为例

人与自然的生命共同体是构建人类命运共同体的坚实基础,是关系中华民族永续发展的根本大计,对学生进行自然科普教育具有重要的社会意义和现实价值。东南大学交通学院建设学生党员为主体的"自然翻译员"志愿科普团队深入小学开展富有特色的自然科普教育志愿服务,本文从大学生党员开展科普志愿服务的视角,探讨了大学生党员进行自然科普志愿服务的开展思路,提出针对高校自然科普志愿服务长效机制构建的思考。

专业技术人员继续教育问题探讨

继续教育是国家教育的核心构成部分,目的在于推动专业技术人才新思想、新科技、新方法的继续学习,提升在职员工的整体素质及水平,是促进国家经济增长,促使公民社会化的关键支撑。文章概述了专业技术者接受再教育的意义,指出了专业技术主体再教育中突出的问题,阐述了新时期组织专业技术主体接受再教育的有效路径。

关于加快我市智能经济人才开发的对策建议——以余姚市为例

当前,全球经济正处于转型升级和科技变革的关键期,在全球三大经济体中,以美国信息技术革命、德国工业4.0新业态和我国"2025"新制造为代表的新经济体系加速成为全球经济发展的新能级。从全球宏观经济发展来看,不管是国内外,还是各国城市的经济发展,都在以抢占未来科技发展的制高点为目标,美国的智能化制造全球化的国家战略、英国的大数据框架国家战略、日本的"u"和"i"的长远规划战略、北京的智能行动规划纲要,着力打造"数字北京",全面提升"智慧北京",上海以超前思维打造了上海市机器人产业园和上海临港国际智能制造中心。我们宁波同样不甘落后,以大力发展智能经济为战略部署,大力推进智能经济发展示范区建设,并成功创建成为国内首个"中国制造2025"试点示范城市。发展智能经济,人才集聚质量是核心要素,人才集聚结构是决定因素,人才集聚规模是重要保障,只有智能经济人才的高度集聚才能带动智能产业快速发展,进而推动智能经济迅速发展。因此,如何在短期内集聚结构合理的智能经济人才,为发展智能经济加油助力,是是当前政府首要考虑的问题。作为宁波经济发展的"主力军",余姚争当智能经济发展的"排头兵",所以分析当前我市智能经济人才开发的现状,了解我市智能经济人才开发中存在的问题,研究相应的对策和建议,对全市、全省乃至全国都有着积极的借鉴意义。

面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度

地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA50.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat 8TIRS反演地表温度进行对比分析,以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明:不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征,纹理精度显著提高,但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大,城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16—1.79℃、1.61—2.49℃,地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象;随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大,总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大,而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。

复杂山区地形条件下ERA5再分析地表气温降尺度方法

高时空分辨率的气温栅格数据是多种地学模型和气候模型的重要输入。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省张家口市作为试验区,基于局部薄盘样条函数对ERA5再分析日均近地表气温(2 m高度)进行空间插值,并利用随机森林算法,结合少量气象站观测气温数据、地形地表参数数据构建日均气温订正模型和气温逐时化模型,实现空间分辨率由0.1°(约11 km)到30 m的逐时气温降尺度,最后将该模型拓展应用于其他时间与区域,检验本文发展的降尺度方法在没有站点观测数据条件下的时空移植性。结果显示,本文降尺度方法得到的高时空分辨率山区气温数据精度较高,1月均方根误差(RMSE)平均值为2.4℃,明显优于气象站点插值结果,且气温相对高低的空间分布更为合理、纹理更加丰富;将该方法应用到其他时间与区域的RMSE平均值分别为2.9℃与2.5℃,均小于再分析资料直接插值所产生的误差。研究结果总体表明,在气象站点较少甚至没有时,可利用本文方法通过ERA5再分析气温准确获取复杂地形条件下的山区高时空分辨率气温数据。