学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:摘要:城市燃气规划是确保城市能源供应的重要组成部分,在现代城市的发展中起着至关重要的作用。只有准确掌握不同城区用户、在不同时段的用气负荷规律,才能做到安全、科学、经济供气,才能不断提高企业的社会效益和经济效益,才能满足民生要求,为社会、经济、百姓生活发展预留合理空间。基于此,文章对城市燃气需求预测与供应规划策略进行了研究,以供参考。

  • 标签: 燃气燃气 需求预测 规划设计
  • 简介:大学生发展是大学生以发展任务为目标导向的个体内在的、渐进式的成长过程,既应立足于大学阶段的发展任务,又须指向毕业后大学生的终身发展.此外,大学生发展过程通常又是由外在的发展干预占主导地位到大学生能够自觉发展的动态过程,而且在此过程中大学生将主要经历大学生发展干预和“要我发展”、自我发展意识形成和“我要发展”、主动参与发展实践和“我在发展”、发展能力形成和“我能发展”阶段.

  • 标签: 大学生发展 发展过程 发展自觉 发展干预
  • 简介:1.随着人们生活水平的不断提高,电视已普及到城乡家庭,成为人们获得信息和娱乐的一种不可缺少的电器.请利用学过的物理知识回答下列问题:

  • 标签: 物理知识 目标检测 专题 课标 生活水平
  • 简介:一、选择题1.如图所示,一块正方体如图a,两边分别切去如图。中虚线所示的长方体部分,按图a、c、d放置,则它们对水平地面的压强比较为()

  • 标签: 目标检测 九年级 人教版 物理 选择题 正方体
  • 简介:在现代学徒制的教学实践中,整活传统师傅带徒弟模式的经验和现代学校教育的优势,强调教师的主导作用和学生的主体作用,遵循学生职业技能形成规律,充分发挥学生的积极性、主动性、创造性,探索出了“”技能训练新模式。该模式揭示了学生通过直观的观察、模仿而逐步内化,形成自己操作技能的内在过程,阐明了每阶段的内涵及特点,从而更好地指导现代学徒制的教学实践。

  • 标签: 现代学徒制 四阶段 技能训练 职业教育
  • 简介:摘要云南省第一人民医院是卫生部临床药师培训基地之一,为使临床药师规范化培训学员在培训期间学到更多的知识和技能,该院进行了临床药师培训带教模式的探索,将一年的培训分阶段进行,兼顾理论和实践技能培训,不同阶段设定不同的培训要求,循序渐进,在培训中取得了很好的效果。

  • 标签: 临床药师培训 四阶段教学法 临床药学
  • 简介:1.如图所示在修建水沟时.常用水泥板进行铺设,这种水泥板长1.8m、宽0.9m、高0.2m.(g取10N/ks),(1)起重机将一块水泥板匀速吊起时,所用的拉力是7128N,假设水泥板的密度是均匀的,求它的密度.

  • 标签: 目标检测 九年级 人教版 物理 水泥 起重机
  • 简介:经济学专业课程能否进行探究式教学?以行为与实验经济学课程为对象,从课程的内容和作用特点出发,提出在该课程教学上应用探究式教学法具有可行性,并设计了该课程的探究式教学实践具体做法,按照现代学习发展观要对这一教法的教学效果进行统计检验,结果表明探究式教学法具有较明显的教学效果,据此提出相应建议。

  • 标签: 行为与实验经济学 四阶段探究式教学 可行性 教学效果
  • 简介:一、选择题1.将一个质量为2kg、底面积为0.05m^2的长方体平放在某一水平桌面中央,水平桌面的面积为O.8m^2,则长方体对水平桌面的压强为(取g=10N/kg)()

  • 标签: 目标检测 九年级 人教版 物理 长方体 选择题
  • 简介:目的对一家某省级公立三甲医院卫生人力资源未来需求情况进行预测,为该医院科学的卫生技术人员配置提供量化参考。方法分别采用一元线性回归模型和灰色预测模型对医院2014—2016年门(急)诊人次、实际占用总床日数进行预测,按照医生日均负荷工作量测算出医疗岗位人员应配置人数,其他卫生技术岗位人员则按照与医疗岗位人员的比例关系进行配置。结果建立线性回归模型预测出未来3年医院年实际占用总床日数分别为588258、622587、656917;建立灰色预测模型GM(1,1)预测出未来3年医院年门(急)诊人次分别为865445、973280、1094550。2014—2016年所需医疗岗位人员数量分别为820人、807人、825人,护理岗位人员数量分别为1025人、1049人、1114人;药学岗位人员数分别为115人、121人、148人;医技岗位人员数分别为164人、145人、132人。结论该医院可参考该预测结果配置卫生人力资源,优化卫生技术人员的结构和数量。

  • 标签: 公立医院 卫生技术人员 需求预测
  • 简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).

  • 标签: 短期家庭电力需求预测 单变量 长短期记忆循环神经网络 深度学习