地方高校心理学实验教学改革与实践的困境探索

心理学实验教学是心理学教学的重要组成部分。基于地方高校心理学实验教学体系杂乱、心理实验教学设备欠缺、心理实验教学师资匮乏等现状,地方高校应开展以实验教学体系为核心,实验室建设为关键,实验教学师资为保障的立体式心理学实验教学改革,进而优化教学内容,提高教师的教学能力,加强学生的科研素养,丰富心理学实验教学的实质性内涵,提高心理学实验教学的质量。

新能源汽车自用充电设施建设的困境探索

随着国民经济的发展,个人汽车保有量越来越高,而国家环保政策的落实,新能源汽车产业的发展显得尤为重要,但充电设施 的建设不足阻碍了新能源汽车的普及推广。在新能源汽车自用充电设施的建设中,物业管理公司扮演着重要角色。本文从新能源汽车自用 充电设施建设入手,分析了新能源汽车自用充电设施的困境及其原因,指出应该从充电桩安装条件、物业管理公司顾虑和政策等方面摆脱 新能源汽车自用充电设施建设困境的对策。

大学英语教育的新时期困境及探索

我国英语教育经过了长期的探索与实践,在新时期有了新的目标,也有了新的困境。目前,我国的大学英语教育从教学的效果上来说仍然效率比较低下,这对于我国的教育现代化进程受到了很大的阻碍。在英语教育的实际教学中,往往存在着重读写轻听说的现象。在教育大刀阔斧的改革下,依然存在着效率低下的严重问题,“聋哑英语”是表现的主要形式。因此面对我国大学英语教育所存在着的一系列困境,我们应该更加注重实际应用能力的培养,并相对的提出相应的解决之道。

低年级视障儿童课堂教学的困境与探索

今天的视障生相对于上世纪九十年代之前呈现出许多新的特点:多重残疾的学生比例明显增加,生活在单亲家庭伴有心理障碍的学生越来越多,加之生源绝对数的减少,要想实现盲和低视生分班分类教学也变得越来越难以操作。面对这些新特点,我们有必要重新审视传统的教学模式,在实践中不断摸索,以寻求适合现代视障生特点的教育教学方法。

目前医共体集团财务中心建设的困境与策略探索

随着国家对基层卫生事业的关注,在部分城市展开医共体集团改革试点,通过集团的医疗服务共同体运行,加大人才的培养和专科建设发展,引导医疗资源下沉,通过医共体集团牵头医院的能力,助力于基层医院医疗服务水平提升,带动地区的医疗服务整体能力水平不断提高。在医改的新形势和目前激烈的市场竞争下,对财务管理也提出了更高要求,因此在集团建立财务管理中心,进行一体化财务管理已迫在眉睫。本文通过对医共体集团财务管理中心管理的现状进行剖析,探索集团财务管理中的困境,提出一些解决策略,以期为医共体集团单位更好地开展财务管理工作提供借鉴与参考。

小学班主任班级管理工作困境及其突破路径探索

小学阶段的教育中,对于学生发展的关注,不能够仅仅的局限于其知识水平的提升,其行为习惯能力的形成也是重要的内容之一。因此,班主任在小学生的教育中扮演着重要的角色,班主任教师需要对于学生的成长给予全方面的关注,班级管理工作是重要的关注手段。教师对于学生的影响,将直接通过班级的管理进行呈现。目前班级管理工作中存在的问题较多,教师需要结合于学生的实际需求对于工作进行改进,基于此本文就小学班主任班级管理工作存在的困难进行分析,并提出相应的解决策略。

突破假设:走出探索与利用的管理困境

美国管理学家马奇教授于1991年首次提出普遍存在于管理实践中的探索与利用的管理困境问题,而后引发了学术界大量文献的探讨,然而已有研究仍未提供走出困境的清晰方案.本文首先通过引入西方冲突管理理论中的双重关怀模型,将探索与利用之间的关系细化为回避矛盾、彼此适应、互相竞争、协同发展以及折中的妥协,突破马奇教授指出的探索与利用在组织内竞争稀缺资源的零和博弈的基本假设.随后,突破正交假设,运用中国古老的阴阳思想,进一步澄清了探索与利用在组织中是边界不清晰的存在形式,彼此相生相克、共生共灭.最后,突破静态假设,运用棋局思维,有效解决探索与利用行为的时机选择问题.通过以上三个针对困境问题默认理论假设的突破性论证,试图引导企业组织通过执行战略学习行为走出探索与利用的管理困境.

探索-利用困境再审视——基于主动推理的视角

探索-利用困境是当代行为心理学和人工智能等研究领域中的难点问题之一。近些年来,随着神经科学、认知心理学、智能科学、管理科学等学科的不断发展以及脑成像技术的日益进步,有关探索-利用困境的探问也得到了多向路的推展和深化。其中,神经科学家卡尔·弗里斯顿基于变分自由能原理提出的主动推理,从计算和神经层次上为探索-利用困境的重解提供了一种整合性的一元化分析立场。在主动推理框架下,可以将探索-利用困境的序贯决策问题转化为单一目标函数的优化,即预期自由能最小化。由此,探索与利用之间的平衡由预期自由能最小化所驱动,认知主体可依据外在环境的改变局部切换认知价值和实用价值从而自适应地平衡探索与利用行为。

当代中国家族企业的发展特点、困境及其新突破

本文分析了改革开放后兴起的中国家族企业的类型和特征,对略具规模的中国家族企业面临的困境以及如何走出困境进行了探索,并对家族企业在新世纪的转型突破进行了展望。

联合随机性策略的深度强化学习探索方法

目前深度强化学习算法已经可以解决许多复杂的任务,然而如何平衡探索和利用的关系仍然是强化学习领域的一个基本的难题,为此提出一种联合随机性策略的深度强化学习探索方法。该方法利用随机性策略具有探索能力的特点,用随机性策略生成的经验样本训练确定性策略,鼓励确定性策略在保持自身优势的前提下学会探索。通过结合确定性策略算法DDPG和提出的探索方法,得到基于随机性策略指导的确定性策略梯度算法(SGDPG)。在多个复杂环境下的实验表明,面对探索问题,SGDPG的探索效率和样本利用率要优于DDPG算法。

基于社区营造视角的传统村落保护与发展研究

随着我国传统村落保护与发展工作中政府、村民和社会组织间的关系出现结构性的转变,公众参与规划和决策的意识及诉求愈加强烈,社区营造作为一种解决传统村落保护与发展困境的新途径,受到学界的广泛关注。本文首先梳理了国内学者对传统村落保护与发展的研究进展,指出当前保护与发展工作在作用主体及理论方法上存在的成效与不足等问题;通过探讨社区营造与传统村落保护与发展间的关系,论述了基于社区营造的传统村落保护与发展理论的合理性。在此基础上,从社区共同体培育、传统文化传承、在地特质延续、景观环境治理、在地产业营造五方面对现有的基于社区营造的传统村落保护与发展理论体系加以扩展,为当下传统村落的保护与发展提供了一定的经验借鉴。

一种新的蚁群优化算法信息素更新策略及其性能分析

针对蚁群优化算法的关键步骤——信息素轨迹更新过程进行了深入分析。通过理论上的证明和实验验证,提出了信息素轨迹更新中存在着一个利用—探索困境;在此基础上针对这个现象提出了一种基于Metrop-olis接受准则的信息素更新策略,并通过在不同规模的TSP上的实验,证明了这种新策略的有效性。

从专门网站看日本调查性报道的困境与探索

在日本当前的政治、社会氛围和媒体环境中,主流媒体开展调查性报道可谓顾虑重重、步履艰难。2017年初上线的"早稻田纪事"是日本第一家由大学研究机构所主导、非营利性且专注于调查性报道的网站。它的成立使人们看到尽管调查性报道在日本主流媒体中遭遇重重困境,但仍有可能经由转型而重获新生的希望。

企业人力资源培训与开发困境及路径探讨

人力资源是推动企业健康发展的关键,因此企业在发展中也需要立足于时代发展需求,结合实际情况,优化人力资源配置。为此,需要对企业人力资源培训工作进行深度研究,组织好活动形式,进行深度开发,解决实际问题,探寻新的发展路径。本文结合企业人力资源培训与开发进行分析,了解当前的开发困境,掌握实际问题,结合具体需求,探寻新的发展路径,为企业的健康长远发展提供人力资源支持。

乡村社会的多元化纠纷解决机制研究

在经济快速发展的当下,乡村纠纷也逐步呈现出多元化的特点,以前的单一纠纷解决机制已不合时宜.人们尝试着将外在力量的解决方式如法院、司法行政机构、公安系统,与内生动力处理手段如村委会、村干部以及村规民约等相结合,初步构筑了一套较为多元的纠纷处理机制.但其中各组成部分都存在困境需要解决的问题,因此,公众应当探寻创新性思路,使这套多元纠纷解决机制更好地服务于乡村社会.

深度强化学习理论及其应用综述

一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题,研究者们提出各种各样的解决方法,新的理论进一步推动深度强化学习的发展,在弥补缺陷的同时扩展强化学习的研究领域,延伸出模仿学习、分层强化学习、元学习等新的研究方向.文中从深度强化学习的理论、困难、应用及发展前景等方面对其进行探讨.

一种核的上下文多臂赌博机推荐算法

个性化推荐服务在当今互联网时代越来越重要,但是传统推荐算法不适应一些高度变化场景。将线性上下文多臂赌博机算法(linear upper confidence bound,LinUCB)应用于个性化推荐可以有效改善传统推荐算法存在的问题,但遗憾的是准确率并不是很高。本文针对LinUCB算法推荐准确率不高这一问题,提出了一种改进算法K-UCB(kernel upper confidence bound)。该算法突破了LinUCB算法中不合理的线性假设前提,利用核方法拟合预测收益与上下文间的非线性关系,得到了一种新的在非线性数据下计算预测收益置信区间上界的方法,以解决推荐过程中的探索–利用困境。实验表明,本文提出的K-UCB算法相比其他基于多臂赌博机推荐算法有更高的点击率(click-through rate,CTR),能更好地适应变化场景下个性化推荐的需求。