规范社会主义市场经济条件下的收入分配秩序

市场、企业、政府是社会主义市场经济条件下的三个收入分配主体,现实中这三个收入分配主体的分配行为均存在诸多不规范、不合理的因素。究其原因,主要是制度缺位和制度乏力。鉴于此,必须采取相应的对策。     

实施素质教育,加强师德修养

教育部长周济同志在全国师德论坛开幕式上提出:广大教师要加强师德修养,做让人民满意的教师。从总体上看,目前,广大中小学教师爱岗敬业,教书育人,为人师表,在学校的教学、教研、管理工作中承担着大量的工作,但受社会重大变革的影响,教师的思想观念、利益结构、行为方式以及相应     

加强自我人格修养

构建和谐军营涉及到各个领域、各个方面,其中一个重要方面是把和谐的理念、和谐的价值取向内化为官兵的思想方式和行为方式,形成和谐的社交心理和人际氛围。构建和谐人际氛围,每个人都应该本着从我做起的原则,从以下四个方面加强自我人格修养:一是自省之意。自己身上的缺点和过失,既是制约自己发展的“瓶颈”,也是影响人际关系亲疏的重要因素。正所谓“恶语一句六月寒”,有时不经意间说错的一句话都会引起相互关系的疏远。常言说得好:“人非圣贤,孰能无过?”人生路上,功与过,对与错,始终伴随着我们前行。没有“过”的人在现实中是找不到的。…     

大班表演游戏中教师指导行为的研究

游戏是幼儿园基本活动,表演游戏是一种典型的游戏活动,可以促进幼儿想象力、语言肢体表达能力的发展,教师适宜指导可促进幼儿游戏水平的提高。运用观察法和访谈法对大班表演游戏中教师的指导行为进行研究,发现教师指导主题丰富且情绪态度积极,但也存在以下问题:教师指导频次较高;教师指导控制性强,权威性高;教师对幼儿鼓励少;指导多以教师身份进行,身份单一;对表演游戏理解不足等。提出弱化指导权威,树立师幼平等观念;强化“消极”等待,把握先观察后指导的原则;加强游戏理论学习,树立角色规范意识;多采用鼓励的指导态度等建议。     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

运用警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

用户日常频繁行为模式挖掘

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。     

萨提亚模式在高校行为失范学生教育工作中的应用

加强对行为失范学生教育是高校学生教育和管理工作的重点.教育和管理文章以A学生为例,运用萨提亚模式冰山理论、自我的曼陀罗理论探析行为失范学生的内心世界,了解他们内心的期待、渴望和自我,发现自己丰富的内部资源,与自我的生命力联结,提升自我价值,重建自尊;运用萨提亚表里一致的沟通技术、改变技术,与行为失范学生建立和谐融洽的关系,矫正失范行为,促进心灵成长.     

基于深度学习多网络融合的网联车辆驾驶行为预测

智能网联车在复杂道路场景中安全行驶需要对周围车辆驾驶意图和行驶轨迹的准确预测。将双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory)、卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial)和注意力机制(Attention Mechanism)相融合,提出一种基于BLSTM-DCG-ATT的网联车辆驾驶意图和行为预测模型。通过正反双向LSTM链路和注意力机制得到具有双重特征的数据,通过卷积生成对抗网络对特征数据进行卷积处理,迭代生成网联车辆及周围车辆的未来时刻变道意图和行驶信息。仿真结果表明：该模型能够在复杂路网、交通流密集的情况下,对网联车辆及其周围车辆的变道意图和行驶轨迹进行准确预测,预测精度达94%。     

“需要——接受”理论在思想政治教育中的应用

影响客体接受思想政治教育的因素有很多 ,如环境影响、个体心理、教育内容、教育方法及教育者素质等 ,但其中客体的内在需要是影响客体接受思想政治教育的主要因素。因为人的行为是由思想动机支配的 ,而思想动机是由人的需要引起的 ,即需要是人的一切行为的动力之源。所以客体对思想政治教育的接受行为与其内在需要之间必然有着十分密切的相关性。如何正确认识两者之间的辩证关系 ,对于根据客体需要科学实施思想政治教育 ,充分激发客体接受思想政治教育的内在动力 ,形成对思想政治教育的有效接受 ,增强新时期思想政治教育的预见性、针对性和…