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校企合作应突出学生素质的培养

江苏教育 2015年第24期 63-64页

作者：皇甫大欢江苏省常州刘国钧高等职业技术学校校报编辑部

当前职业院校校企合作内涵有待丰富,校企合作中学生素质培养需要加强。为适应企业用人需求、学校育人需要以及未来教育的发展,职业院校应该通过班会活动、课程建设以及设立素质导师等途径,从综合素质、职业精神、职业核心能力等方面多... 详细信息

当前职业院校校企合作内涵有待丰富,校企合作中学生素质培养需要加强。为适应企业用人需求、学校育人需要以及未来教育的发展,职业院校应该通过班会活动、课程建设以及设立素质导师等途径,从综合素质、职业精神、职业核心能力等方面多层次开展校企合作中的学生素质培养。

关键词：学生素质校企合作职业核心能力

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校企合作应突出学生素质的培养

江苏教育（职业教育） 2015年第6期 63-64页

作者：皇甫大欢江苏省常州刘国钧高等职业技术学校校报编辑部

关键词：学生素质校企合作职业核心能力

“创造幸运”的精神文化——江苏省常州刘国钧高等职业技术学校精神文化理念体系构建

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江苏教育 2017年第58期 20-22页

作者：皇甫大欢江苏省常州刘国钧高等职业技术学校办公室

江苏省常州刘国钧高等职业技术学校重视文化立校和文化立人。多年来在精神文化、物质文化、行为文化、校企融合文化等方面进行了校本探索和体系化构建。学校将'创造幸运'作为核心精神文化理念,赋予其'为学生创造价值,为教师创造机会,为... 详细信息

江苏省常州刘国钧高等职业技术学校重视文化立校和文化立人。多年来在精神文化、物质文化、行为文化、校企融合文化等方面进行了校本探索和体系化构建。学校将'创造幸运'作为核心精神文化理念,赋予其'为学生创造价值,为教师创造机会,为社会创造效益'的内涵,并将之融入每一成员的思想深处,转化在其教育细节和管理领域之中。

关键词： “创造幸运” 精神文化校园文化建设

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爱好保持着,因为它来自年少

初中生世界 2010年第29期 10-11页

作者：皇甫大欢

因为一次偶然,作者无意中阅读了鲁迅先生的《好的故事》,被深深吸引,由此爱上了文学,直至今日。如果你也能发现"好的故事",并从这一刻起爱上文学,你未来的人生,将会增添无数的精彩与快乐。

关键词：文学启蒙

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提升办学品质的“拉力”和“推力”

江苏教育 2019年第44期 15-17页

作者：皇甫大欢戴卫银江苏常州刘国钧高等职业技术学校

当前我国职业教育已进入追求质量效益的新时期,《国家职业教育改革实施方案》为职业教育中长期改革与发展提出了全方位设想,为职业学校办学提供了新一轮发展机遇;“基于标准”的职业教育教学和管理将进一步提升职业教育的办学品质;适应... 详细信息

当前我国职业教育已进入追求质量效益的新时期,《国家职业教育改革实施方案》为职业教育中长期改革与发展提出了全方位设想,为职业学校办学提供了新一轮发展机遇;“基于标准”的职业教育教学和管理将进一步提升职业教育的办学品质;适应市场、服务学生可持续发展、体现类型教育特色的职教人才培养模式创新将进一步彰显。

关键词：办学品质职业学校目标管理SMART原则 PDCA诊改工作模式

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冠军团队背后的故事 002

江苏教育报

作者：王琼皇甫大欢

不久前，2020年全国职业院校技能大赛改革试点赛机器人技术应用项目比赛落下帷幕，常州刘国钧高等职业技术学校工业机器人技能团队获中职组冠军。全国职业院校技能大赛机器人技术应用赛项2017年开设以来，已举办4届，刘国钧高职校工业... 详细信息

不久前，2020年全国职业院校技能大赛改革试点赛机器人技术应用项目比赛落下帷幕，常州刘国钧高等职业技术学校工业机器人技能团队获中职组冠军。全国职业院校技能大赛机器人技术应用赛项2017年开设以来，已举办4届，刘国钧高职校工业机器人团队连续4年入围，并代表江苏获得国?

关键词：全国职业院校技能大赛机器人团队

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沪宁高速8车道元旦全线开通 B01

南京日报

作者：黄伟清皇甫大欢

【南京日报报道】（记者　黄伟清　实习生　皇甫大欢）沪宁高速公路8车道元旦起全线开通。省公安厅交巡警总队昨透露，当日上午8点起，将全线解除对货车禁行的交通管制，恢复正常运行。　　省公安厅交巡警总队、省高速公路路政总队...

【南京日报报道】（记者　黄伟清　实习生　皇甫大欢）沪宁高速公路8车道元旦起全线开通。省公安厅交巡警总队昨透露，当日上午8点起，将全线解除对货车禁行的交通管制，恢复正常运行。　　省公安厅交巡警总队、省高速公路路政总队、沪宁高速公路扩建工程建设指挥部昨联合

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面向工业场景的无人机时空众包资源分配

工程科学学报 2025年第1期47卷 91-100页

作者：刘娅汐李旭龙霍佳皓皇甫伟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资... 详细信息

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资源分配方法,在考虑无人机禁飞区约束和对窃听者发送干扰信号以保障数据安全的情况下,最小化平均信息新鲜度和物联网设备能耗,从而得到最优无人机轨迹、发射干扰信号功率和物联网发射功率.然而,无人机时空众包中的资源分配复杂且存在挑战,主要表现为决策变量类型多且与考虑服务质量要求的系统性能指标关系复杂.本文将该问题建模为马尔可夫决策过程并使用先进的深度强化学习算法求解该问题,即软演员–评论家(SAC)算法.在多无人机场景下验证了所提出算法在解决无人机时空众包资源分配任务中的有效性和正确性.另外,SAC算法相较于其他两种先进的深度强化学习算法,即深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法,具有更快的收敛速度和更优的解.最后,分析了最优无人机数目的选择方案.

关键词：无人机工业能源管理时空众包资源分配深度强化学习

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