论文部分内容阅读
本文阐述了区块链技术在高校档案管理方面的研究背景、现状和意义.分析了区块链技术在档案管理方面的优势和存在的问题,提出了高校档案管理应用区块链技术的策略以及需要注意的问题.
区块链技术在高校档案管理中的应用探讨
【摘 要】
：
本文阐述了区块链技术在高校档案管理方面的研究背景、现状和意义.分析了区块链技术在档案管理方面的优势和存在的问题,提出了高校档案管理应用区块链技术的策略以及需要注意的问题.
【机 构】
：
淮阴工学院图书馆 江苏淮安 223003
【出 处】
：
科技风
【发表日期】
：
2022年4期
其他文献
本文主要讨论导体接地与否对静电感应结果的影响,给出了一种巧妙的处理方法,即先把导体接地之前的原有电荷(不论是否外显电性)全部传输给大地,然后根据其他带电体对它的影响,向大地中再取回所需的电荷量,笔者将这种方法总结为“先给再取”,这种方法形象生动,对初学者而言很有帮助.由于某些球形问题中计算电荷量需要计算导体的电势,故又给出了一种计算球形带电体在空间中任一位置电势的巧妙方法,经过口算就能够得出结果.本文给出了几个经典的例子,有助于加深对新方法的理解和运用.
为了贯彻执行教育部颁布的《教育信息化“十三五”规划》以及《教育信息化2.0行动计划》,探索“互联网+”背景下的新型教学模式,唐山师范学院生物科学专业“遗传学”课程充分将现代信息技术与课程相结合,并且借助线上学习通平台进行混合式教学.本研究以唐山师范学院生命科学系生物科学专业2018、2019级学生为研究对象,通过文献研究法和问卷调查法,对遗传学课程开展学情分析;并通过学生的学习态度、学习方式、学习效果三方面形成评价指标,对遗传学课程进行过程性评价.结果显示:实行混合式教学后,生物科学专业学生的遗传学成绩显
“药学概论”课程涵盖了药学相关学科的基础内容,是一门综合性、应用性较强的基础课程,作为一门药学启蒙课程,在综合性大学非医药类专业学生中,作为校级公共选修课开设,旨在使学生掌握药学相关的基础知识、药物特性及药物合理应用等方面的内容.论证了“药学概论”作为校级公共选修课开设的重要性和必要性,从教学内容和教学方法等方面阐述了该门课程的教学实践效果,分析了课程讲授中存在的主要问题并给出了相应的改进措施.
近几年来,高职院校学生生源多样化,学生基础参差不齐.作为新时代的大学生,我们目睹周围的一部分同学学习积极性不高,学习内在动力不强,这与我们当初选择职业院校的初衷相违背,也不符合高职院校人才培养方案的要求.随着互联网技术的发展,结合现代高职学生特点,本项目通过对调研结果进行分析,构建学生自发性学习共同体,帮助高职学生形成自我肯定和认同意识,从而共同完成学习任务,实现自我提升.
我国为了能够使《国家职业教育改革实施方案》的进一步落实,颁布了“双高计划”政策,“双高计划”与社会需求进行了有效结合,开展办学活动,对于“以服务为宗旨,以就业为导向”职业特点的办学定位进行了明确,并且赋予了高校自主权,高校可以结合社会需要对课程进行改革,对人才培养模式进行优化.“双高计划”的实施能够将力量进行有效聚集,创建高水平职业院校,提升高职院校的专业内涵.传统的专业建设路径已经无法发挥出效果.本文对于计算机应用技术专业群建设原则进行阐述,并提出建设对策,希望为我国高职院校专业群建设高质量发展提供一份
在新时代背景下,地方独立学院在创新性应用型人才培养过程中需要结合自身办学条件,以市场需求为导向,依靠地方经济发展,做好顶层设计,既要体现人才培养特色,又要保证人才培养的质量.以衡阳师范学院南岳学院数学与应用数学专业为例,从完善人才培养方案、设置课程体系、加强师资队伍建设及强化实践教学等四个方面探讨了独立学院数学专业创新性应用型人才培养方式方法,为提升该专业应用型人才培养质量提供了实践依据.
随着信息技术的高速发展,工业企业设备管理中信息化技术的广泛应用,不断改进传统设备管理中的一些问题,大大提高了工业企业的设备管理水平.因此,设备管理中采取合理适用的信息技术,将会使设备管理水平更加高效.
课程教学资源建设是高水平专业群建设的重要内容,“电机及控制技术”课程是高职“发电厂及电力系统”专业群的专业基础课程.该课程内容涉及电与磁之间相互转换,电磁理论抽象而复杂,传统课程教学模式的教学效果欠佳.本文探索建设“电机及控制技术”在线开放课程及应用策略,对推动“电机及控制技术”教学改革具有借鉴意义.
数学是理科中很重要的一门学科,学好数学需要非常强的逻辑思维品质.小学数学又是学数学的开始阶段,所以打好基础,培养好小学生们课堂中的思维品质尤为重要.课堂是老师教授学生的主要场所,所以在课堂上就要早早培养学生们的思维品质,在课堂上教师根据学生状态利用多重策略方式把思维品质的培养与教学活动密切结合,更好完成教学任务.下面就谈一谈思维品质的培养.
针对传统的K-means算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中心,本文提出了一种基于优化初始聚类中心的K-means算法.该算法通过量化样本间距离和聚类的紧密性来确定聚类数目K值;根据数据集的分布特征来选取相距较远的数据作为初始聚类中心,避免了传统K-means算法的聚类数目和聚类中心的随机选取.UCI机器学习数据库数据集的实验证明,本文所提出的改进的聚类算法获得了良好的聚类效果,同时获得较高的聚类准确率.