新冠疫情背景下线上教学SWOT分析与对策建议——云南开放大学经济与管理学院线上教学的行与思

2020年春季,新型冠状病毒肺炎席卷全球。在教育部统一部署下,各级各类学校在线教育全面铺开实施。文章以云南开放大学经济与管理学院线上教学为例,通过SWOT分析法,从优势、劣势、机遇、挑战四个方面分别对该教学模式展开分析,并依据分析结果提出优化线上线下“混合式”教学模式,整合开发平台功能丰富教学模式,制定线上教学管理体制和配套政策的对策建议。

云南开放大学经济与管理学院

经济与管理学院是学校从事经济与管理类相关专业教学的二级学院，培养掌握会计、统计、审计、市场营销和电子商务技术等专业的高级技能人才。

招商引资对云南经济增长的影响

招商引资作为地方政府开展经济工作的重要抓手,曾经有力地促进了地方经济社会发展,但在某一具体的时空场景中,招商引资是如何作用于经济增长的,还值得检验和深入研究。文章以2019—2021年云南省部分经济数据构建短面板数据,试图通过计量经济方法量化招商引资对云南经济增长的影响。实证结果显示,云南省招商引资与经济增长之间存在显著的正相关关系。研究同时发现,云南招商引资还存在产业结构、区域结构不合理等问题,文章最后提出了若干政策建议。

数字经济赋能云南边疆少数民族地区乡村旅游高质量发展的机制及路径探讨

乡村旅游是云南边疆少数民族地区拓展农业经济发展的重要途径,探究其高质量发展的作用机制和路径对巩固精准扶贫成效、助力乡村振兴具有重要的意义。本文在分析数字经济赋能云南边疆少数民族地区乡村旅游高质量发展的机制基础上,提出数字经济赋能云南边疆少数民族地区乡村旅游的具体路径,以推动云南边疆少数民族地区乡村旅游产业高质量发展,推进云南边疆少数民族地区乡村振兴。

循环经济背景下考虑临期食品物流的低碳供应链运营模式研究

经济发展伴随全球环境恶化,循环经济是平衡环境与经济目标的重要途径,“双碳”目标引领下,低碳循环供应链管理受到青睐。在食品领域,食品浪费损失和安全问题威胁大众健康,低碳供应链管理面临着显著的问题和挑战。为创新食品供应链运营模式,兼顾经济效益、环境友好和社会责任,构建食品低碳循环供应链网络模型,对以临期食品为代表的闭环供应链关键环节进行分析,考虑了模型运营的安全管理措施,提出政策和技术两方面的保障路径,为食品低碳循环供应链管理理论和实践发展指明方向。

云南城市化进程与经济增长的实证研究——基于面板数据的模型

本文运用2000—2011年云南省16个市和州的面板数据进行实证研究,结果表明云南省16个市和州的经济增长对城市化的边际促进水平均为正值,各地区对平均城市化取值有正向或负向的偏离,因此建议科学规划发展五大城市群,形成合理的产业带,实现城市化布局对产业结构调整的促进作用;深化产业结构调整,实现城乡统筹发展。

基于CRM理论探讨大学管理学生方式

与众多的企业面临客户流失问题一样,大学也面临着生源流失的问题。很多大学将日趋激烈的生源竞争问题聚焦于学校办学质量的差异上,表现为各大学争夺各种排名次序来吸引更多的生源。然而,大学客户的最终价值并未体现出大学排名的效果,越来越多的学生毕业后失业。大学应该致力于优质的学生管理,提高学生满意度和毕业生价值,通过与学生建立良好关系获得长远发展。

云南省城市化进程与产业结构调整的计量分析

利用云南省的统计数据,运用多元回归模型进行实证研究,结果表明:产业结构的调整有利于推进城市化进程;第二、三产业在生产总值中比重的增加对城市化进程具有推动作用;第三产业发展对城市化进程的作用更大。因此,转变经济增长方式、深化产业结构的调整,有利于推进城市化进程。

云南省高职学校专业结构调整策略研究

教育市场的需求与供给并非充分对应,往往呈现非均衡存在状态[1]。社会的职业需求并不即时映射为学校开设的专业,学校的专业很难充分满足社会的职业需要。云南省高职学校专业结构与区域经济发展的人才需求呈现不适切,唯有提高专业结构与产值结构、劳动力结构和区域产业分布的吻合度,提高服务支柱产业的专业集中度及学校专业聚集度,才能提升高职学校服务区域经济发展的贡献率和学校自身的最大办学效益。

引入注意力机制的纹样图像识别模型研究

织物纹样的图像识别是纺织业中一项重要的技术,为提高民族织物纹样图像的准确识别率,保存纹样数字化信息,本研究以彝族织物为例,提出一种基于ResNet50模型与多头注意力机制相结合的纹样图像识别算法。首先使用扩充后符合训练要求的图片构建织物纹样数据库;然后构建ResNet模型,在模型中添加多头注意力机制模块,通过注意力机制获取的图像全局信息进行训练;最后采用GN(Group Normalization)层对样本通道求平均值,最后得出模型准确率为90.8%,较未加入注意力机制的ResNet模型提升了14.8%。基于此模型能快速准确识别复杂场景下拍摄或扫描的民族织物纹样图像,提高织物纹样识别的效率。

产教融合背景下数字媒体专业学位硕士研究生培养模式创新研究

网络技术的更新导致数字媒体领域发生结构性的变化,对培养应用型人才的专业学位研究生教育也提出更高的要求。基于新时代产教融合的背景和研究生分类发展的意见,本文阐述了产教融合对数字媒体专业学位研究生培养的重要性,同时分析了当前研究生培养在课程定位、教学资源、考核标准和生态体系等方面现实困境和阻力,针对这些问题,对产教融合背景下数字媒体专业学位硕士研究生培养模式进行优化和创新,以期为数字媒体专业学位研究生的培养提供新思路和新路径。

区域人口城市化与产业结构调整研究——基于云南民族地区的数据分析

云南大部分民族地区人口城市化水平及年平均增幅均低于云南省平均水平,其产业结构呈现出第二、三产业产值比重和就业比重相对较低的特点.研究表明云南民族地区的产业结构变化过程有助于人口城市化水平的提高,但其较高的第二、三产业比较劳动生产率和较低的城镇就业人员比重降低了产值结构比重变化对人口城市化水平提高的作用.因此,积极推进产业结构调整,提高第二、三产业产值的相对比重有助于提高人口城市化水平;加强三次产业的协调发展,完善就业政策,使过高的第二、三产业比较劳动生产率适当降低,以及鼓励居民到城镇地域就业和居住有利于人口城市化的推进.

跨境电商人才培养中的会展资源整合与利用研究

在跨境电商人才培养中进行会展资源的整合与利用,旨在进一步提升人才发展的动力,使专业人才拥有更多的机会。本文着重探讨了跨境电商人才培养中会展资源的整合策略,并对会展资源在跨境电商人才培养中的有效利用展开了相关研究,以充分体现会展资源的利用价值,从而打开人才培养的新格局,确保更多的专业人才进入跨境电商领域,得以为行业发展做出应有的贡献。

学分银行系统设计的实践研究——以云南省学分银行系统建设为例

学分银行的基本功能是实现学习成果的认证、存储和兑换,其系统建设应以学习成果认证业务为核心。在提出差异化学习成果认证路径和成果兑换的内涵的基础上进行业务发展和延伸,明确了学分银行系统内部组织机构和人员配置需求;拓展了学分银行系统的外延,指出"双非"成果认证的必要性及发展趋势;提出多层级系统平台架构设计,以满足学分银行为社会提供教育、人才大数据服务的需求。

道家柔性管理思想对新生代员工人力资源管理的启示

随着时代的推演,新生代员工已逐渐成为企业员工构成的主要力量,如何合理地管理新生代员工成为企业人力资源管理面临的难题,而道家柔性管理思想是解决这个难题的良方。文章通过对新生代员工的特点及企业新生代员工管理中存在的问题进行梳理,提出利用道家柔性管理思想对新生代员工管理的具体措施,为企业新生代员工人力资源管理的健康长远发展提供思路。

云南城市化布局实证分析

本文运用引力模型对云南城市化布局的重点——六个城市群进行实证研究。结果表明:滇中核心城市群、滇东南次级城市群和滇东北次级城市群内各主要城市之间经济引力强度相对较强;滇西次级城市群、滇西北次级城市群和滇西南次级城市群内各主要城市之间经济引力强度比较弱;滇西次级城市群内处于同一州或市的主要城市之间经济引力强度也相对比较弱。因此,云南城市化布局策略是重点支持滇中核心城市群、滇东南次级城市群和滇东北次级城市群发展,以加快连片开发加速城市化进程;科学规划建设滇西、滇西北和滇西南地区核心城市,以壮大核心城市建设来推进地区的城市化。

刍议云南民营橡胶加工企业发展的问题和对策

云南民营橡胶加工企业近几年有了长足的发展,但同时仍存在发展后劲、资金、人力资源等方面不足,要解决这一系列问题,需要调整企业的发展战略,需要改善基础设施建设,大力培养企业自己的人才,强化市场机制,培育新的发展渠道等多方面着手。

大学城发展社区电子商务的对策研究——以昆明呈贡大学城为例

随着近年大学城的新建,这些位于城市远郊的大学城交通往往不是很便利,离市中心和购物中心有较远距离。十多万名大学生汇聚而成的购买力被束缚在大学城,形成一个独特的商业环境。本文作者在昆明呈贡大学城做电子商务教学和研究多年,认为这里可以通过发展社区型电子商务,让商家与学生,学生与学生相互连通,建立一个基于电商作为联络平台的大学城商圈,从而更好的为学生服务,促进当地经济发展。

大学城发展社区电子商务的设想——以昆明呈贡大学城为例

目前,全国已经有几十座大学城。很多大学城离市中心和购物中心有一些距离,并且交通往往不是很便利。上万名大学生汇聚而成的购买力被束缚在大学城,形成一个独特的商业环境。本文设想通过商业开发来发掘这些购买力,满足大学城社区对产品和服务的需求,从生产者决策的角度出发对社区电子商务在大学城的发展进行一些初步的设想。

基于深度自学习的图像哈希检索方法

基于监督学习的卷积神经网络被证明在图像识别的任务中具有强大的特征学习能力。然而,利用监督的深度学习方法进行图像检索,需要大量已标注的数据,否则很容易出现过拟合的问题。为了解决这个问题,提出了一种新颖的基于深度自学习的图像哈希检索方法。首先,通过无监督的自编码网络学习到一个具有判别性的特征表达函数,这种方法降低了学习的复杂性,让训练样本不需要依赖于有语义标注的图像,算法被迫在大量未标注的数据上学习更强健的特征。其次,为了加快检索速度,抛弃了传统利用欧氏距离计算相似性的方法,而使用感知哈希算法来进行相似性衡量。这两种技术的结合确保了在获得更好的特征表达的同时,获得了更快的检索速度。实验结果表明,提出的方法优于一些先进的图像检索方法。