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延安时期中国共产党干部信仰教育研究

延安时期中国共产党干部信仰教育研究

作者：郁昱长安大学

学位级别：硕士

党和政府一直把干部队伍建设作为工作的重点，以胡锦涛为总书记的党中央不断提出要加强党的执政能力建设，提高干部队伍素质和执政水平。因此，加强党的干部教育问题就自然成为提高党的执政能力建设的关键。延安时期中国共产党的干部信... 详细信息

党和政府一直把干部队伍建设作为工作的重点，以胡锦涛为总书记的党中央不断提出要加强党的执政能力建设，提高干部队伍素质和执政水平。因此，加强党的干部教育问题就自然成为提高党的执政能力建设的关键。延安时期中国共产党的干部信仰教育工作开展得有声有色且富有成效，在中国共产党思想政治教育工作史上占据着重要地位。延安时期，中国共产党成立了中央干部教育部，创办了包括中央党校、抗日军政大学、陕北公学等32所培养干部的学校。在延安的13年中，中国共产党培养了和轮训了上百万的干部，仅抗日军政大学及其分校就培养20万名干部，其中有许多成为新中国著名的政治家、军事家、教育家、作家、艺术家和各条战线的骨干。正是由于以毛泽东为核心中国共产党人非常重视干部信仰教育工作，使得延安成为全国革命的大本营和全国抗战的指导中心，最终取得中国新民主主义革命的胜利。延安时期中国共产党干部的信仰教育，丰富了党的思想政治教育工作理论和方法，形成了党思想政治工作的优良传统。探讨这一问题，对于新时期加强党的干部队伍建设具有极其重要的现实意义和深远的历史影响。基于此，为扩展思想政治教育学科领域和丰富思想政治教育学科的研究内容，并为新时期加强党的干部队伍建设提供历史经验借鉴，特选此题作以研究。本文共由五个部分组成：绪论部分主要阐述了选题的研究背景和研究意义、国内外研究现状，研究思路及创新点。第一章、延安时期中国共产党干部信仰教育的历史考察。本章以分析延安时期中国共产党党员干部队伍扩展中存在的问题为背景，简述干部信仰教育的必要性。将延安时期中国共产党干部信仰教育的发展历程划分为三个阶段：干部信仰教育的大发展阶段、干部信仰教育的正规化阶段、干部信仰教育的整顿提高阶段，以此对延安时期共产党干部信仰教育作了简单的历史回顾。第二章、延安时期中国共产党干部信仰教育的内容。本章分别从马列主义政治信仰教育、人生信仰教育和道德信仰教育三个部分对延安时期中国共产党干部信仰教育的内容进行阐述。第三章、延安时期中国共产党干部信仰教育的方法与途径。在方法方面，本章与第二章相照应，分别从马列主义政治信仰教育、人生信仰教育和道德信仰教育三个方面对延安时期中国共产党干部信仰教育的方法进行阐述。在途径方面，主要从1、理论教育是改造和培育干部信仰的主要途径2、加强干部自我修养是干部信仰教育的关键途径3、制度建设是干部信仰教育的保障途径4、革命斗争实践是固化干部信仰教育的实现途径这四个方面做了概述。第四章、延安时期中国共产党干部信仰教育的当代价值。这一部分从：以人为本，加强科学理论学习坚定干部政治信仰;采取实用的教育内容和多样化的教育形式;从严治党发扬整风精神，提高干部拒腐防变能力;运用典型教育法，发挥榜样人物的引导和教化作用四个方面详述了延安时期中国共产党干部信仰教育对当代我党进行干部信仰教育的借鉴价值。

关键词：延安时期中国共产党干部信仰教育

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基于反转预测的在线投资组合选择研究

基于反转预测的在线投资组合选择研究

作者：郁顺昌华东理工大学

学位级别：硕士

针对现有反转类策略未充分考虑时间序列非平稳性和单一模型预测的低效性问题,本文提出了两种新的多周期投资组合选择策略,即“在线自回归移动平均反转”(OLAR)策略和“在线组合预测反转”(CFR)策略。对于OLAR策略,本文首先对ARIMA模型... 详细信息

针对现有反转类策略未充分考虑时间序列非平稳性和单一模型预测的低效性问题,本文提出了两种新的多周期投资组合选择策略,即“在线自回归移动平均反转”(OLAR)策略和“在线组合预测反转”(CFR)策略。对于OLAR策略,本文首先对ARIMA模型进行简化,然后在在线学习的框架下设计了闭式地参数更新,最后利用在线被动攻击算法来调整投资策略。对于CFR策略,本文根据相同的在线设置,分别设计了基于一阶在线学习和二阶在线学习的FOCFR和SOCFR算法,同样地利用在线被动攻击算法来调整投资策略。更重要的是,本文给出了两种CFR算法的后悔上界,次线性的后悔边界表明算法具备良好的泛化性能。最后,通过广泛的实验评估了所提策略在真实市场的表现。实验结果表明:OLAR和CFR可以有效地克服现有策略的缺陷并获得一致地最佳表现。

关键词：投资组合选择在线学习组合预测均值反转

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徐州矿务集团总医院发展战略研究

徐州矿务集团总医院发展战略研究

作者：郁延安西安科技大学

学位级别：硕士

随着我国医药卫生体制改革的不断深入,国家发改委、国家卫计委等部门出台了一系列鼓励和引导社会资本办医等举措,使医疗市场进一步开放,各级各类医院之间的竞争日益激烈。由于政府政策扶持、财政补贴、人员待遇等方面优势,公立医院在整... 详细信息

随着我国医药卫生体制改革的不断深入,国家发改委、国家卫计委等部门出台了一系列鼓励和引导社会资本办医等举措,使医疗市场进一步开放,各级各类医院之间的竞争日益激烈。由于政府政策扶持、财政补贴、人员待遇等方面优势,公立医院在整体医疗产业发展中拥有得天独厚的优势。企业医院在这种环境下,发展尤为艰难。面对机遇和挑战,企业医院制定适合自身的发展战略有着重要的现实意义。本文以徐州矿务集团总医院为研究对象,在现代管理理论的指导下,运用PEST分析、波特五力模型对医院的宏观环境和行业环境进行了深入分析,从医院的经营现状、人力资源、实物资源及医院文化等方面对医院内部环境进行了探讨,最后运用SWOT分析法综合分析了医院内外部环境,明确了医院面临的优势与劣势、机会与挑战,从而提出了医院近期、中期、远期战略目标及相应的战略选择。在此基础上结合医院实际,制定了明确的战略实施方案,并提出了相关保障措施。采用人力资源战略、市场营销战略,维护公共关系战略培育医院基本竞争力,提高医院内涵质量,为医院快速发展奠定坚实基础;采用差异化战略寻求医院快速发展突破口,扩宽发展途径,提升医院核心竞争力;采用一体化战略,并购重组徐矿集团及市内一、二级医院,构建内部医联体,建立分级诊疗,确保医院能够高速、稳定、持续地发展,最终实现医院总体战略目标。

关键词：企业医院发展战略战略选择

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双果糖酐水解酶分子改造提升酶活性研究

食品与发酵工业 2023年第5期49卷 1-8页

作者：徐寒冰郁书怀江南大学食品学院江苏无锡214122

双果糖酐水解酶(difructose anhydrideⅢhydrolase,DFA-Ⅲase)能将新型功能甜味剂双果糖酐转化为益生元菊二糖,然而DFA-Ⅲase酶活性较低,为了提高DFA-Ⅲase酶法合成菊二糖的能力,该研究对来源于Arthrobacter chlorophenolicus A6的双果... 详细信息

双果糖酐水解酶(difructose anhydrideⅢhydrolase,DFA-Ⅲase)能将新型功能甜味剂双果糖酐转化为益生元菊二糖,然而DFA-Ⅲase酶活性较低,为了提高DFA-Ⅲase酶法合成菊二糖的能力,该研究对来源于Arthrobacter chlorophenolicus A6的双果糖酐水解酶AcDFA-Ⅲase进行分子改造。基于已有的AcDFA-Ⅲase的晶体结构,选择酶活性口袋上方loop区和活性口袋中的14个关键位点进行定点突变,得到17种DFA-Ⅲase突变体。利用96孔板作为高通量培养容器,结合DNS法快速测定酶活性,初筛得到一个酶活性提高的突变体D380A。用HPLC法测定分离纯化出的酶活性,验证结果表明其酶活性有显著提高,酶比活性是AcDFA-Ⅲase的162.3%。同源建模分析,380位天冬氨酸突变成丙氨酸后,loop环区域疏水性增强,保证了催化中心的疏水微环境,提高了酶的催化活性。该研究建立的高通量检测方法为DFA-Ⅲase的筛选以及菊二糖的大量生产奠定了基础。

关键词：双果糖酐水解酶定点突变 96孔板高通量筛选同源建模

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中外法律名言录

基于SNN的类脑计算工作负载映射方法研究与实现

丛书名：夜读丛书

1987年

作者：郁忠民俞峰编

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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基于SNN的类脑计算工作负载映射方法研究与实现

作者：郁龚健江南大学

学位级别：硕士

目前,在日益提升的计算力与海量的标注数据的推动下,以深度学习为代表的人工智能实现快速的发展,但在其高准确率的背后也存在着通用智能水平弱,计算力依赖度高等局限性。以第三代人工神经网络-脉冲神经网络(Spike neuron network,SNN)... 详细信息

目前,在日益提升的计算力与海量的标注数据的推动下,以深度学习为代表的人工智能实现快速的发展,但在其高准确率的背后也存在着通用智能水平弱,计算力依赖度高等局限性。以第三代人工神经网络-脉冲神经网络(Spike neuron network,SNN)为代表的类脑计算借鉴了大脑的高效率和低能耗的计算特点,被认为是有望解决人工智能问题的重要途径。由于SNN的快速乃至实时的仿真需求以及明显的分布式计算特征,大规模分布式集群被作为主要的类脑平台构成方式。针对分布式类脑平台,SNN工作负载与计算平台的不匹配问题会导致专用类脑系统的计算能效甚至还不如通用计算机系统。因此,如何快速完成对基于类脑平台的SNN案例负载特性分析,实现案例与平台之间的完美匹配与合理映射,成为当前研究与优化类脑体系结构所需面临的棘手问题之一。为此,本文搭建了100块PYNQ-Z2开发板构成分布式集群作为实验硬件平台,选取SNN仿真软件NEST作为负载研究对象,开展了SNN负载特性分析、SNN工作负载自动映射以及针对高能效PYNQ集群平台的负载评估与分析三个部分研究工作。(1)分析了SNN工作负载特性并为其建立负载模型,针对NEST仿真器进一步实例化了SNN的内存、计算和通信负载模型,凭借具体的负载数据来说明承载SNN案例的计算平台所面临的负载情况。(2)基于负载实例化模型,设计并实现了一种SNN工作负载的自动映射器(Workload Automatic Mapper for SNN,SWAM)。SWAM整体包含三个部分设计:量化设计、映射专用脚本设计和自动化设计。量化设计通过MPI量化程序和基准量化程序以较低的代价实现内存和时间参数的一次性量化;在保留原NEST网络构造习惯的基础上,开发了映射专用脚本格式,通过简洁的函数控制接口设计以帮助自动化设计的实现;自动化设计包含网络参数采集、负载预测和映射三个自动化部分,自动化整体设计为一体化实现,大大缩短负载预测和映射的整体流程。(3)针对基于ARM+FPGA的高能效的PYNQ类脑集群平台,使用SWAM为其提供三种负载服务:负载评估、加速判断与调用以及负载预测和节点映射。通过三种负载服务,以帮助该平台承载SNN案例时始终保持高能效、高稳定以及高性能地运行。通过在PC、纯ARM和ARM+FPGA三种不同的集群计算平台上运行SNN典型案例,并比较SWAM、LM(Levenberg-Marquardt)算法拟合和实测的映射结果。实验结果表明:SWAM的平均映射准确率达到98.833%;与LM方法与实测映射相比,SWAM具有绝对的时间代价优势。通过实验分析,证明了SWAM具有良好的兼容性,能够涵盖与预测不同的SNN案例在不同的计算平台上的负载情况,并且快速有效地推导出整个工作负载在计算平台上的合理映射结果,以保证计算平台稳定与高性能地运行,避免了极其耗时的完整工作负载的运行与试探,对研究与优化类脑体系结构具有现实意义。

关键词：脉冲神经网络(SNN) 工作负载映射 PYNQ集群 FPGA加速 NEST仿真器

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蚂蚁小贷资产证券化分析

蚂蚁小贷资产证券化分析

作者：刘勃郁辽宁大学

学位级别：硕士

我国经济的健康发展离不开中小微企业,中小微企业的地位日渐提高,其在经济中起到的重要作用也随之增加,发展中小微企业有力于促进就业,加快经济模式转型。然而,融资难问题已经成为制约其发展的老大难问题。这一问题在很多年前就已经被... 详细信息

我国经济的健康发展离不开中小微企业,中小微企业的地位日渐提高,其在经济中起到的重要作用也随之增加,发展中小微企业有力于促进就业,加快经济模式转型。然而,融资难问题已经成为制约其发展的老大难问题。这一问题在很多年前就已经被国家所重视,2008年5月,央行和银监会共同发布了《关于小额贷款公司试点的指导意见》,促进民间资本进入中小微企业,然而,根据《指导意见》内容显示,公众存款并不能作为中小微融资对象,在银行的贷款规模也受到了严重制约。也就是说小额贷款公司发展所面对的正真问题并未得到妥善解决,资产证券化的发展正是解决这一融资难问题的契机。因此通过对本次专项计划的深入研究,对产品的研发、发售和运行每一步的不足和优势进行分析,深入研究资产证券化在我国发展的可行性和有效性。全文主要分为四个部分:第一部分是绪论,主要介绍选题原因,创新和不足之处;第二部分为本文的重点部分—案例介绍,主要介绍蚂蚁小贷第一期的产品基础状况;第三部分是对案例的分析,以及对参与其中的各方的经济效益分析。第四部分为结论和建议,本文通过对蚂蚁小贷第一期的案例分析,对资产证券化的发展方向和模式提出建议。

关键词：资产证券化蚂蚁小贷小额贷款

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基于改进麻雀算法的云制造服务组合优化

基于改进麻雀算法的云制造服务组合优化

作者：郁清南京邮电大学

学位级别：硕士

云制造模式是以用户为中心,满足高度集成且智能化的制造新模式,为了满足制造行业快速发展和用户业务需求的动态变化,云制造中服务组合可将功能单一的云服务组合成复杂的增值云服务。高质量的云制造服务组合能够提升用户体验感和企业竞... 详细信息

云制造模式是以用户为中心,满足高度集成且智能化的制造新模式,为了满足制造行业快速发展和用户业务需求的动态变化,云制造中服务组合可将功能单一的云服务组合成复杂的增值云服务。高质量的云制造服务组合能够提升用户体验感和企业竞争力。然而当云制造系统提供更多非功能属性各异但属于同类制造云服务时,往往会面临大量的候选组合方案而难以在可行时间内找到最优解决方案的情况,因此如何从现有的众多服务组合方案中快速搜索,并挑选最符合用户预期的服务组合是一项具有挑战性的工作。近年提出的麻雀搜索算法具备较好的收敛速度和优化效果等特点,很适合解决具有巨大搜索空间的云制造服务组合优化问题。本文将从云制造背景出发考虑服务组合优化过程的重要指标来评价组合服务质量,并针对不同的应用场景提出不同版本的麻雀搜索算法,主要研究内容如下:(1)本文分析云制造服务组合问题的特性,从资源供应方和云平台角度选择制造时间、成本、可靠性和交易物质量这四个关键的优化指标,以此构建了基于服务质量的评估模型,并引入惩罚函数来减少严格约束影响最终寻优效果;同时在此基础上分析能耗组成并建立了基于服务质量和能耗的双目标服务组合评估模型。(2)在求解服务质量评估模型的前期阶段通过K-means聚类筛选候选服务中质量较优的服务,后期针对麻雀搜索算法在处理单目标云制造服务组合问题时,因自身局部搜索机制而出现群体多样性丧失以及全局搜索能力匮乏的弊端,降低了服务组合的解决方案的质量。本文在初始阶段使用混沌映射保证生成群体多样性,然后在进化后期融合t分布和差分扰动的位置更新增强了算法全局寻优能力,最后全过程通过自适应因子调整群体中发现者和追随者的数量实现全局搜索与局部勘探的平衡。使用主流的基准函数来评估所提出算法的性能,结果验证了本文提出改进策略的有效性,并且在服务组合问题上的测试结果进一步表明了本文算法求解服务质量评估模型具备良好的搜索性能和寻优精度。(3)考虑到麻雀搜索算法在处理基于服务质量和能耗的双目标评估模型时,对于维护外部存档和选取最优个体引导种群更新时存在非支配解的分布不均和多样性缺失,从档案更新角度出发采用网格法维护解集的分布,并且基于轮盘赌策略提高解的多样性,将其拓展成为多目标麻雀算法;同时针对自身群体中发现者的寻优停滞和后期位置更新搜索范围不足的问题分别设计增强的全局搜索策略和多项式变异算子。通过基准函数和云制造服务组合问题对改进算法的性能进行仿真分析,实验表明本文提出的算法具有较好的收敛分布性和多样性,并提高了求解双目标服务组合优化问题获得解的质量和收敛稳定性。

关键词：云制造服务组合麻雀搜索算法 K-means聚类网格法

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传感器原理及工程应用 2版