智能汽车专业校企合作模式及人才培养方式的探究

智能汽车已经成为未来汽车领域的发展方向,且高校逐渐与企业合作,建立智能汽车人才培养模式。但是现阶段,校企合作深度以及人才培养方式仍然存在一定的不足,不利于为智能汽车领域输送更多的人才。基于此,本文主要探究智能汽车专业校企合作模式以及人才培养模式,详细阐述智能汽车专业校企合作模式及人才培养模式中存在的问题,进而提出针对性的建议。     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

基于精准供给教学团队建设的路径与成效--以广东生态工程职业学院林业技术专业群为例

教学团队的建设是职业教育的关键,高质量的师资力量能够明确人才培养目标、保证教学质量、推动专业建设、实现人才的精准供给。文中以广东生态工程职业学院林业技术专业群为例,基于精准供给的视角,总结了教学团队建设的路径:一是构建合理的团队结构;二是建立团队带头人管理机制;三是建立"传帮带"培养模式;四是推进校企合作机制;五是构建技能学习型团队;六是强化信息化教学。实践证明,加强教学团队的建设,对促进专业的发展、实现人才精准供给具有积极的作用。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

高职园林专业实训基地建设与管理研究

对我国高职院校园林专业实训基地的建设与管理中存在的问题展开调查研究。针对实训基地建设与管理过程中存在的实训师资条件不足、合作模式单一等问题,应从开拓产学研相结合道路、采用承包经营方式、开展股份制合作等方面进行改革,以提高高职园林专业教育教学的质量。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

深远海智能养殖平台最新发展

海洋养殖在我国渔业经济中的地位在不断提升,大力发展海洋牧场及其装备产业已成为我国海洋渔业发展的重要战略选择。随着我国人口数量的增加和生活水平的提高,对水产品的需求将会越来越大。据估计,到2030年,将会出现2000万吨水产品的缺口需要弥补,而水产品产量的增量将主要依托海洋渔业来实现。     

轨道交通领域电子信息类专业核心能力培养的研究与实践

对接科技发展趋势和市场需求,以轨道交通产业电子信息类人才需求侧为主,分析产业链,厘清技术链,梳理专业链,分析产业链关键技术,重构专业核心课程,探索技术技能人型才培养模式,制定轨道交通领域电子信息类专业核心能力培养方案。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。