以党史学习教育推进大学生社会主义核心价值观培育的路径

中国共产党的历史蕴藏着宝贵的精神财富,我们应当深入挖掘百年党史中奋发进取的智慧和力量。以党史学习教育推进大学生社会主义核心价值观的培育。大学生作为新时代的中坚力量,生逢盛世,肩负重任。必须全面系统深入把握社会主义核心价值观的重要性和内涵,才能在正确的方向上实现全面发展,进而推动社会整体进步。然而以党史学习教育推进大学生社会主义核心价值观培育中也面临着一些问题,例如：党史学习教育方式固化、党史学习教育内容僵化、党史学习教育效果弱化等。针对这些存在的问题,本文主要通过“走出去”“引进来”“树榜样”等措施,从而推进大学生社会主义核心价值观的培育。     

劳动教育融入高职院校思政课教学协同育人实现路径研究

劳动教育有机融入高职院校思政课教学既必要又需要构建融合共建机制,完善协同育人课程体系,创新教学方法,加强实践教学,建立科学评价机制,加强师资培训力度,强化校园课堂与社会大课堂的结合。     

红色文化在思政课中传承与创新的路径探讨

本文的核心在于探索如何在思想政治理论课中保持和发扬红色文化。文章深入探讨了红色文化在中国革命史中的重要性及其在教育中的巨大潜力。提出了一系列策略和方法,以便有效地将红色文化的要素整合到课程中,这包括精心选择红色文化的案例,制定教学活动和发展教材。文章强调了在传承红色文化和创新之间找到平衡的重要性,目的是为了培育有着当代精神和强烈社会责任感的新一代公民。研究提供了对思想政治理论课改进的有价值见解,旨在更好地适应现代社会的教育需求。     

企业党建和企业文化建设融合路径研究

本文围绕企业党建和企业文化建设融合路径展开研究,首先分析了两者之间融合的重要性、可行性,提出了加强党组织的领导、构建共同的价值观、创造良好工作氛围、重视劳模文化引领等策略。通过引导企业文化的发展和完善,实现党建与企业文化的有机融合,以进一步提升国有企业的核心竞争力和可持续发展能力。     

党建工作推进公立医院品牌建设路径研究

公立医院品牌是由医疗技术、学科建设、服务质量等多因素构成的复合评价,对公立医院发展有着至关重要的作用,党建工作作为一切工作的核心内容,是打造公立医院品牌的关键力量。本文以公立医院品牌建设的意义为研究背景,党建对公立医院品牌建设的推进作用为研究内容,结合苏州大学附属第一医院的党建工作实践经验,探讨了党建推动医院品牌建设的可行路径。     

高校思政课教师数字素养提升路径探索

高校思想政治理论课教师数字素养提升是适应数字化时代教育需求的重要路径之一。本文围绕教师数字素养提升的价值、现状和路径进行了探讨。首先,分析提升教师数字素养对教师成长为“四有”好教师、契合现代信息技术与教育融合趋势、满足数字时代学习者需求变化等方面的价值意义。其次,深入解读了当前教育数字化转型的现状,包括顶层设计待完善、教师对数字化转型认识不足、技术应用与育人功能平衡问题、教师设计能力不足等方面。最后,从国家、高校和教师自身三方面入手,着力在赛、教、研、改四方面增强思政课教师数字化课程建设能力、建立并完善数字化教学能力评估标准等路径,以提升高校思政课教师的数字素养。     

基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

无人艇运动控制仿真试验训练系统设计研究

针对靶场无人装备仿真试验手段缺乏问题,在构建无人艇动力学模型和运动模型的基础上,基于CoppeliaSim仿真软件,设计了一套无人艇运动控制仿真试验训练系统,构建了PID、滑膜和模糊PID三种控制器,并采用Navmesh寻路算法实现无人艇仿真平台的路径规划。该系统弥补了靶场无人装备仿真试验的不足,解决了无人艇模拟训练手段缺乏的难题,可为无人装备数字化试验鉴定提供基础支撑。     

复杂任务区域的区域划分与覆盖路径规划

多无人机对指定区域进行巡飞探测,在地理测绘、抢险救灾等领域起到重要作用。针对多无人机对凸/非凸多边形区域的覆盖问题,开展了复杂目标区域的区域划分以及覆盖路径规划技术研究。首先,建立了无人机飞行运动模型和指定区域的边界描述。然后,针对目标区域为凸多边形与非凸多边形两种情况,同时考虑区域凸分解与集群覆盖效率优化,分别提出了基于线扫描的凸区域划分方法与基于Delaunay三角剖分的非凸区域划分方法。接着,考虑无人机运动学约束与能量消耗最小化,提出了一种最小转弯半径约束下的Z型覆盖路径。最后,通过数值仿真验证了本文所提方法的有效性。结果表明,所提方法可以对凸/非凸多边形区域实现凸划分并减小了各子区域面积差异,提高了集群总覆盖效率,覆盖路径规划方法使路径总长相较于未沿主轴覆盖时减小了26%,转弯路径占比减小了36%。     

基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。