DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 区域异质性分析 改革开放以来中国东中西部三大区域经济发展十分不平衡，东部沿海地区有便利的交通，先进的科技，经济实力较强；而中西部地区相对缺乏地理、要素优势，经济发展明显落后于东部沿海地区。在政策、人才、投资、人口等各种因素的作用下，中国三大区域本身经济实力存在较大差异，需要进行区域异质性分析。本文采用主流文献的区域划分方法，将35个城市划分东、中、西部逐一进行具体分析。东部城市为：北京、天津、石家庄、上海、南京、杭州、宁波、福州、厦门、济南、青岛、广州、深圳、海口、大连和沈阳共16市；中部城市包括：太原、呼和浩特、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙和南宁共10市；其余为西部城市，包括重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川和乌鲁木齐共9市。把我国大中城市划分为东中西部三大类进行回归便于研究各部分区域城市蔓延和环境污染的不同特点，进而便于因地制宜地对各区域发展制定针对性政策。分区域回归结果如下表7所示： Table 7 Regression results by regio Lnso2 东部 中部 西部 (1) (2) (1) (2) (1) (2) sprawl 0.000586 ** (0.0002) −0.0002 * (0.0005) 0.0002564 * (0.00018) −0.000678 (0.0028) −0.002368 (0.0059) −0.0007321 (0.00486) PGDP −0.00002 *** (3.6e−06) −0.00001 *** (3.79e−06) −0.00002 *** (5.31e−06) −0.000024 *** (4.48e−06) −0.000021 * (0.00001) −0.000016 * (9.11e−06) Industry 3.228572 ** (1.5791) 5.956 *** (1.5702) 6.9829 ** (2.03097) 3.619591 ** (1.5106) 2.124977 (2.6335) 3.0613 (1.92402) Fdi −2.57e−08 (2.4e−07) 1.17e−07 (2.47e−07) 6.74e−07 (6.54e−07) 6.30e−07 (6.51e−07) −5.68e−07 (9.08e−07) −8.31e−07 (5.51e−07) gllc 0.0000601 (0.000039) 0.000132 *** (0.00003) −9.33e−06 (0.0000367) −0.0000253 (0.0000257) −0.000015 (0.000032) 0.0014 ** (3.9e−06) capital - -0.067160 (0.4078) - - - - _cons 10.5169 *** (1.0195) 7.76 *** (1.076742) 9.006056 *** (1.03142) 10.83811 *** (0.8442797) 11.92 *** (1.4913) 10.667 *** (1.020645) 影响效应 固定 随机 固定 随机 固定 随机 R方 0.4542 0.3919 0.5946 0.5758 0.3539 0.8479 观测值 144 144 90 90 81 81 Hausman检验 603.02 6.14 0.37 Hausman-p 0.0000 0.0465 0.8301 表7. 分区域回归结果 从上表结果看，东中西部各个城市之间的面板回归结果存在明显差异。东部城市估计结果的Hausman检验表明应采用固定效应模型，具体来看，城市蔓延指标在5%的水平下显著为正，表明东部城市蔓延度越大，环境污染越严重，研究期间内城市用地扩张和人口增加的作用下环境质量下降。城市经济增长对环境污染的作用显著为负，城市工业化同样显著加剧了环境污染，但代表基础设施的公路里程数和城市开放程度则对环境污染的影响并不显著。东部沿海城市大都继续蔓延，对环境污染的影响也较为显著，需要合理转变城市发展方式，把握好东部城市的地理优势和对人才的吸纳效应，实现城市合理蔓延和精明增长。中部城市估计结果Hausman检验表明在5%显著性水平下固定效应模型更合适。中部城市蔓延的污染效应不如东部显著，并且中部城市蔓延程度也弱于东部城市。但中部城市工业化带来的污染则显著高于东部城市，需要尤其警惕。西部地区估计结果的Hausman检验表明应该选择随机效应模型，模型核心解释变量城市蔓延系数并不显著，与西部城市蔓延度不高(个别城市蔓延指数甚至为负)有关，系数反映了西部城市环境污染可能更多依赖于基础设施建设的完善程度(公路里程指标的系数显著为正)。西部城市基础设施建设完善的地方对人口迁移的吸引力相对更大，带来的污染亦有所增加。从控制变量的解释力来看，区域异质性回归结果表明不同区域环境污染问题具有差异化特征，而城市蔓延并不能解释所有区域的污染水平。在中国进入新常态发展阶段的近十年来，东中西部城市蔓延具有不同表现和特征，不同区域城市蔓延程度的差异造成其对城市污染的影响效果明显不同。东部地区城市蔓延程度普遍较高，加之经济增长较快，工业化程度发达，对环境的损害相对更大；而中西部本身城市蔓延水平偏低，降低环境质量的因素或与中部城市工业化水平和西部城市基础设施建设水平紧密相关。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论及展望 本文从居民生活、交通、城市建设和工业化等维度探讨中国城市蔓延影响城市生态环境的内在机制，在此基础上，基于中国35个大中城市2009~2017年市级面板数据，实证研究了城市蔓延影响生态环境的效应，研究表明： 1) 中国不同城市蔓延表现存在分化，城市蔓延现象普遍存在，但少部分城市从指标上来看存在收缩特征。城市蔓延通过交通、工业和生态环境自净能力减弱的传导路径加剧环境污染。 2) 城市蔓延对环境污染的实证研究结果显示，城市蔓延对环境污染的影响显著为正，且具有双重门槛效应，表明城市蔓延加剧了中国大中城市的环境污染，并存在区域异质性。为减轻中国城镇化进程中所面临的生态环境恶化问题，中国城镇化建设中应探索城市蔓延的合理发展路径和模式，反过来推动城市经济不断发展。 由于数据所限，本文尚未获取到关于城市蔓延测度、城市环境污染更准确合理的指标(如夜间灯光数据、城市地理特征数据)。此外，目前关于城市蔓延的研究已深入到县市级，关于我国城市蔓延的表现特征以及此过程中对城市环境污染的模式机理等的研究有待进一步完善深入。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 宁波工程学院拥有三个中外合作办学4 + 0本科项目。本文围绕应用型本科院校的中外合作办学内涵建设，从项目治理结构设计、中外课程与师资融合、英语与专业能力协同等三方面进行积极探索，为培养具有国际视野和扎实专业能力的应用型人才提供实施路径。
system: [SYSTEM]

user: 1. 中外合作办学发展 中外合作办学是教育国际合作与交流的一种重要形式，在推动我国办学体制改革、拓宽人才培养途径、促进教育对外开放等方面发挥了积极作用，一定程度上满足了人民群众多样化教育需求 [ 1 ]。中外合作办学的优势主要体现在以下三方面。一是引进境外学历教育和培训项目，丰富了教育供给，在一定程度上满足了我国受教育者日益增长的多样化教育需求。二是创新办学机制，推动了教育教学改革。中外合作办学引进境外教育理念、教育内容、教学方法、人才培养模式和管理经验，推动了国内学校学科专业建设和教师培养，增强了办学活力，促进了教育教学改革。三是通过中外合作办学，拓宽人才培养途径，培养了一批专门人才，也促进了学科专业建设，加强了一些薄弱学科，为经济建设和社会发展培养了一批专门人才 [ 2 ]。 在经济全球化和高等教育国际化的大背景下，宁波工程学院因时而动，顺势而为，大力推进国际化办学。自2011年至今，已获教育部批准三个中美合作办学4 + 0本科双学位项目，即与美国特拉华州立大学合作举办的会计学专业(2011年)、与美国西弗吉尼亚州立大学合作举办的信息与计算科学专业(2017年)、与美国韦恩州立大学合作举办的机械设计制造及其自动化专业(2019年)。2015年6月，中美会计学专业首届毕业生全部获得中美双方文凭和学位证书，毕业生一次性就业率达95%以上，其中15%毕业生被国外名校录取。2016年12月，该专业被列为浙江省示范性中外合作办学本科项目。 当前，宁波工程学院中外合作办学已进入内涵建设期，如何提升国际化人才培养质量、推动中外合作办学成果对校本专业的辐射，成为当前学校中外合作办学的核心目标。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究现状 近年来，中外合作办学着眼于建立规模稳定增长机制，创新办学质量和水平。从生源结构和质量看，招生范围已涵盖全国31个省区市，录取分数也在逐年攀升，表明考生和家长对中外合作办学人才培养质量的认可度不断提升。2016年5月，《中外合作办学发展报告（2010-2015）》 [ 2 ] 指出，当前中外合作办学的工作重点正在实现从规模发展向内涵建设转变，从模仿复制向合作创新转变，从学生流动向能力提升、聚焦优质转变。数量众多的非法人合作办学机构和合作办学项目，均隶属于普通大学的二级学院，这些办学机构及项目如何在当前体制内真正成长为国际化学院、如何实现教学质量保障等问题都值得持续探究和实践 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 针对当前中外合作办学存在的主要弊端，伍宸等 [ 6 ] 提出，普遍存在“中心–边缘”的依附困境，即缺乏独立自主的办学特色和办学模式，尚未达到“以我为主，平等合作”的原则，在治理机构、人才培养和科研合作等方面均存在不同程度的依附问题。例如，在课程设置方面存在西方发达国家至上、机械引进的误区。一些项目与机构片面强调国外课程的还原，一方面没有顾及对我国经济社会发展的适用性，另一方面，缺失了中国特色和国家意识。 综上可见，如何结合地方应用型高校的特点和优势，扬长避短，加强中外合作办学项目(机构)内涵建设是值得深入探索和实践的 [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 中外合作办学内涵建设实践 宁波工程学院中外合作办学以“开放与创新”为理念，围绕“以育人为中心”的办学宗旨，着力培养具有国际视野和扎实专业能力的应用型人才。学校三个中美合作办学4 + 0本科双学位项目主要依托于国际交流学院实施人才培养。作为二级教学单位，国际交流学院紧密联合外方合作大学相关学院以及本校相关学科性学院(即经济与管理学院、理学院、机械学院)，在项目治理结构、中外课程与师资融合、英语与专业能力协同等三个不同层面开展持续研究与实践，努力探索一条适合于应用型本科院校的国际化应用型人才培养实施路径。 3.1. 项目治理结构 中外合作办学是一个涉及多元文化碰撞的合作，有着多种体制与模式的冲突与融合，还有传统模式与未来发展的矛盾与衔接，以及中国现行制度与引进模式的矛盾和借鉴等。在实施中外合作办学项目时，首当其冲的就是决策管理，其次是师资建设和学生治理。学校中外合作办学的特殊性有二：一是三个专业分别与三所美方大学合作办学；二是校内依托国际交流学院并联合相关学科性学院进行协同办学。由此，项目治理结构设计需要获得办学多方的理解和认同，使所有实际参与者的权利和诉求得到保证，最终形成一种共同发展的战略联盟。这是中外合作办学能否落地实施的核心因素。 图1给出了宁波工程学院三个中美合作办学项目的核心治理结构。项目管理重心落在国际交流学院，由院长分别与三个美方大学相关学院院长进行项目运行层面的决策管理；中方为三个项目分别设置项目负责人，在项目运行层面与对应美方项目负责人进行直接沟通；中方还为各项目配备项目助理和教学秘书，辅助管理教学组织和运行事务。中方课程的任课教师来自国际交流学院相关项目部、学科性学院、以及我方通识课依托学院。美方任课教师由合作大学选派并亲临宁波工程学院讲授课程。受新冠疫情影响，今年所有美方课程只能以网络教学形式进行，国际交流学院为此配备美方课程助教，以确保课程教学效果。 层级清晰的治理结构可以较好地服务于决策管理。此外，中外教师的融通交流也得以加强，以中方教师为主体的课程建设正逐步涵盖美方教师。学生治理则采用中国特色的学生事务办公室和班主任模式，其优点是完全符合学校相关管理模式，不足之处在于未能融合美方学生管理模式。为弥补不足，学院尝试加强团学会自主活动权、拓展学生参与学院事务的渠道，与美方合作大学相关学生社团开展联合活动等，促进学生自我管理能力的发展。 图1. 宁波工程学院中外合作办学治理核心结构 3.2. 中外课程与师资融合 人才培养的起点即为培养方案制订。国际交流学院充分重视人才培养方案建设工作，在坚持教育部规定的中外合作办学“四个三分之一”原则基础上，通过召开专业教学指导委员会会议，联合校内外专家对中外课程设置进行定期更新与完善，逐步形成专业课程知识图谱，为任课教师和学生提供专业画像，尽可能避免中外课程之间的衔接问题。 提升人才培养质量的关键在于课程建设，丰富多样的课程资源是提高教学效果的重要保障。国际交流学院通过设置院级精品课程建设项目，积极引导中外教师共同参与课程资源建设。例如，中美信科专业《专业导论与学业规划》课程由中外教师共同梳理课程内容，共同录制课程视频；中美会计学专业中外教师共同建设省级精品课程，出版全英文教材等。 中外合作办学课程的另一特色是全过程化考核。在中外合作办学之初，中方教师逐步了解并学习借鉴外方的全过程记录考核方式，进而推动了中外合作办学学生的学习成长，在全院范围内形成了持续良好的学习氛围。学校也积极采纳并将过程化考核推广至所有校本专业。 需要说明的是，由于中外合作办学招生规模和全英语授课师资受限，当前三个中外合作办学专业并未实施以选课为核心的学分制模式，而是采用班建制并辅以导师制。为积极探索应用型人才培养路径，项目部在部分专业课程中开展个性化项目教学，以满足学生个性化学习需求，提高应用研究与项目实践能力。 3.3. 英语能力与专业能力协同 “外语水平高、专业技能精”是学校中外合作办学的特色之一。如何在四年之内实现英语能力与专业能力的双能力协同发展，是学校积极探索国际化应用型人才培养路径的内容之一。 除思政课和体育课之外，学校三个中外合作办学专业所有课程均采用全英语授课。基于学生高考英语水平(不低于100分)，在大学第一学年强化提高学生英语能力，即第一学期以大学英语四级为主，第二学期对接留学英语，通过课内外联动，全面提升听说读写等各方面英语能力。2019年秋季，学校中外合作办学专业第一学期大学英语四级考试一次性通过率达到92%。 自第二学年开始，中外合作办学专业陆续开设全英语专业课程。具备良好英语运用能力的学生往往能更好地适应后续专业课学习。全英文课堂、教材、试卷和练习报告等使得学生在提升专业能力的同时又进一步提高了英语水平，达到两者互为促进、协同发展的目标。
system: [SYSTEM]

user: 4. 思考与总结 今年，宁波工程学院本科层次中外合作办学进入第十年。十年来，学校陆续与三个不同的美国大学进行合作，在经管类、理学类、工学类等不同专业领域开办了三个中外合作办学4 + 0本科项目，其中，始于2011年的中美会计学专业已进入成熟期，成为浙江省示范性中外合作办学本科项目；于2017年、2019年分别开始运行的中美信科专业、中美机制专业正按照中美会计学专业的成功办学经验运行。近年来，学校在项目治理结构、中外课程融合、学生英语与专业能力协同发展等多方面进行了积极探索和实践，为国际化应用型人才培养路径积累了一些成功经验。与此同时，我们也清醒地认识到学校合作办学层次存在局限，在中外课程体系结构、师资队伍层次、学生实践创新能力等方面还有待进一步研究和探索，以夯实国际化应用型人才培养路径，为区域经济发展储备更优质国际化人才。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对传统网络安全态势感知预测方法预测精度低的问题，本文提出了一种基于PSO-LSTM的网络安全态势预测方法。网络安全态势数据由于其具有时序性，过往的态势值往往影响到未来的网络状况。LSTM网络可以有效地处理具有时序性特征的数据，同时依靠PSO算法优秀的全局搜索能力优化LSTM网络的超参数。仿真实验表明，本文提出的方法有效地提高了态势值预测的准确度。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，随着互联网的日益进步，网络攻击手段也变得越来越难以捉摸。传统的被动防御模式已经难以满足基本的网络防御要求。网络安全态势感知作为一种能够基于环境的、动态、整体地洞悉网络安全风险的能力，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式，成为了当下的研究热点。网络安全态势预测是态势感知最重要的一环，可以实现对未来网络运行状况的预测。传统网络安全态势预测一般基于时间序列和集成技术等进行预测。随着深度学习的不断发展，越来越多的学者将神经网络应用到态势预测的问题中来。文献 [ 1 ] 提出了基于GA_SVM的网络安全态势预测模型，该算法首先将重构后的网络安全态势数据输入基于SVM网络安全态势预测模型进行训练，然后采用遗传算法获取较优的预测模型参数，解决了传统支持向量机网络安全态势预测模型存在参数选取困难的问题。文献 [ 2 ] 利用PSO算法改进了传统RBF神经网络，改进了PSO的惯性权重，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力。文献 [ 3 ] 提出了基于灰色理论和BP神经的网络安全态势预测方法。依据灰色模型系数的取值大小选择最合适的背景值，并构造了一种新的模型背景值函数。结合GM模型预测网络安全态势，并用BP神经网络对态势预测值进行修正。文献 [ 4 ] 提出了基于深度自编码器的网络安全态势预测。通过深度自编码对特征的提取和恢复能力，有效学习到了安全态势数据的稀疏表示，从而提高了安全态势值的预测精度。文献 [ 5 ] 提出了基于人工免疫算法的网络安全态势预测，采用了人工免疫算法来优化网络的结构和神经网络的态势预测值，进一步提高了模型的检测率。 由于网络安全态势数据的时序性，本文提出了一种基于PSO-LSTM的网络安全态势预测方法。LSTM可以有效地学习到长序列数据中所包含的信息。而LSTM和其他神经网络一样，模型参数往往要靠人工选择，这就导致模型难以训练。故采用PSO算法优化LSTM网络，合理确定LSTM的模型参数。实验证明，PSO有效提高了LSTM网络的收敛速度和预测精度。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于PSO-LSTM的网络安全态势感知预测方法 2.1. LSTM算法 循环神经网络(RNN)是一种专门用来处理序列数据的神经网络。和一般神经网络不同的是，它能有效的提取到序列之间的信息。比如单词会因为上下文的不同而导致词义发生变化。但传统循环神经网络面对长序列时容易发生梯度消失以及梯度爆炸的问题。为了解决RNN所存在的问题，LSTM作为它的一种变种被提了出来。 长短时记忆网络(LSTM)主要用于解决RNN中梯度消失和爆炸的问题，因此在面对长序列数据时有着良好的表现。其网络结构如图1所示。 图1. LSTM结构图 相较于传统RNN只会传递 C t ，LSTM同时还会给下一个时刻传递当前的细胞状态 H t 。也就是说比起RNN，LSTM不仅会告诉下一个时刻当前的细胞状态，同时还会传递隐层的状态，这为后续一系列的门运算提供了基础。 LSTM主要包含了三个门：遗忘门、输入们、输出门。 1遗忘门：这是LSTM的遗忘阶段，主要时为了忘掉长序列数据中不重要的信息。由于激活函数是sigmoid所以输出在0和1之间。其中1表示保留，0表示遗弃。其更新公式如公式1所示： f = σ ( W f ⋅ [ H t − 1 ， X t ] + b f ) (1) 2输入门：这是LSTM的选择记忆阶段，这个阶段会将输入有选择性地进行“记忆”。主要是会对输入 X t 进行选择记忆。重要的信息多记一些，不重要的则需要少记。激活函数主要有sigmoid和tanh。公式如2~4所示 i t = σ ( W f ⋅ [ H t − 1 ， X t ] + b f ) (2) C ˜ = tanh ( W C ⋅ [ H t − 1 ， X t ] + b C ) (3) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ C t (4) 3输出门：这是LSTM的输出阶段。这个阶段将要决定哪些信息会被当做当前状态而输出。此阶段结合前面两个阶段给出的信息做出判断。此阶段的激活函数也有两个为sigmoid和tanh。其更新公式如5~6所示： o t = σ ( W o ⋅ [ H t − 1 ， X t ] + b o ) (5) h t = o t ∗ tanh ( C t ) (6) 训练LSTM网络可以应用时序性倒传递算法，依据错误修改每次的权重。梯度下降法在循环网络神经网络(RNN)会导致误差梯度随着事件间的时间长度成指数般的消失。但是当设置了LSTM单元时，误差也随着倒回计算，从输出影响回输入阶段的每一个门，直到这个数值被过滤掉。因此正常的倒传递类神经是一个有效训练LSTM区块记住长时间数值的方法。LSTM的内部结构主要就是通过门控状态来控制传输状态，能记住关键的信息，忘记长序列信息中不需要的信息，不同于普通的RNN那样仅仅只有一种记忆叠加方式。这对网络安全态势预测这种长序列数据来说，是一种非常有效的网络。 2.2. PSO算法 粒子群优化(PSO， particle swarm optimization)算法时一种基于生物启发的群体智能优化算法，源于对鸟类捕食的研究。本文采用PSO算法对LSTM中的超参数进行寻优，从而得到整个网络的最优参数组合。 对于一个j的优化问题，种群中共有i个粒子，对于每个粒子都有j维度的速度和位置两个向量。模拟整个鸟群的飞行过程，不断调整第i个粒子的最优位置，最终找到整个粒子群最优的位置。应用于LSTM中，其具体步骤如下所示： 步骤1：初始化算法相关参数，确定种群规模，迭代次数，惯性权重和学习因子的变化区间。 步骤2：随机生成一个三维的种群粒子，每个维度都是我们更新模型的误差参数同时并初始化粒子的位置和速度。所以粒子的维度就是我们需要优化的参数。 步骤3：以LSTM模型的损失函数作为粒子的适应度函数，适应度函数越大说明模型的损失。 函数越大，所以我们要尽量使适应度变小。这样求得的粒子参数组合越好。计算每个粒子的适应度函数，根据适应度函数确定个体最佳位置和群体最佳位置。 步骤4：迭代过程中不断更新粒子的位置和速度，再重新算出每个粒子的适应度函数并更新个体最佳位置和群体最佳位置。 步骤5：当达到迭代次数或粒子的适应度函数趋于稳定时则停止，作为群体最佳位置的粒子为本次求得的最优参数组合，否则转步骤4继续迭代。其流程图如图2所示。 图2. PSO流程图
system: [SYSTEM]

user: 3. 仿真实验及结果分析 3.1. 实验环境和数据集介绍 实验编程语言使用Python，版本为3.7.5。基于tensorflow、sklearn等开源库实现。操作系统使用的是Windows 10、CPU 2.9 GHz、内存6.0 GB的PC机。数据集选用KDD-CUP1999数据集。此数据集是KDD竞赛在1999年所示用的数据。该数据集模拟了美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据，分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布，测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型，这使得入侵检测更具有现实性。 数据集中主要包含5种类别的数据包括正常数据和另外四种攻击数据。四种攻击分别为：Probe、denial of service (DoS)，user to root (U2R)，and remote to local (R2L)。四类攻击类型又可详细划分为39类具体攻击。NSL-KDD每条样本包含了41个特征属性标签，分别由38个numeric特征和3个nominal特征组成。数据集本身极度不平衡，部分攻击类的样本远远少于正常数据。 3.2. 数据预处理 数据集中包含了连续性和离散型的数据。对于连续性的数据为了避免其量纲的不一致性，需要对其进行归一化处理。计算方法如公式7所示： x ′ = x − min ( x ) max ( x ) − min ( x ) (7) 而对于离散型的数据需要对其进行one-hot编码处理。在41个固定的特征属性中，9个特征属性为离散型，对这9个特征进行编码后共得到122维的特征。同时我们采用文献 [ 6 ] 中的态势评估方法得到了网络安全态势值，并对其进行归一化，部分态势值如图3所示。 图3. 态势曲线图 3.3. 评价标准 本文选取均方误差(mean-square error， MSE)对网络安全态势值的预测进行评价。它是衡量真实值与预测值比较常用的一个评价标准。MSE越大，表明算法的准确度越小，相反，MSE越小则表明预测值更加精准。其公式如式8所示： MSE = 1 n ∑ t = 1 n ( x t − x t ⋆ ) 2 (8) 其中， x t 为真实值， x t ⋆ 为预测值。 3.4. 结果比对和分析 本文分别与BP、PSO-SVM进行对比。取测试集中编号1~10的数据，分别用三种算法得出了预测值，结果如图4所示。 图4. 实验结果图 从图4可以看出，本文所提出的方法与真实数据有着最高的拟合度，数据变化趋势基本一致。BP神经网络的预测效果最差，其无法捕捉到态势数据所存在的序列信息。可见LSTM相比于传统神经网络在态势预测上有较大优势。PSO-SVM显示出了和BP相差不远的精度，由于本文所使用的数据集样本数量巨大，SVM显然无法有效处理。最终，三个算法的均方误差由表1给出。 Table 1 Mean square error tabl 算法 BP PSO-SVM PSO-LSTM 均方误差 0.0199120 0.0112750 0.006988 表1. 均方误差对照表
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文针对传统网络安全态势预测技术预测精度不高的问题，提出了一种基于PSO-LSTM的网络安全态势预测模型。实验表明，相较于BP以及PSO-SVM算法，本文所提出的算法得到了较高精确率。由于本文所使用的数据集不平衡的特性，下一步将探究如何进一步提高攻击不平衡的样本数据的预测精度。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为了深入研究四川主要空气污染物浓度(PM 2.5 ， PM 10 )与天气因素和其他污染物(CO， NO 2 ， O 3 ， SO 2 )的相互影响，本文选用了2016~2018四川14个地区空气质量站点监测日数据集以及对应站点的中国气象台站地面气象资料日值数据集(V3.0)，运用相关分析的方法计算了主要空气污染物与气象要素(温度，气压，降水，相对湿度，风速)和其他污染物浓度的相关系数，并运用多元线性回归与BP神经网络的统计方法分别建立PM 2.5 浓度预测模型，进而对比了两种模型的预报效果。结果表明：1) 主要污染物浓度与天气因素和其他污染物浓度的相关性在不同地区有着较大差异。总体来看，主要空气污染物浓度与温度、气压、降水有显著相关关系；2) 运用多元线性回归和BP神经网络两种方法分别建立的PM 2.5 浓度预测模型显示，在相同数据条件下，BP神经网络预测的预报效果相较于多元线性回归更具优越性。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着四川实体工业经济的迅速发展，城市化进程进一步扩大。污染物排放量维持在较高排放水平。四川盆地大致位于亚洲的中南部，中国的西南部，盆地的东部为长江三峡，南部为云贵高原，西部为青藏高原，北部为大巴山，形成四周高中间低的信封盆状的地形 [ 1 ]。特殊的地形条件形成了暖湿风少、云雾多、相对湿度大、平均年静风率46%以上等气象条件 [ 2 ]，对大气污染物时空分布具有重要的影响。四川盆地属中亚热带湿润季风气候，四川省的空气污染在冬季最严重，而在夏季最轻。风速和相对湿度对颗粒物浓度的影响显著，并显示出明显的相关性。迄今为止，对于大气污染物与气象条件相关分析的研究，大多数运用相关分析 [ 3 ] [ 4 ]；或探讨重度污染日当天环流形势，分析污染物的输送与扩散条件 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]；或利用常规台站资料结合中尺度气象模式WRF模拟结果，分析研究地区气象特征湍流特征，以此讨论污染的扩散和水平输送 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。本文通过收集了四川省14个主要地区2016~2018年空气污染物浓度和其对应站点气象要素数据，系统地分析了主要空气污染物(PM 2.5 和PM 10 )和AQI指数的年际变化、季节特征、天气特征以及与其它空气污染物、地面常规气象要素之间的系统关系。并根据主要空气污染物与各要素之间的相关关系建立多元线性回归预测模型与BP网络预测模型，对比了两个模型的预报效果为污染物浓度的预报提供思路。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 资料选取 资料选用，2016~2018四川14个地区空气质量站点监测日数据集以及对应的中国气象台站地面气象资料日值数据集(V3.0)。因日数据存在缺测值与异常值，所以对各项数据进行月平均处理。 2.2. 研究方法 2.2.1. 相关分析 相关分析方法是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。两个数据之间的相关性程度通过相关系数R来表示。相关系数的计算公式为： R = ∑ ​ ( X i − X ¯ ) ( Y i − Y ¯ ) Σ ( X i − X ¯ ) 2 Σ ( Y i − Y ¯ ) 2 (1) 相关系数R的值大于−1小于1。当R大于0小于1，两数据呈正相关时；当R大于−1小于0，两数据呈负相关。R的绝对值越接近1，两数据之间的相关性越强，r的绝对值越接近0，两数据之间的相关性越弱。 2.2.2. 多元线性回归 多元线性回归是分析有两个或多个因素自变量的线性相关关系的方法。一种数据常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测因变量的值，比利用单个自变量进行预测更有效，更符合实际。因此多元线性回归普遍用于某些数据的预测上。实际操作时，利用MATLAB的regress函数，求出各项系数，从而建立回归方程。 2.2.3. BP神经网络 BP神经网络，即误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的外国科学家共同提出的概念，在当今世界得到广泛运用。 人工神经网络无需事先设定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练和学习，在给定输入值时就能得到最接近期望的输出值的结果。BP神经网络是一种按误差反向传播训练的多层前馈网络，它的核心方法为梯度下降法，使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小 [ 9 ]。 图1. BP神经网络结构图 如图1神经网络结构图，BP神经网络的基本结构分为输出层，隐含层和输出层，各层由传输函数连接，但是各层中的数据单元之间无联系。网络运行前，设置训练目标，当网络运行时，输入数据通过隐含层作用域输出节点，经过非线性变换，产生输出数据，当输出值误差大于期望时，误差则经过反向传递作用到各层传输节点(图中V和W)，调整其连接权值和阈值，并再次输出，直到达到设定的目标精度。实际训练时，利用MATLAB建立模型，设定好网络参数。利用mse函数求出其均方误差。
system: [SYSTEM]

user: 3. 四川三年月平均气象数据与PM 2.5 ，PM 10 浓度相关分析 由图2可以看出，成都PM 2.5 和PM 10 月平均浓度与月平均温度变化有显著的负相关关系，且相关性最高，其相关系数分别为为−0.792 (p < 0.001)和0.793 (p < 0.001)，随温度升高，PM 2.5 和PM 10 浓度降低；成都月平均气压与月平均PM 2.5 和PM 10 浓度具有显著正相关性质，相关系数分别为0.711 (p < 0.001)和0.725 (p < 0.001)，随气压升高，PM 2.5 和PM 10 浓度升高；成都月平均降水量与PM 2.5 和PM 10 浓度具有显著负相关性质，相关系数分别为−0.604 (p < 0.001)和−0.574 (p = 0.03)，随降水量增加，PM 2.5 和PM 10 浓度降低；成都月平均相对湿度与月平均PM 2.5 和PM 10 浓度之间均无显著相关性(R = −0.25， p = 0.142和R = −0.149， p = 0.488)；成都月平均风速与月平均PM 2.5 和PM 10 浓度之间存在较为显著的负相关性，相关系数分别为−0.454 (p = 0.05)和−0.498 (p = 0.013)，平均风速较大的月份PM 2.5 和PM 10 浓度值较小。 图2. 主要污染物与各类气象要素散点图(a) 气温与PM 2.5 ，(b) 气压与PM 2.5 ，(c) 降水量与PM 2.5 ，(d) 相对湿度与PM 2.5 ，(e) 风速与PM 2.5 ，(f) 平均气温与PM 10 的关系，(g) 气压与PM 10 ，(h) 降水量与PM 10 ，(i) 相对湿度与PM 10 ，(j) 风速与PM 10 浓度 Table 1 Correlation coefficients between the PM2.5 concentration values of 12 cities in Sichuan and the average monthly meteorological element 地区 温度 气压 降水 相对湿度 风速 成都 −0.792 0.711 −0.604 −0.250 −0.454 广元 −0.872 0.794 −0.555 −0.608 −0.264 遂宁 −0.802 0.715 −0.582 −0.050 −0.323 内江 −0.832 0.781 −0.645 −0.036 −0.406 乐山 −0.817 0.764 −0.654 0.013 −0.641 眉山 −0.770 0.514 −0.689 −0.563 0.703 达州 −0.848 0.809 −0.550 0.271 −0.688 雅安 −0.826 0.784 −0.672 0.010 −0.382 巴中 −0.841 0.783 −0.696 0.195 −0.712 阿坝州 −0.542 −0.208 −0.590 −0.555 0.366 甘孜州 −0.543 −0.623 −0.445 −0.714 −0.026 凉山州 −0.755 0.455 −0.601 −0.403 0.122 表1. 四川12个城市PM 2.5 浓度值与各个月平均气象要素的相关系数 Table 2 Correlation coefficients between PM10 concentration values and monthly average meteorological elements in 12 cities in Sichua 地区 温度 气压 降水 相对湿度 风速 成都 −0.793 0.725 −0.574 −0.149 −0.498 广元 −0.818 0.723 −0.557 −0.660 −0.212 遂宁 −0.736 0.646 −0.522 −0.225 −0.136 内江 −0.796 0.734 −0.612 −0.130 −0.310 乐山 −0.814 0.748 −0.651 −0.030 −0.617 眉山 −0.771 −0.550 −0.694 −0.617 0.734 达州 −0.848 0.797 −0.537 0.233 −0.675 雅安 −0.842 0.798 −0.702 −0.016 −0.423 巴中 −0.841 0.761 −0.713 0.067 −0.653 阿坝州 −0.629 −0.339 −0.652 −0.697 0.498 甘孜州 −0.437 −0.601 −0.463 −0.708 0.191 凉山州 −0.759 0.367 −0.647 −0.562 0.283 表2. 四川12个城市PM 10 浓度值与各个月平均气象要素的相关系数 由表1和表2可以看出，温度，气压和降水与两项主要污染物(PM 2.5 ， PM 10 )浓度存在显著相关关系。在13个主要地区，温度都与两项主要污染物浓度之间存在负相关关系。值得一提的是，在甘孜州和阿坝州，月平均气压与PM 10 浓度之间存在负相关关系，甘孜州月平均气压与PM 2.5 浓度存在负相关关系，甘孜州平均海拔为4100米，阿坝州平均海拔为3000米，判断污染物浓度可能受地形影响。
system: [SYSTEM]

user: 4. 线性回归与BP神经网络 4.1. 线性回归 1. 数据处理 由成都月平均气象要素和PM 2.5 浓度相关分析结论，所以将一月日平均温度、日平均气压、日平均降水量、日平均风速、其他污染物一月日平均浓度以及前一日PM 2.5 浓度作为自变量，因变量为当日PM 2.5 日平均浓度值。 2. PM 2.5 浓度预测模型训练过程 1) 将2016~2018年PM 2.5 一月份日平均浓度数据和各气象要素日平均数据作为训练集。并将各项数据归一化至−1到1之间。 2) 运用k折交叉检验将训练集随机划分成10个子集(即k = 10)，其中9个作为训练集1个作为测试集。 3) 利用MATLAB建立多元线性回归模型，利用regress函数求出各项系数，函数模型建立后，输出项为一月份前10天日平均PM 2.5 浓度。 4) 因为k折交叉检验子集为随机划分，所以再将模型运行1000遍，选取训练集中均方误差最小的模型。 图3. 训练效果图 图4. 线性回归测试效果图 Table 3 Relative set error model and absolute multiple error predictio 时间 实际值 预测值 绝对预报误差 相对预报误差 1月1日 58.00 70.87 −12.87 −22.20% 1月2日 62.00 72.13 −10.13 −16.34% 1月3日 50.00 56.33 −6.33 −12.65% 1月4日 65.00 79.32 −14.32 −22.03% 1月5日 83.00 83.47 −0.47 −0.56% 1月6日 82.00 84.96 −2.96 −3.61% 1月7日 88.00 96.66 −8.66 −9.84% 1月8日 90.00 94.00 −4.00 −4.44% 1月9日 69.00 85.89 −16.89 −24.48% 1月10日 62.00 53.69 8.31 13.41% 表3. 多元线性预测模型测试集绝对误差和相对误差 由图3线性回归训练效果可以看到，均方误差为759.54，R 2 = 0.794 (p < 0.001)。月平均PM 2.5 浓度低值，预测曲线可以达到，但PM 2.5 浓度高值，预测曲线无法符合。由图4与表3可以看到均方误差为96.78，R 2 = 0.744 (p < 0.001)。除了一月10日预测值小于实际值，其余预测值均大于实际值，并且随着预报时次延长，预报效果减弱，最大相对误差达到22.48%。 4.2. BP神经网络 1. 数据处理 自变量和因变量与多元线性回归模型一样，做相同处理。 2. PM 2.5 浓度预测模型训练过程 1) 并将各项数据归一化至−1到1之间。 2) 运用k折交叉检验将训练集随机划分成10个子集(即k = 10)，其中9个作为训练集一个作为测试集。 3) 为确定最佳隐含层节点数，运用经验公式： m = n + l + α (其中，m为隐含层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，α为1~10之间的常数)，因为本次输入层节点数n = 9，输出层节点数l = 1，所以本次BP神经网络模型的最佳隐含层节点数在5到15之间。设置循环，选出最佳隐含层节点数。 4) 设置此次BP网络预测模型参数：a) 最大训练次数为1000次，b) 为了防止训练集过拟合导致测试集预报效果差，设置训练目标精度为0.001；c) 为防止过大学习率，临近最佳点产生动荡，导致无法收敛，设置学习率为0.01；d) 设置输入层传输函数为logsig，输出层传输函数为purelin。 5) 因为k折交叉检验子集为随机划分，所以再将模型运行1000遍，选取训练集中均方误差最小的模型。 图5. BP网络训练效果图 图6. BP网络测试效果图 得到最佳隐含层节点数为7。由图5训练效果图可以看到均方误差为354.68，R 2 = 0.885 (p < 0.001)，预测整体趋势与实际值大致符合，但几处低值与高值预测曲线并未符合。 Table 4 Absolute error and relative error of BP network prediction model test se 时间 实际值 预测值 绝对预报误差 相对预报误差 1月1日 58.00 65.05 −7.05 −12.15% 1月2日 62.00 69.21 −7.21 −11.63% 1月3日 50.00 39.80 10.20 20.39% 1月4日 65.00 66.12 −1.12 −1.73% 1月5日 83.00 77.42 5.58 6.72% 1月6日 82.00 79.46 2.54 3.09% 1月7日 88.00 88.80 −0.80 −0.91% 1月8日 90.00 86.04 3.96 4.40% 1月9日 69.00 84.36 −15.36 −22.26% 1月10日 62.00 67.49 −5.49 −8.86% 表4. BP网络预测模型测试集绝对误差和相对误差 由图6与表4可以看出均方误差为52.68，R 2 = 0.74 (p < 0.001)。预报值在实际值曲线上下波动，随着预报时间的增长，预报效果变差，最大相对误差为20.26%，但是相较于多元线性预报模型，拟合程度更高，均方误差更小，所以在相同的数据条件下，BP神经网络的预测效果更好。 将输入层到隐含层的权值归一化后得到输入层到隐含层各项因子的权重，即可得到各项因子对预测模型的贡献率。 3. 模型改进 由图5，训练效果图可以看出，对于污染物浓度高值的日期预测效果并不好，且测试效果显示随着预报时间延长，预测误差逐渐增大，预测效果逐渐变差。所以，改建方案主要涵盖以下几点：1) 更长更精细的时间周期的数据会得出更好的结果；2) 带入更多的变量，如边界层高度资料，污染物排放量资料；3) 污染物浓度的预测不应至限于局部，还应考虑到其他地区的输送，以及地形的影响。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与分析 1) 四川主要污染物浓度(PM 2.5 和PM 10 )与天气因素的相关性在不同地区有较大差别。总体来看，主要空气污染物浓度与温度、气压、降水浓度有显著相关关系。 2) 在相同数据条件下，神经网络预报模型的预报结果要优于多元线性预报模型。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 我国高校思政教育实践具有四大途径：融合专业知识教育与思政教育，实践思政教育共情关注；强调全员育人、全过程育人、全方位育人，让思政教育全方位融入学生生活；注重培养学生理性价值观，重视引导学生自我经历与思政理论的平衡；重视一线教师思政教育基本素质的培养，提升一线教师立德树人的积极性、主动性、创造性。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在第三十六个教师节，习近平总书记代表党中央，向全国广大教师和教育工作者致以节日的祝贺和诚挚的慰问，同时希望广大教师不忘立德树人初心，牢记为党育人、为国育才的使命，积极探索新时代教育教学方法，不断提升教书育人本领，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人做出新的更大贡献。高等学校教师作为大学生思想政治教育的组织者和实施者，要切实促进大学生思想道德素质与科学文化素质的协调发展，落实课程思政立德树人的根本任务，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的人才保障。
system: [SYSTEM]

user: 2. 加强思政教育具有重大时代价值和现实针对性 高等学校思政教育可以促进学生全面发展，有利于思想品德教育的实施和精神文明建设，为社会和谐发展起到巨大推动作用，是培养社会主义建设者和接班人的重要保障。新时代世界面临百年未有之大变局的新环境下，加强大学生思政教育，对于贯彻党的教育方针，落实立德树人的根本任务，促进大学生全面发展，把爱国情、强国志、报国行自觉融入发展和建设社会主义现代化强国，实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重要现实意义。 2.1. 加强高校学生思政教育是实现中华民族伟大复兴中国梦的客观要求 我国正向实现中华民族伟大复兴的中国梦稳步迈进，对中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信、文化自信，是中国人民实现中国梦所必须具备的信念，是在党的领带下建设中国特色社会主义思想上的定海神针。作为社会发展中坚力量的大学生，是社会和谐发展的基石，是高等学校教育体系不可或缺的部分，需要高校学生厚植爱国主义情怀，把爱国情、强国志、报国行自觉融入人生观，价值观。随着经济的迅猛发展，我国同世界的联系更趋紧密、相互影响更趋深刻、竞争更趋激烈，在与世界的交互碰撞过程中，意识形态领域面临的形势和斗争也更加复杂。频繁的学术交流、科研探讨，使得高等学校成为中国文化与世界文化交融汲取之地，是意识形态工作的前沿阵地，办好思政课，利用新时代中国特色社会主义思想铸魂育人，坚定培育和践行社会主义核心价值观，是高等学校为实现中华民族伟大复兴中国梦的核心工作内容。新时代加强思政教育，贯彻新时代中国特色社会主义思想，坚持社会主义办学方向，培育学生正确认识义与利、得与失、成与败、群与己，扎根中国大地办教育，培养德智体美劳全面发展的强大人才储备，真正为实现中国梦做出高等教育应有的贡献。 2.2. 加强高校学生思政教育是落实立德树人根本任务的重要途径 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程 [ 1 ]，是培育大学生拥有正确的价值观、提高大学生思想品质、促进大学生身心健康和谐发展的重要教育工作内容。中国高等教育的根本目标是培养社会主义接班人和建设者，大学生要成为社会主义建设者和接班人，必须树立正确的世界观、人生观、价值观，把实现个人价值同党和国家前途命运紧紧联系在一起。青少年是祖国的未来、民族的希望，大学阶段人生的“孕穗期”，大学生心智逐渐健全，思维进入最活跃状态，最需要精心引导和栽培。立德树人根本任务的实现，具体表现为大学生道德角色的塑造与定型过程。因此，高等教育的工作核心是，通过理论与实证相结合，在理论讲解中为大学生展现正确的思想，在实证活动中获得正向反馈，用客观事实印证理论的正确性，让社会主义核心价值观深入大学生的内心，引导大学生树立正确的三观，落实高等教育立德树人根本任务，培养思想、能力都合格的社会主义接班人和建设者。
system: [SYSTEM]

user: 3. 加强高校学生思政教育实践立德树人的基本原则 加强高校大学生思政教育，要结合时代特征和大学生行为特点，遵循教育客观规律，高等学校思政教育实现立德树人的根本任务需要把握以下三个方面的工作原则。 3.1. 理论性与实效性相结合，在思政教育指导思想上注重理论联系实际 中国高校必须对思想政治工作、意识形态工作高度重视，始终坚持马克思主义指导地位，大力推进中国特色社会主义学科体系建设，为思政课建设提供理论保证，增强思政课程的思想性、理论性。随着改革开放的不断深入，我党对社会主义建设规律，人类社会发展规律的认识和把握不断提升，中国在我党的带领下取得了举世瞩目的成就，这为思政课程的建设提供了有力的实证支撑，增强思政课的亲和力、针对性 [ 2 ] [ 3 ]。高等教育立德树人根本任务的实现，是大学生道德角色全员全程全方位的塑造与定型的过程，是理论知识与实践验证相结合的结果。思政课程为塑造大学生道德角色提供了“道德基准” [ 4 ]，而“道德基准”要引导大学生的道德角色形成，则需要道德行为在社会环境中获得正向反馈，让大学生在内心确认“道德基准”的价值。思政课程理论讲授，为学生道德角色的塑造提供了认知层面的基础，而道德行为的养成，则需要大学生将道德行为同家庭、社会等场域的生活实践相结合，在客观观察中，认同道德行为的意义。 3.2. 普遍性与特殊性相结合，在思政教育方法上注重整体提升与因材施教 高校在开展大学生思政教育过程中，在坚持思政教育工作面向全体学生开展的同时，需要注意学生的个体差异，为学生提供个性化的思政教育渠道。短短几十年的时间里，伴随着我党领导下中国经济取得巨大成就的是我国居民生活方式差异的扩大化 [ 5 ]。学生的年龄情况、家庭背景、成长经历、性别差异、专业特征以及身心发展状况，都会影响其三观的塑造，影响立德树人根本任务的完成效果。针对不同学生在思政教育方面存在的问题，对每个学生德育发展负责，必须关注学生个体差异，因材施教，开辟个性化的思政教育渠道，为学生提供答疑解惑的途径，增加与学生的互动，在沟通中将个性化思政问题引导上正轨。在对当代大学生的思想及行为特点有一定认识后，可以针对性设计共情游戏和训练场景，组织学生分批分类参与训练实践，分层分类开展思政教育，满足不同学生群体的德育发展需求，实现个体德育水平的普遍提升，提升立德树人根本任务的完成水平。 3.3. 主导性与主体性相结合，在思政教育内容上注重发挥主观能动性 思政课程教学内容广泛，涉及马克思主义哲学、政治经济学，涉及政治、经济、文化、社会、地理、党的建设，涉及改革发展、内政外交、治党治国，涉及党史、改革开放史、自然科学史、社会主义发展史，等等。同时，当今中国面临着近百年未有的世界格局的变化，国内外形势发展较快，思政课程教学内容要具有时代特征，必须不断准备新课程、常讲常新才能提升大学生的德育水平。高校要完成立德树人的基本任务，需要调动思政课程专任教师、辅导员等德育主体的主观能动性，充分发挥德育主体的主导作用，积极备课讲新提升自身思政教育综合素质。同时，引导学生积极思考，尊重学生德育教育的主体地位，针对社会上出现的不理解、难接受的尖锐敏感问题主动讨论，探讨深层次理论和实践问题，提升大学生德育思考的能力。同时，强化家校联合育人，实现高校、社会、家庭三方在大学生思政教育上的有机统一，对道德行为给与积极反馈，让思政教育形成听课，实践，思考，再听课的良性导向闭环教育路径，引导学生成长为具备社会主义核心价值观的接班人。精心设计大学生思政教育内容，创新大学生思政教育形式，赋予大学生思政教育全球化、时代化、网络化的丰富内涵。
system: [SYSTEM]

user: 4. 加强高校学生思政教育实践立德树人的实践途径 大学生思政教育工作要树立以学生为本的理念，着力在指导思想、工作定位、价值取向、师资建设四个方面探索实践立德树人的路径，构建更加科学的高校思政教育体系，推进大中小学思政课程一体化建设。 4.1. 指导思想方面：融合思政教育与专业知识教育，实施思政教育共情关注 高校要坚定思想，明确培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这个中国教育的根本问题，提高对高校学生思政教育重要性的认识，认识到思政课程与专业课程有机结合，可以实现思政教育与学生专业学习的共情关注，增强思政教育的实践效果。专业的思政教育需要借助马克思主义理论，用新时代中国特色社会主义思想培育接班人，具有高度的思想性与理论性，是实践立德树人的主力军、正规军。而大学生在高校学习的主要个人目标是学习专业知识，提高专业技能和素养，增加社会竞争力。专业的思政教育的高度思想性、理论性与大学生的学习目标的关注偏差，使得专业的思政教育不能时刻与学生达成共情关注，思政教育效果有提升空间。融合思政教育与专业知识教育，将专业课程中思政元素融入专业知识的讲授过程，使得思政教育与大学生个人学习目标产生共振，提升思政教育效果。融合思政教育与专业知识教育的课程思政教育是是实践立德树人的游击队，与专业思政教育的主力军，正规军相配合，更优质地完成立德树人根本任务。 4.2. 工作定位方面：强调思政教育全员育人、全过程育人、全方位育人 高校要准确定位大学生思政教育相关工作，推动本单位全体在职人员积极参与大学生思政教育工作，设计从入学到毕业全过程分阶段的思政教育进程，强化高校、社会、家庭三方合作，共同参与思政教育过程，重视思政教育的全覆盖。思政课程为大学生道德角色提供了“道德基准”，只是理论上的认识，没有达到领悟认同学以致用立德树人教育的高级境界，大学生以“道德基准”为指导的道德行为，需要在社会上得到正向反馈，才能使大学生打心底里认同“道德基准”，将其镌刻进自己的人生观、价值观、世界观，只有如此，立德树人的根本任务才算有效完成。所以，思政教育必须全员育人、全过程育人、全方位育人，将思政课程融入学生的日常生活，增强思政课程的亲和力。 4.3. 价值取向方面：注重培养学生理性价值观，引导学生自我经历与思政理论的平衡 大学生的价值取向是在学习、生活、思考、再学习、再生活、再思考……这样一个个循环过程中建立起来的，需要长期缓慢的培养和引导，“三全育人”是工作基础，同时，也要讲究平衡学生人生经历与思政理论的工作策略。大学生思政教育融入到课堂教学和校园活动中，润物细无声，在日常校园生活中，思政课程与专业课程的有机融合，将思政教育内容融入日常学习；思政课程共情游戏和实验场景的设计，将思政教育内容融入日常生活；具有“大学生思政教育”特色校园活动的打造，将思政教育内容融入日常休闲。在与学生丰富多彩的互动过程中，采集学生难忘的人生经历以及对思政课程的认识程度、接受程度等信息，针对性的设计和准备新的思政课程教学内容，来平衡学生的人生经历对价值观塑造带来的负面影响，将思政课程的内容、社会主义核心价值观融入学生的人生价值观体系，这样才能让接受思政教育主体的大学生主观上完成立德树人的目标。 4.4. 师资建设方面：重视一线教师思政教育基本素质的培养，提升一线教师立德树人的 积极性、主动性、创造性 大学生思政教育是高校完成立德树人根本任务的必经之路，是长期而必备的工作。思政课程内容的广泛性和实时性给一线教师的立德树人工作的顺利实践带来巨大的工作强度。立德树人是对学生三观的重塑，改造一个人的精神世界一直是教育工作的重点和难点，对从事思政教育的一线教师来说极具挑战性。重塑一个人的三观，谈经论道不能达到预期效果，只有身体力行，脚踏实地，亲身经历是结果改造过程，才能以亲历者的角度更好地诠释思政教育的核心意义。因此，思政教育一线教师需要将立德树人在自己的内心扎根，才有可能在学生的心田结果。积极主动学习和实践马克思主义的典范，对马克思主义理论教育事业投入真情实感，才能提高自身的思政教育基本素质，更有能力完成德树人根本任务。任何学习都不能只是汲取营养后原样释放给学生，需要加入每位教师根据自身经历的思政体悟，创造新的教学内容和教学方式，才能使立德树人事业蓬勃发展。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 高等学校大学生思政教育要全面贯彻党的教育方针，解决好培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这个根本问题。在思政教育实践过程中，本文所述四种途径相辅相成，协调共进，引导学生增强中国特色社会主义信心，把对党和国家的情感与行动自觉融入发展中国特色社会主义、建设社会主义现代化强国、实现中华民族伟大复兴的奋斗之中。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对部署于企业内部的网络软件系统应用群，基于动态口令获取技术研究构建了一套运维账号统一管理平台。首先分析了企业内部网络软件系统运维账号管理的现实困难，然后给出了运维账号统一管理的业务需求和整体架构，在此基础上介绍了平台的使用流程。最后，对平台的特点进行了总结。