全过程人民民主的文明意蕴探析

全过程人民民主是实现人民当家作主,开创人类政治文明新形态的重大理念。它蕴含丰富的文明意蕴:在文明理论选择上,全过程人民民主以马克思主义为指导,建构中国式社会主义民主,重塑人类政治文明的进步方向;在文明基因延续上,全过程人民民主厚植于中华文明,有效规避西方资产阶级民主的弊端,展现中国政治文明新境界;在文明价值传播上,全过程人民民主坚持胸怀天下,惠及世界共同进步,走向文明共荣美好未来。

新媒体时代下高职院校辅导员思政教育融入学生管理体系的策略分析

现在正处于新媒体的飞速发展时代,在各领域催生新事物、新气象,思想政治教育在多元化获取信息与多样化的言论交流渠道下,高职院校辅导员传统的思政模式难以契合当代大学生的世界观、人生观、价值观以及人才培养方案。00后的高职生接触信息量前所未有的庞大,在高职院校思政教育工作中应用新媒体适应改革发展势在必行。在新媒体快速发展的时代下,辅导员需要将新型的媒体模式融入学生的日常思政管理中,需要在高校思想政治教育工作中担任执行者,在学生思想政治教育工作发挥着引领作用,育人者先育心,辅导员在日常工作中潜移默化的提升学生的道德素养。

企业微信生态圈的信息传播机制及效果分析

作为关系认同的社交性媒体,微信的主要价值体现在真实人际交往的互动,原本只是作为附属功能的信息资讯获取也逐渐受到企业的认可,文章主要研究企业微信生态圈中信息的传播机理和传播效果,以便于规范企业信息管理并改进其中存在的不足。

基于系统动力学的跨国营销联盟稳定性机制研究

在分析营销联盟匹配期、交互期和共赢期稳定性影响因素基础上,运用系统动力学的方法,构建联盟中外国企业、本土企业和营销渠道在三个阶段的因果关系图,并最终形成囊括三个阶段于一体的系统流图。通过联盟内部的反馈回路来评价其作用机理,实现了对其作用的内生性解释,这将有利于揭示复杂因素对于营销联盟稳定发展的影响,揭示战略联盟系统运行中的行为模式和特性。

基于供给侧视角的巫山旅游业发展探析

随着科学技术和经济的快速发展,现代旅游业受到越来越多的国家和地区的重视。旅游业是现代的朝阳产业,新兴产业,它发展潜力大、辐射范围广、关联度高、带动作用强,资源消耗低、附加值高。它的改革发展有利于拉动经济增长。近年来,巫山旅游发展处于瓶颈突破期、产业结构调整期、重大发展机遇期、转型升级的分水岭,旅游产业发展还存在诸多问题,鉴于此,文章从供给侧视角出发,对巫山旅游业进行分析并提出对策,使其更加迎合游客心意。

信息传播过程中的感知信息源可信度价值研究

信息传播质量直接左右消费者购买倾向。区别于从过程管理角度把控信息传播质量,从信息源可信度的视角出发,研究消费者对信息源进行价值感知,并考虑卷入度和从众心理对消费者决策的影响,最终构建出感知信息源可信度价值对消费者购买倾向的影响机理过程的研究模型。

重庆某中医院患者满意度调查及分析

了解重庆某中医院患者满意度情况,对进一步改革提出建议。方法:随机抽取200名患者进行满意度问卷调查,对调查数据进行统计学分析。结果:患者对中医院总体满意度较高,其中患者对主治医师、护士和医务人员服务态度及耐心较为满意,对医疗流程及环境满意度偏低。结论:强化服务理念,促和谐发展;改善就医流程,方便群众看病就医;改善就医环境,树立医院形象。

浅析无人机配送的优势及障碍

电子商务、网购在过去的几年中得到了迅猛发展,由此带来了快递量的飞速增长。但在我国偏远山区和乡村,由于农村网购用户居住地分散,道路不畅,交通不便,配送量少,因而配送路线长,耗时多,配送成本高,快递配送体验没有从根本上得到改进。在经济发达人口集中的城市,则对快递配送提出了更高的体验要求。无人机具有部署便捷、成本低、机动性强、对任务环境要求低等优点,在某些特殊情况下利用无人机来代替传统车辆进行快递配送,则能够更好地解决偏远山区与城市快递配送问题。

基于分层策略的智能下肢假肢运动意图识别

智能下肢假肢运动意图识别数据集包含不同地形下的运动模式及模式间的转换,即稳态模式与转换模式。在此类数据集为前提的意图识别方法常将各个模式直接进行分类,导致类间与类内的模式都易混淆。为解决这一问题,尝试使用分层策略,利用类间差异性对稳态模式与转换模式进行二分类,再用类内差异性进行再分类。在分层策略中,第一层至关重要,根据转换模式中转换步的运动模式发生改变,而对应的稳态模式中稳态步的运动模式没有改变这一原理,提出帧间相减方法,构造第一层的数据进行二分类,再在此基础上继续分类。结果表明:此分层策略有较好识别效果,日后会在第一层的分类方法上继续研究。

基于几何与物理特征融合的智能下肢假肢运动意图识别

传统的意图识别方法所用传感器数量及种类较多,特征向量维数偏高,统计特征对短时样本具有不稳定性.将关节角表示的几何特征与加速度、角速度表示的物理特征有机融合并应用于智能下肢假肢的运动意图识别.首先,利用惯性测量单元于健侧大腿、小腿处采集的摆动相前期短时时序数据解算膝关节角,以获取大腿、小腿绕关节轴的转动特性;其次,对物理特征提取均值、方差以反映短时数据的平均水平及离散程度,对几何特征提取最值斜率以反映短时数据的局部变化率并弥补统计特征的不稳定性;最后,将几何特征与物理特征融合,采用支持向量机对13种日常行为进行分类.实验结果表明,对5类稳态模式:平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡的识别率达到96.9%,对8类转换模式的识别率达到97.1%,对13种模式的识别率达到94.3%.仅用健侧两个传感器数据,通过特征融合构成25维的混合特征,实现了快速降维,降低了算法复杂度.