新疆高等教育资源配置的现状及问题研究

高等教育资源的合理配置是提高高校办学质量和效益的前提和关键。本文通过梳理新疆高等教育资源配置现状及存在的具体问题,进一步提出优化高等教育资源配置的对策建议,以期充分发挥高等教育在新疆社会发展中的巨大作用。     

新疆高校发展留学生教育的SWOT分析

随着经济贸易的全球化,高等教育国际化已经成为当代高等教育发展的必然趋势。留学生教育已经成为衡量高等教育发展状况的重要指标。本文用SWOT分析法剖析新疆高校发展留学生教育所具有的优势、劣势以及面临的机遇和威胁,为新疆高校制定适合本地留学生教育的未来发展战略提供依据,以推动新疆高校留学生教育的快速发展。     

兵团“三化”进程中的伦理变迁：实然与应然

兵团＂三化＂进程中的市场化、全球化与网络化际遇,根本置换了兵团社会的生存方式,为兵团社会的发展奠定了客观必然性基础。无论从实然还是应然角度看,呼应当代兵团社会生存方式的根本性转型,构建与兵团社会发展相适应的伦理范型,已经成为兵团＂三化＂进程中伦理变迁的必然选择。     

美育视角下社会管理创新的田野调查问题探析

把美育纳入社会管理的过程中并确定具体的管理、田野观察点,既可以使审美育人走出学者们的课堂和书斋,解决当前我国美育建设相对势弱问题,又可以使审美育人融入社会管理和人民群众的实践中,提高实践的质量和水平。要以个案来展示影响社会管理发展的某种重要因素、这种因素的张力以及它的存在和发展逻辑,以审美育人的标准和尺度考察社会管理者的行为,群众的感受和所见所闻、所思所想,关注群众现实生活的巨变。最理想的调查方式是选择那些与研究者成长背景完全不同的观察点,会收到最佳的效果,因为这样会避免先入为主的感觉。要特别注意运用相关的理论考察社会管理创新的机理,增强整体关照能力和深刻度。要在悬置经验本位和相关理论假设的前提下得出个案研究的新结论。     

论体育教学活动中学生创新精神的培养

目前,创新教育已成为素质教育的核心。课堂教学是培养学生的创新精神和实践能力的主渠道。在课堂教学中应引导、启发学生勤于思考、积极探索、交流合作、勇于实践,逐步培养学生的创新意识,增强学生的动手实践能力,促进学生身心健康发展。在体育教学中,对学生创新精神的培养尤为重要。本文针对目前体育教学中学生创新精神的培养进行分析,以期能够为体育教学改革提供有益的参考。     

兵团团场义务教育经费管理问题刍议

兵团团场义务教育经费管理存在公用经费补助标准偏低、覆盖范围过窄、办学成本高、经费配置失衡、团场义务教育投入能力欠缺等问题,通过进一步完善兵团义务教育管理体制、经费投入保障机制、教育资源配置机制和经费监督保障机制,才能够有效解决上述问题,保障兵团团场义务教育经费的合理使用。     

海上大气波导环境下舰载超视距雷达盲区研究

主要研究海上大气波导环境对舰载超视距雷达盲区的影响.首先对海洋蒸发波导和表面波导条件下雷达盲区的形成机理及其特性进行分析.在此基础上,对蒸发波导条件下雷达盲区在不同层结的变化进行深入研究,形成大气波导对舰载超视距雷达盲区影响的初步研究成果.最后对大气波导环境下超视距雷达盲区在军事上的应用进行展望,为后续雷达盲区特性的继...     

匈牙利法的末段两层火力反TBM目标分配优化

介绍了匈牙利法解决Assignment Problem的基本原理,对匈牙利法解决指派问题的解题步骤和特殊情况进行了说明。在给出末段两层火力防御TBM的目标分配原则的基础上,阐述了相关概念,改进了匈牙利法运用方式,并建立了目标分配模型。最后通过实例的解算,证明了该方法应用于末段两层火力防御TBM目标分配中的可行性,为末段协同反TBM的目标分配提供了一种有效的算法。     

分布式到达时间控制器装备维修任务实时调度方法

战时装备维修企业的生产环境呈现出更多的不确定性,合理安排维修任务来适应这种不确定性使实际修复时间与计划时间偏差最小是什么重要的.为此,提出了一种面向准时制造的实时生产调度方法,这种生产调度系统有多个独立的智能体,每个智能体通过到达时间控制器和仿真系统的反馈来调整对应维修任务的到达时间,然后通过先来先服务的调度规则确认维...     

Using stochastic programming to solve an outpatient appointment scheduling problem with random service and arrival times

We study a stochastic outpatient appointment scheduling problem (SOASP) in which we need to design a schedule and an adaptive rescheduling (i.e., resequencing or declining) policy for a set of patients. Each patient has a known type and associated probability distributions of random service duration and random arrival time. Finding a provably optimal solution to this problem requires solving a multistage stochastic mixed‐integer program (MSMIP) with a schedule optimization problem solved at each stage, determining the optimal rescheduling policy over the various random service durations and arrival times. In recognition that this MSMIP is intractable, we first consider a two‐stage model (TSM) that relaxes the nonanticipativity constraints of MSMIP and so yields a lower bound. Second, we derive a set of valid inequalities to strengthen and improve the solvability of the TSM formulation. Third, we obtain an upper bound for the MSMIP by solving the TSM under the feasible (and easily implementable) appointment order (AO) policy, which requires that patients are served in the order of their scheduled appointments, independent of their actual arrival times. Fourth, we propose a Monte Carlo approach to evaluate the relative gap between the MSMIP upper and lower bounds. Finally, in a series of numerical experiments, we show that these two bounds are very close in a wide range of SOASP instances, demonstrating the near‐optimality of the AO policy. We also identify parameter settings that result in a large gap in between these two bounds. Accordingly, we propose an alternative policy based on neighbor‐swapping. We demonstrate that this alternative policy leads to a much tighter upper bound and significantly shrinks the gap.