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161.
积极开展精准有效的就业观教育促进新疆高校少数民族大学生充分就业是实现新疆社会稳定与长治久安的重要支撑。通过对9所新疆高校16620名少数民族大学生进行问卷调查,发现就业观方面:新疆高校少数民族大学生自我认知较为模糊,职业认知趋向自我实现型,社会认知盲目乐观;返乡就业意愿不强烈,就业期望过高,过分追求稳定;计划疆外就业创业意愿比例较大,就业意向单位以稳定性单位为主,自主创业意识尚未成熟,选择升学深造学生比例较大。就业观教育方面,个人职业生涯规划尚不明确,职业生涯课程效果参差不齐,指导形式单一,就业指导类课程尚未实现全覆盖,就业指导类课程效果参差不齐,就业指导服务形式内容单一,同时还发现针对少数民族大学生就业指导精准服务尚未全覆盖。因此要形成全员、全过程、全方位的就业观教育格局,推动就业观教育内容与形式推陈出新,提高就业观教育指导服务精细化程度,促进就业教育教师队伍专业化建设,以期为新疆高校少数民族大学生提供优质的就业观教育。 相似文献
162.
旋转惯性导航系统通过让惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)周期性地绕一个或多个轴旋转来调制系统误差。合理的旋转方案应尽可能消除惯性器件引起的系统误差,同时在IMU时不应引入新的误差。提出了一种改进的双轴旋转惯性导航系统的综合误差调制方案,方案不仅可以调制惯性器件的常值误差,而且可以抑制由刻度系数误差、安装误差与IMU旋转运动耦合而引起的额外误差。与常见的16位置旋转方案相比,耦合误差被调制为零均值周期形式,且误差幅度减小一半,从而减小了系统的速度误差和位置误差。数学分析和仿真试验表明,在相同综合误差条件下,旋转方案将纬度误差由常见16位置旋转方案的0.383 1 n mile/72 h降低到0.191 0 n mile/72 h,经度误差从1.107 1 n mile/72 h降低到0.462 7 n mile/72 h。 相似文献
163.
为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态(正常、劳损降级和故障)单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。 相似文献
164.
习近平主席指出,时代变了,对象变了,教育必须跟着变。当今时代,信息网络传播快、样式新、交互性强,已深度融入“网生代”官兵的学习工作生活,日益成为思想政治教育不可或缺的重要阵地。舰艇部队战训任务重、流动性大,更应适应时代特点,用好网络、占领网络,积极探索“教育+信息网络”,增强思想政治教育质效。 相似文献
165.
<正>舰艇部队常态直面强敌、常年兵撒大洋,实景、实兵、实弹等演训任务要求高、难度大,支援掩护、远海战巡、跟踪监视等任务敌情复杂、近似实战。要充分利用重大任务实践平台,坚持动中抓、动中学、动中做,因敌因时因势抓深落实思想政治教育,为练兵备战提供坚强思想保证和强大精神动力。一、舰艇兵力越是动态分散,越是要强化政治引领、向心凝聚越是形散、人动,越要神聚、心齐。无论何时何地,都需紧抓灵魂灌注和思想提领,不断强化向心力、凝聚力。一是用强军思想铸牢忠诚。 相似文献
166.
<正>某单位党委议教会上提出:“一定要让‘中心环节’与‘中心工作’深度相融,紧贴训练形势、训练进度、训练课目,搞好专题性、针对性、经常性教育,坚决防止教育与训练相脱节、‘两张皮’。”这段掷地有声的话,引人深思、发人深省。何为“中心环节”?何谓“中心工作”?思想政治教育是增强部队凝聚力向心力创造力战斗力,团结动员官兵投身强军实践、履行新时代军队使命任务的中心环节。军事训练是部队经常性中心工作,是生成和提高战斗力的基本途径,是最直接的军事斗争准备。 相似文献
167.
我党我军高度重视军队思想政治教育,如“打土豪、分田地”的政治鼓动、第二次国共合作中的换装教育、渡江战役中的信心信念教育、抗美援朝战争中的国际主义教育等,都极大地凝聚了军心士气,保证了军队各项任务圆满完成。可以说,正是因为我党我军始终重视思想政治教育,才使军队一步步从小到大、由弱到强,团结一致从胜利走向胜利。 相似文献
168.
新时代大学生士兵思想政治教育是为了培养拥护党的领导、服务全体人民的高素质、具有扎实的理论武装、解决好实际问题的国家杰出人才,在当今世界更加广阔的战略舞台上,走出一条高素质的国际化发展之路。文章在分析新时代大学生士兵在思想政治教育过程中所面临的问题的基础上,提出相关对策,对加强大学生思想政治教育具有重要意义。 相似文献
169.
170.
小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献