DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在2016年全国高校思想政治工作会议上，习近平总书记强调，各门课都要守好一段渠、种好责任田，与思想政治理论课同向同行，形成协同效应 [ 1 ]。关于“课程思政”的概念界定，国内许多专家学者提出了各种版本，总的来看均有两点共性：一是挖掘各类课程的思政元素，形成各类课程与思想政治理论课的协同效应，构建以“立德树人”为核心目标的课程教学体系，实现协同全员、全过程、全课程开展思想政治教育。二是将思政元素融入到各类课程中去，润物细无声地引导学生世界观、人生观、价值观的树立，体现于日常学习、生活的有形举动。据此，研究“课程思政”理念下协同创新教学体系的构建，对于整合校内资源，推进“三全育人”工作，提升学校思政教育实效性，有其独特的学术价值和应用价值。本文拟从“课程思政”的缘起、当前教学开展存在的不足、协同创新教学体系的构建路径三个方面进行探索。
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user: 2. “课程思政”理念的缘起 “课程思政”经历了由概念的提出到理念的推广到实际应用的这样一个过程。早在2014年，上海教育主管部门率先提出了“课程思政”概念，并将其应用到上海各高校思想政治教育工作中。而“课程思政”上升为理念层面源自2016年全国高校思想政治工作会议以及2018年全国教育大会，习近平总书记关于教育的重要论述，“立德树人”是教育的中心环节，思政工作要贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人；“立德树人”要融入思想道德教育、文化知识教育、社会实践教育各环节，贯穿基础教育、职业教育、高等教育各领域 [ 2 ]。2020年5月，教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，为“课程思政”建设指明方向。从“课程思政”理念的缘起来看，“课程思政”理念的推广应用关乎我国教育事业“培养什么样的人，怎样培养人，为谁培养人”这个根本问题。
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user: 3. 当前“课程思政”教学开展存在的不足 当前，“课程思政”的理论层面的研究是充分的，实践层面还有很多难题需要我们去攻克，主要存在于理论课程、课程壁垒、教学载体、教材内容等方面，科学有效把握以上难点，是构建“课程思政”教学体系的前提。 1) 理论课程缺乏创新 思想政治理论课是全国各学校的必修课程，学校采取集体备课的形式，统一PPT课件，统一选定视频播放，中规中矩。理论教学中，以知识点讲授为主，学生主动参与和能力锻炼机会较少。特别是在2020年新冠肺炎疫情期间，在教育主管部门“停课不停教、不停学”工作要求下，教师借助网络教学平台，采用智慧树、学习通、云班课、QQ群等开展网络教学。这种单向的无差异化教学方式，教学实效令人堪忧。据调查，87%的学生认为课堂教学学习内容难度较低、教学方式单一、学习无挑战性，学习兴趣普遍不高。加之，期末考核一般采用笔试，内容多为主要知识点的记忆、社会现象的分析，有的学校甚至只需交一篇1500字左右的论文作业就能过关，相对专业课程、其他公共基础课，考核难度低。这样“学习难度低、考核难度低”的理论课程缺乏创新性，直接导致学生对思政课的不够重视。 2) 课程壁垒尚未打破 高校因为专业群建设需要，将相近专业资源进行整合，打造了教学和科研团队，群内产业较好地实现了资源共享。但从某种意义上也存在弊端，群与群专业课程间产生了壁垒，跨专业、跨学科开展教学、科研较少，更不用假想一门公共必修课在打破课程壁垒上发挥多大作用。对于思政类公共课程来说，曾经都属边缘化学科，尤其是注重学生专业技能培养的高职院校，学生思想政治教育与专业课程教育相互独立，基本没有交集。据调查，造成思政课与专业课壁垒的原因主要集中在三个方面：专业课理论与实验实训教学任务重，课时紧；老师教学过程中在专业课中融入思政元素方面意识淡薄、学习不多、方法较少；在制定、实施专业人才培养方案时，鼓励专业课挖掘思政元素的政策不足。 3) 教学载体利用不足 随着信息技术的发展，互联网、手机媒体，特别是5G的应用，微信、微博以及微语录、微公益带人们步入了“微时代”，传统的教材已无法承载课堂教学的全部任务，“微时代”开辟了学生思政教育新载体，网络平台上海量信息的更新为理论和实践教学提供了新内容，丰富了思政教育教学资源。但“微时代”下高校思政课也面临着新挑战：一是相对网络平台海量、多样化的信息，思政课教材内容相对滞后，缺乏吸引力；二是思政教师队伍老、中、青教师在信息化素养方面存在差异，所授思政课效果也残次不齐；三是“微时代”下学生碎片化获取信息，集中注意力阅读和深度思考等能力在逐步弱化，从而导致了年青一代心态普遍浮躁化；四是教学手段上慕课、网课的吸引力以及学生长时间学习的专注度不高等现状客观存在。 4) 教材内容的统一性和更新性 当前，高校普遍开设《思想道德修养与法律基础》《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》《形势与政策》三门思政课，课程体系有着意识形态教育的政治性和思想政治教育内容的时代性。对照《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》中提出的完善思政课课程教材体系、加强思政课教材体系建设等要求，高校思政课教材体系目前普遍存在两个问题：一是教材的全国统一性和不同层次院校学生差异之间的矛盾。比如：思修课和概论课在全国2429所普通高校、独立学院和分校办学点学生中通用，没有顾及不同层次学生的差异。二是老教材知识点的传承和新知识的添加之间的矛盾。比如自2007年开设概论课以来，教材历经6次修订，毛泽东思想与中国特色社会主义思想内容所占章节的调整，导致教师对已有知识结构的不断调整，对新知识点学习不够深入、研究不够透彻、应用不够全面，加上学生对不断变化的国际国内形式和不同时期不同政策的出台认知上的肤浅，致使教学效果仍有较大提升空间。
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user: 4. 思政课协同创新教学体系的构建路径 通过对“课程思政”教学中理论课程、课程壁垒、教学载体、教材内容等方面存在不足的分析，得出其构建协同创新教学体系的必要性和可行性。习近平总书记在“3.18”学校思政课教师座谈会上作了重要讲话，指出思政课改革创新要“坚持显性教育与隐性教育的统一”，挖掘各类课程及教学方式所蕴含的思政教育资源，实现全员、全程、全方位育人 [ 3 ]，为“课程思政”理念下思政课协同创新教学体系的构建提供了根本遵循。 1) 打破专业视野限制，推进思政理论和专业案例的协同创新 思政课教师专业背景多为思想政治教育、马克思主义理论、党史、法律等，受其学科背景和学术视野所限制，要把高校普遍开设的三门思政主干课的内容讲透、讲活，就要推进思政理论和专业案例的协同创新。以《思想道德修养与法律基础》为例，在讲授“职业道德”内容时，教师就要选用不同行业的职业道德模范来展示各行业职业道德的共性和差异性。结合学生所学的专业选取思政教学案例，更好地思政课理论教育落地落实，增强学生理论认同感。 2) 聚焦实践课程内容，推进思政实践和专业实训的协同创新 实践教学是思想政治理论课教学的重要环节，能有效促进学生理论联系实际，达到知行合一。但思政课实践教学易受时间安排、人员安全和场地容量等限制，所以往往参与人数不足，覆盖面不广。且思政专题实践容易让学生“先入为主”，缺乏期待和新鲜感，所以参与热情和效果会打折扣。因此，思政实践教学除常规活动外，可以选择在实验室、实训实习基地等场景进行专业实操训练时，由思政课教师和专业课教师共同设计和指导，在专业实操任务中有针对性地补充思政实践任务和考察点，让学生在巩固专业技能中完成德育培育目的，达到“1 + 1 > 2”的效果。 3) 融入优质数字资源，推进面授课堂和在线课程的协同创新 随着信息技术的快速发展，互联网已深入人类生产生活。当代大学生基本都是“资深网民”，通过互联网学习、接纳、感受、表达，从而形成和巩固“三观”。在新冠肺炎疫情防控期间，各大学习平台免费开放在线课程学习，在线课程可容纳海量的数字教育资源，打破学习时空限制，充分利用时间碎片进行学习，但同时缺乏教师的有力介入，对学生学习自主性要求较高。因此，线上课程与线下课程的协同创新能促使思政教育的与时俱进，提升教学效果。在设计专业课的在线课程时，要充分考虑习得专业技能和培育思政素养的融合，以影像化的形式增强教育内容的生动性和感染力，并利用网络传播的速度和影响力，惠及更多受众。 4) 挖掘专业课程思政元素，推进专业技术与价值引领的协同创新 每门专业课程中都蕴含着丰富的思政元素，“德才兼备”的专业人才培育，往往要从“才”中挖掘“德”的精髓，专业知识的传授有了思政教育的价值引领，才相得益彰。正如习近平总书记在定义“四有好老师”标准时指出，优秀的教师既精于“授业”“解惑”，又以“传道”为责任使命，所以优秀的专业课教师应是将“经师”和“人师”统一于己身 [ 4 ]。如《药理学》课程在讲授“传输神经系统概述”时，提到传出神经系统生理反应过激会对身体造成不良影响，因此要强调“修身”“克己”，以及培养学生“不以物喜，不以己悲”的处世态度和豁达胸怀，让专业课也充满人文情怀，实现思政教育“盐溶于水”的教学效果 [ 5 ]。
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user: 5. 结论 综上所述，坚持以习近平总书记全国高校思想政治工作会议和全国教育大会等有关教育的重要讲话精神为指引，落实教育部《高等学校课程思政建设指导纲要》，构建“课程思政”理念下思政课协同创新教学体系，探寻理论课程、实践课程、在线课程和专业课程协同创新的具体路径，有力推动各类课程和思政课程“同向同行”，实现培养德智体美劳全面发展的时代新人的育人目标。
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user: 摘要 利用2019年3月~2020年2月温州地区空气负氧离子浓度资料，分析其分布特征及与气象因素的相关性，采用多元回归方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明：泰顺的年均负氧离子浓度最高，其次为大罗山，这两个站均为高山站；平阳、洞头、乐清的负氧离子浓度较低，其中平阳最低；永嘉、温州、瑞安、文成、苍南的负氧离子浓度较为接近。乐清、大罗山、永嘉、平阳、瑞安负氧离子浓度以冬季最高，春季最低；温州、泰顺、洞头负氧离子浓度以夏季最高，春季最低；文成负氧离子浓度以冬季最高，夏季最低；苍南负氧离子浓度以秋季最高，春季最低。大罗山和苍南夜间负氧离子浓度较高，白天负氧离子浓度较低，最大值出现在早晨时段，最小值出现在中午时段，可选择在早晨开展康养旅游；泰顺和文成中午时段负氧离子浓度较高，早晨和傍晚负氧离子浓度较低，可选择在中午开展康养旅游。负氧离子浓度与雨量、风速呈正相关，与气温、湿度呈负相关。负氧离子预测模型预报能力较好，预测模型的建立实现了温州地区空气负氧离子浓度的定量化预报，对生态旅游气象服务有重要意义。
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user: 1. 引言 空气负离子是带有负电荷的气体分子和轻离子团的总称 [ 1 ]，被称为“空气维生素”。空气负离子主要为负氧离子，它具有杀菌、降尘、清洁空气等功效，对人体健康有积极意义。目前，空气负氧离子水平已成为评价旅游环境空气清洁度的重要指标 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，其研究为旅游环境评价、生态康养旅游规划提供了科学依据。对空气负氧离子浓度时空分布特征的研究表明 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，负氧离子浓度空间分布不均匀，由市中心向郊区逐渐增大，随海拔高度的增加而增大；负氧离子浓度有明显的季节变化和日变化规律。我国各地气象部门积极开展了负氧离子浓度的监测和分析工作，北京、天津和杭州等地已经开展了负氧离子浓度预报业务，并取得了较好的社会效益。 然而，以往对负氧离子的研究所使用的观测资料大多为间断性的，数据周期为几个月，连续性不好、周期短、统计规律不明显，而且将研究结果应用于实际业务，建立负氧离子预测模型方面的研究也较少 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。温州地处东南沿海，境内山川秀美，旅游资源丰富，但缺少对旅游生态环境的研究，负氧离子与气象因素的关系方面尚未深入分析和研究。本文利用连续观测的负氧离子资料通过对温州地区负氧离子浓度分布特征的分析，及其与气象影响因素相关性的研究，通过多元线性回归方法，建立温州市负氧离子浓度预报方程，实现负氧离子的定量化预报预测，为生态康养旅游提供科学依据和参考信息。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究资料 负氧离子浓度测量采用北京华思通科技有限公司WST-5B型大气负氧离子负氧离子监测设备。温州地区共布设了10个负氧离子气象观测点，其中乐清、永嘉、温州、泰顺、文成、平阳、瑞安、苍南和洞头这9个站位于各县市区气象观测站，温州站代表温州市区，大罗山站位于温州市区大罗山风景区内，负氧离子气象观测点的分布见图1。 图1. 2019年3月~2020年2月温州地区负氧离子浓度分布 华思通负氧离子数据从2018年3月开始，考虑到设备建成初期出现运行不稳定的情况，故选取2019年3月~2020年2月整1年的负氧离子浓度观测资料，观测间隔为每小时一次。监测的离子值分为两档，即迁移速率(即离子运动速度)大于等于1.0 cm∙s − 1 的大离子和大于等于0.4 cm∙s − 1 的小离子两档。因小离子的医疗保健等作用更突出，本文选取小离子为研究对象。在2019年3月~2020年2月期间，乐清站共有8537个观测值，大罗山站共有8482个观测值，永嘉站共有8539个观测值，温州站共有8546个观测值，泰顺站共有8556个观测值，文成站共有8555个观测值，平阳站共有8214个观测值，瑞安站共有8544个观测值，苍南站共有8526个观测值，洞头站共有8537个观测值。剔除异常值之后，最终得到可利用的乐清站8426个观测值、大罗山站7176个观测值、永嘉站8478个观测值、温州站8340个观测值、泰顺站8152个观测值、文成站7674个观测值、平阳站6994个观测值、瑞安站7951个观测值、苍南站7843个观测值、洞头站7989个观测值。温度、相对湿度、气压等气象资料选用2019年3月~2020年2月每小时一次的自动站观测数据。 2.2. 研究方法 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象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或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。假设因变量Y和k个自变量 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X k 之间存在线性相关关系，Y和X之间的函数关系可以表示为： Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ⋯ + β k X k + ε (1) 式中， β 0 为回归常数， β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β k 为回归系数， ε 为回归残差。若对因变量进行n次观测，其观测值为 X i 1 ， X i 2 ， ⋯ ， X i k ，其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，则n个观测值可以表示为： { y 1 = β 0 + β 1 X 11 + β 2 X 12 + ⋯ + β k X 1 k + ε 1 y 2 = β 0 + β 1 X 21 + β 2 X 22 + ⋯ + β k X 2 k + ε 2                                                       ⋮ y n = β 0 + β 1 X n 1 + β 2 X n 2 + ⋯ + β k X n k + ε n (2) 式中， ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε k 为回归残差，假定它们相互独立且服从同一正态分布 N ( 0 ， σ 2 ) 。 多元线性回归分析就是通过回归拟合求解回归参数 β 的估计值，建立多元线性回归方程，并对建立的回归方程及其回归系数的显著性进行检验。多元线性回归的数据通常需要满足以下统计假设。① 正态性：对于固定的自变量取值，因变量值呈正态分布；② 线性：因变量和自变量之间线性相关；③ 同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化；④ 独立性：因变量之间相互独立，不存在多重共线性。 本文利用多元回归分析方法，将负氧离子浓度作为因变量，雨量、气温、湿度、风速等气象因素作为自变量，采用Matlab软件进行多元线性回归拟合而建立温州市负氧离子浓度的预测模型。
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user: 4. 结论与讨论 (1) 温州地区泰顺的年均负氧离子浓度最高，为102个/cm 3 ，其次为大罗山75个/cm 3 ，这两个站均为高山站。平阳、洞头、乐清的负氧离子浓度较低，均在50个/cm 3 以下，其中平阳最低，为39个/cm 3 。永嘉、温州、瑞安、文成、苍南的负氧离子浓度较为接近，在50~60个/cm 3 之间。 (2) 乐清、大罗山、永嘉、平阳、瑞安负氧离子浓度以冬季最高，春季最低；温州、泰顺、洞头负氧离子浓度以夏季最高，春季最低；文成负氧离子浓度以冬季最高，夏季最低；苍南负氧离子浓度以秋季最高，春季最低。 (3) 乐清、永嘉、温州、平阳、瑞安和洞头负氧离子浓度的日变化相对较小；大罗山和苍南夜间负氧离子浓度较高，白天负氧离子浓度较低，最大值出现在早晨时段，最小值出现在中午时段，因此建议人们到大罗山和苍南康养旅游时在早晨出门，可以呼吸到负氧离子含量相对较高的清新空气；泰顺和文成中午时段负氧离子浓度较高，早晨和傍晚负氧离子浓度较低，因此建议人们到泰顺和文成康养旅游时在中午出门，可以呼吸到负氧离子含量相对较高的清新空气。 (4) 影响负氧离子浓度的气象因子主要是雨量、气温、风速和湿度。总体上，负氧离子浓度与雨量、风速呈正相关关系，与气温、湿度呈负相关关系。 (5) 根据空气负氧离子浓度与气象条件之间的相关性，采用多元回归方法建立了温州市负氧离子预测模型，经检验模型预报效果良好。负氧离子预测模型的建立实现了温州地区负氧离子浓度的定量化预报，这为提高生态旅游气象服务能力具有重要意义。 由于观测资料问题，所建立的预测模型较粗略，有待于进一步改进。随着观测资料的完善，对负氧离子浓度将做进一步分析研究，模型预报准确率也将进一步提高。
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user: 摘要 当前，高校与基础教育合作的重点多集中于两者的合作办学、高校附属中小学的集团化办学、高校教师教育与基础教育合作模式等方面的研究与实践。本文探索在西安市政府教育主管部门的主导下，形成师范类高校与基础教育学校参与的“校–官–校”合作共赢有效途径，以提高西安市师范类高校与相关中小学协同发展的有效途径，实现西安市基础教育和师范类高等教育的合作双赢。
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user: 1. 引言 高校与基础教育的合作，是指高校的自身发展必须与一定区域内的基础教育的发展相结合，以此来带动整体的高校教育水平与当地的基础教育水平的提升 [ 1 ]。 早在20世纪初，美国威斯康星大学提出教学、科研和服务是大学的主要职能，作为大学，它必须要考虑到每一种社会职能的实际价值，也就是说教学、科研、服务都要考虑到实际需要。这一思想提出了大学的第三个职能——为社会服务。服务基础教育，是师范类高校实现第三职能的一个重要方面 [ 2 ]。 20世纪80年代以来，我国的基础教育课程改革带动了教育领域内的全方位、深层次的变革，这一次由社会变革所引起的教育在研究范式、教师教育、学校教育、大学功能诸方面的变革，使得大学与中小学之间的伙伴协作关系在近10多年以来有了长足的发展，大学与中小学之间的差异成为双方协作的重要基础和资源，伙伴协作促进了大学与中小学教师的专业发展、促进了双方学校功能的建设、构建了新型的学习共同体 [ 3 ]。 对高等学校与基础教育合作发展而言，就是要在师范类高校和地方政府及中小学校成员单位之间形成发展共同体，确立共同目标，致力于推进师范类高校人才培养和地方基础教育质量的全面提升。在这样的共同目标指导下，合作双方建立良好的共生共长的关系，利益共享、责任共担、充分发挥各自优势和积极性，开展深度合作，产出丰硕的、高质量的协同创新成果 [ 1 ]。 2014年8月，《教育部关于实施卓越教师培养计划的意见》中明确提出，师范类高校与地方政府、中小学应建立“权责明晰、优势互补、合作共赢”的长效机制 [ 4 ]。即地方政府统筹规划本地区中小学教师队伍建设，科学预测教师需求的数量和结构，做好招生培养与教师需求之间的有效对接。师范类高校将社会需求信息及时反馈到教师培养环节，优化整合内部教师教育资源，促进教师培养、培训、研究和服务一体化。中小学全程参与教师培养，积极利用师范类高校智力支持和优质资源，促进教师专业发展。
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user: 2. 西安市师范类高校与基础教育合作的现状 现阶段，西安市师范类高校与基础教育合作的重点多集中于两者的合作办学、师范类高校附属中小学的集团化办学、师范类高校教师教育与基础教育合作模式等方面的研究与实践。主要合作类型有以下几种： 2.1. 教师专业发展学校——以中小学为基地的合作类型 教师专业发展学校(Professional Development School，简称PDS)是指在原有学校建制的基础上，增加和强化促进教师专业发展的功能，使每个中小学校既是学生学习成长的摇篮，同时也是促进教师专业发展的基地，即“强调学校也是教师发展的场所，学校应当具有使教师获得持续有效的专业化发展的功能” [ 5 ]。教师专业发展学校是大学或教育科研机构和中小学联合建立的旨在促进教师专业发展的合作共同体，是“融教师职前培养、在职培训和学校改革于一体的学校形式，是经过重新设计和调整，具有多重功能的合作伙伴关系” [ 6 ]。西安市教师专业发展学校的基本模式是以合作小组形式进行的——由1~2名学校资深教师、10~20名实习生以及个别的学科专业人员，围绕学校实际问题组成小组，通过共同努力实施教育改革，设计组织行政改革计划，重新设计教师教育的培养方案。 2.2. 校际教师专业发展联盟(简称S-S-U)——中学合作、专家引领的合作形式 校际教师专业发展联盟由中小学普通学校自愿组成学校发展联盟，其运作方式是运用学院的专家力量和中小学校长中心的平台，组织专家指导学校改进与发展，其最终目的是探索一条立足学校现状通过联盟推动学校发展的新路子 [ 5 ]。西安市的校际教师专业发展联盟组织与决策机构为“联盟教学委员会”，负责联盟学校的教学、教研和教师专业发展三方面的工作。在“联盟教学委员会”下面设立各校际教师专业发展联盟。联盟对学校教学委员会的工作有总体部署，各学科教学委员会在校际教学委员会讨论批准的基础上按照各自的计划从事相关工作。由联盟专家委员会负责引进全国各地的优质教育资源，负责与师范类高校专家的沟通交流，建立与全国各地优秀高中的广泛联系。同时联盟内部开展各种形式的内部交流与合作活动，包括组织交流、参观学习、分享经验，通过内部共享实现优质资源利用的最大化。 2.3. “师范类高校 + 基础教育名师”协同合作新模式 为了提升西安市基础教育发展质量，促进基础教育与师范类高校教师教育类课程改革，在西安市教育管理部门的组织协调下，师范类高校积极调动校内资源，将一流学科建设和课程改革相结合，将高校智库优势和基础教育一线资源相融合，成立基础教育课程中心等研究机构，打造资源共享平台，由相关师范专业的二级学院牵头，在专业理论与课程实践相结合的基础上探索出了一套“师范类高校 + 基础教育名师”教育教学协同合作新模式。
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user: 3. 西安市师范类高校与基础教育合作存在的问题 在西安市师范类高校与基础教育的长期融合和合作过程中，尽管取得了一系列可喜的成绩，以及一些合作的新模式、新方法和新途径，但仍然存在许多不可回避的问题，具体有以下几点： 第一，合作关系不稳固。该模式合作无法坚持始终，合作初期合作数量和质量较高，中后期合作关系逐步松散瓦解，最后名存实亡。合作期限的长短，受学校领导变迁和专家课题变化的影响。合作参与者的积极性较差，被迫参与和敷衍的较多，深层次合作少，形式上合作的多，师范生被边缘化，无法进行有效的学习。 第二，合作机制陈旧。机制的建立，一靠体制，二靠制度，通过与之相应的体制和制度的建立(或者变革)，才能使机制在实践中得到体现。在市场经济体制的大环境下，师范类高校与基础教育的合作机制仍是一种依靠人际关系运营的机制。 第三，合作主体缺失。目前师范类高校与中小学校合作基本上属于自愿结合的伙伴关系，缺乏政府和中介机构的参与。 第四，合作力量不对等。在已有的合作模式中，中小学校的角色是提供实践基地和实践经验，师范类高校的角色是提供理论指导和多种在职培训，双方在合作中的力量不对等，中小学校往往处于弱势的被动地位，师范类高校则处于强势的主动地位。 第五，合作缺乏科学的规范。由于缺乏契约或协议的规约限制，合作缺乏科学的规范。如中小学如何与师范类高校合作培养师范生及师范类高校如何保证教师培训的质量等方面都没有明确的要求。合作形式以松散结合为主，决策以口头形式认可居多，仅有部分合作学校建立了实践基地并正式挂牌。
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user: 4. 建立西安市高校与基础教育合作的有效途径 4.1. 西安市高校与基础教育合作的新途径——“春笋计划” “春笋计划”面向青少年、以培养拔尖创新人才为目的，让具有创造性潜质的高中生在顶尖的实验室里钻研，在科学家身边成长。“春笋计划”是将西安市内的高校与普通高中联合，通过选拔具有创造性潜质的高中生进入高校实验室参加课题研究，以及高校专家参与指导学生进行研究性学习等方式，培养青少年拔尖创新人才。 “春笋计划”作为探索大学与高中联合培养创新型人才的有效方式和运行机制，自2010年实施以来取得了显著成绩。许多师范类高校和普通高中通过该途径取得了非常好的合作结果。这一计划将选拔高中学生，经过相关知识和能力培训后，利用综合实践活动课程时间和节假日，直接进入省内高校实验室或相关课题组，进行体验式、探究式研究。学科领域暂定为物理、化学、生物、地理和信息技术(含与此相近、适应高中优秀学生学习和研究的工程领域)。 例如：该计划实施以来，西安市八十三中学先后有十多名学员获得优秀学员称号，十余个课题获得优秀课题，五位教师获得优秀指导教师称号，学校获得“春笋计划”优秀基地学校称号。以此为积淀，2016年八十三中开设了西安市首个“春笋计划”创新实验班，打破了唯分数论选拨和培养人才的理念，启动了师范类高校和中学联合培养的模式，采用“双导师制”，开启了人才培养新模式。 4.2. 西安市高校与基础教育合作的新途径——“科技创新大赛” 西安市科技创新大赛分为青少年和科技辅导员两个板块，活动内容包括竞赛活动和展示活动两个系列。竞赛活动包括小学生科技创新成果竞赛、中学生科技创新成果竞赛、科技辅导员科技创新成果竞赛；展示活动包括少年儿童科学幻想绘画比赛、青少年科技实践活动比赛及青少年科技创意竞赛。 西安市创新大赛以各区县组织的基层竞赛活动为基础，参赛者要首先参加基层的竞赛活动。区、县的竞赛由各区县科协牵头会同教育局组织专家评委进行评审，严格按市上分配名额上报项目。在每年举行的科技创新大赛中，许多科技项目都是在西安市相关师范类高校的教师指导下，在师范类高校实验室或者中小学实验室完成的，充分发挥了师范类高校与中小学的科技互动。 4.3. 西安市高校与基础教育合作的新途径——“五大学科竞赛” 五大学科竞赛指的是：数学、物理、化学、生物、信息学这五大学科。学科竞赛的内容一般涉及大学的内容，竞赛题目复杂且灵活。因此，完全依靠普通高中的师资力量，很难对参赛学生做出高水平的辅导。根据我国现行的情况，一些985和211高校自主招生总是会对五大学科竞赛的获奖者抛出橄榄枝，所以在学有余力的情况下，参加学科竞赛还是有必要的。 在参加五大学科竞赛的学生辅导过程中，往往是高中教师担负基础培训任务，师范类高校教师担负提高培训的任务，在师范类高校与普通高中的良性互动下，最近几年，西安市的普通高中的学科成绩得到了极大的提高。
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user: 5. 结论 总之，服务西安市基础教育，既是对师范类高校的挑战，也是师范类高校发展的机遇。师范类高校应当树立主动为西安市基础教育服务的意识，充分利用自身的人才、信息、设备资源，为基础教育输出优秀的教育资源。在西安市政府教育主管部门的主导下，把相关师范类高校发展与基础教育质量提升有效联系起来，三方共同参与，共建平台的有效途径，形成师范类高校学前教育专业与学前教育、师范类高校师范本科专业与义务教育、师范类高校师范研究生教育与普通高中教育三个有效联动机制，以提高西安市师范类高校与基础教育学校协同发展质量，实现西安市相关师范类高校与基础教育学校参与 “校–官–校”合作共赢的有效途径。
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user: 摘要 我国大学教育改革“路径依赖”现象日趋严重，英语教育改革进度日益趋慢。作为基础外语教育学科，大学英语教育改革受“路径依赖”影响学科发展逐步僵化。在“路径依赖”效应影响下，大学英语教育改革凸显教育模式欠缺本地特色、教育管理行政化、教育改革理念缺乏认同等诸多问题。为此结合院校特点，探索具有自身特色的大学英语教育路线，成为大学英语教育改革的当务之急。
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user: 1. 引言 “路径依赖”一词源于经济学，是指“系统一旦进入某个路径，无论该路径好坏，就会在这条路径上持续发展下去” [ 1 ]。这一理论被引入教育领域，特指学校改革过程中受到原有的制度影响，潜移默化间依赖固有路径，导致“穿新鞋走老路”。“路径依赖”被诺斯比喻为物理学中的“惯性”，在教育改革推行过程中衍生出思维模式和制度的惯性致使教育改革对预设路径的依赖不断被强化。受“惯性”影响，大学英语教育发展路径难以摆脱现状陷入两难。
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user: 2. 大学英语教育改革中的“路径依赖”现象缘起 就目前我国大学英语教育现状来看，“路径依赖”现象主要凸显在以下三方面：学教育理论和制度停留在模仿习得层面，欠缺民族特色和院校特色；教育发展受行政化管理干扰过多，难以充分激发学术研究活力；缺乏对素质教育理念认同，拖缓改革进程和影响改革效果。 2.1. 教育模式缺乏本地特色 我国近现代高等教育发展，始于上个世纪五十年代对前苏联教育体制的全方位复制化，对院系调整、专业设置、教研制度和教学计划乃至建筑风格上照单模仿；而到上世纪八十年代开始偏向欧美，引进了大量西方教学理论。某种程度上说，我国高等教育的建立并发展是基于世界优秀教学理念和制度之上的。但就大学英语教育而言，其发展总体上仍然停留借鉴模仿阶段，在结合本地特色和院校学科特色上仍有欠缺。 大学英语教学研究的目标应该在于建立具有中国特色的外语教育理论与实践体系 [ 2 ]。当前我国大学英语教育研究尚不充分，整体仍处于对西方教育理论的借鉴研习的阶段。随着西方理论被大量引入国内，然而西方教育理念同国内传统理念具有较大差异，照搬照抄并不适用于中国国情。胡文仲教授回顾我国建国以来大学外语教育成果和弊端时提出：“我国的外语教育理论研究一直相当薄弱，至今没有形成独立的学派，在国际上无一席之地。” [ 3 ] 目前我国自主学术研究成就不多，具有我国本土特色的研究理论和方法萧疏，并且未形成本土的理论体系和独立的学术流派。目前我国大学外语教育研究仍局限于语言教育，研究领域相对狭窄，研究内容类似或重复，学科研究缺乏民族特色或院校特色，导致研究积弱难以形成本土学派。 2.2. 教育管理行政化 建国初期，由政府倡导对于前苏联高等教育体制进行学习。模仿前苏联大学与政府管理部门的行政关系，引进了前苏联式高等教育行政治理形式。前苏联高等教育管理体制是中央与相关经济部门共同管理高等教育，高校归国民经济相关部门领导，所有能与国家各个部门业务对口的高校全部划归相应的部门管理 [ 4 ]。这种教育体制将大学划分层次实行归口管理，把大学划分到各级政府和管理部门管理，形成了管理权高度集中的教育体制，导致大学英语教育改革发展深受行政化干扰。 中央集权式教育管理体制下，行政干扰过多束缚高校多元化发展。政府政策虽具有广泛的标准意义，但行政因素干扰过多致使高校发展缺乏充足自主权，难以充分发挥自身优势与特色。社会问题是动态的，然而政府调节职能具有后置性。学科发展受过多行政制约，不利于研究多元化发展。就大学英语教育而言，其面向动态的社会需求却欠缺相应灵活度，导致与社会需求脱节。 2.3. 教育改革理念缺乏认同 大学英语教育实施范围广，基础通识教育性强，对于高等人才培养具有奠基性的重要意义。但大学英语教育作为高等素质教育，再具体实施过程中仍旧更偏向应试教育。部分学校将大学英语四六级作为大学英语教学内容，注重分数而轻视创造力，将学生当作缺乏主动性的“接收器”。由于新的教育理念代替旧教育理念需要一个过程，旧理念在一定时间内会仍旧占据主导地位影响大学英语教育改革进程。为保证教学质量不下降，造成大学英语教学在形式和内容上仍旧沿袭旧法。 缺乏对教育改革理念认同，教师担忧失去课堂教学主导地位，以学生为主体，会影响课堂教学的课堂秩序、教学质量以及教学任务进度等问题。因而导致教学形式拘泥于课堂授课，刻板不够灵活，对于多媒体设备的运用尚不充分，教育资源使用率偏低：教学内容上过于注重语言知识的教授，缺乏文化素养和交际能力的培养。教师作为大学英语教育改革的具体执行者，缺乏对教育改革理念的认同，不能严格执行或抗拒执行改革任务，不能按时完成改革预设目标，会造成改革步伐被拖慢。而改革成效不明显，造成教师和院校对于教育改革理念缺乏信心，更加依赖原有教育模式，造成大学英语改革“路径依赖”。
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user: 3. 大学英语教育改革“路径依赖”现象对策 大学英语教育改革是一项高校基础课教改的系统性工程，要摆脱“路径依赖”惯性，实现对现有大学英语教育模式的超越，具体来看，至少要在以下四方面做出调整： 3.1. 大学英语教育模式本地化 就我国而言，应有意识地注重高等教育的本土化或民族化，即建立有中国特色的与本国国情相适应的现代化高等教育体系 [ 5 ]。高等教育体系需要适应国家发展趋势，切合民族发展需求，不断学习先进的理论和制度，确保民族教育稳步前行。大学英语教育也应扎根于中华民族的优秀传统文化，充分认识民族特性，内化西方先进的教育制度和理念的同时，努力实现家国情怀。赋予民族精神和内涵，融合民族教育理念特色，构建契合本民族的大学英语教育体系。 大学英语教育应结合高校自身特点，构建大学英语教育校本特色。大学英语教育的具体开展依托于高校，学科辐射范围大，专业门类广。例如，政法类大学的大学英语教育应在语言知识教育基础上，结合政法学科特色拓展教学和研究，大学英语教学结合基础法律知识和相关常识，学科研究融合政法特色，凝练学科学术发展方向。依托政法类大学优势学科，将法律英语类课程引入大学英语教学和研究内容，打造具有政法类大学特色的大学英语教育发展模式。大学英语教育学科研究发展顺应院校发展特色，结合院校优势特色学科，塑造具有校本特色优势的本地学派。 3.2. 行政管理转型深彻化 大学英语教育改革中行政管理偏向宏观管理型。各级政府对于高校管理转向粗放型管理，适当放权到高校，改变“模板式”的计划统筹的管理方式。解放高校改革活力，打破“跟风式”改革模仿趋势，推动高校改革多元化发展。在改革宏观发展上，厘清政府行政管理权和高校自治权，给予适当的引导；在精细计划上，遵循正面清单“法无授权不可为” [ 6 ]，收束行政干预行为，激发高校改革的能动性。 行政管理转向以服务为中心，配合大学英语教育改革。行政管理服务大学英语教育改革，搭建平台、汇聚资源和提供保障，为改革奠定坚实物质基础，为深化改革解决后顾之忧。大学英语教育改革要想摆脱路径依赖，在改革推进的过程中需要行政部门支撑，但又需要保持相对独立性。行政管理的服务化导向，有助于减轻高校改革的压力，有利于学术研究发展满足社会动态需求。通过行政措施对需求和供给关系进行调节，引导高校研究转移到社会热点问题上，研究问题的社会需求指向更有利于促进大学英语教育发展“产学研”的发展。 3.3. 加强实施机制建设 实施机制是指由一种社会组织或机构对实施或违反制度的人(或团体)作出相应的奖励或惩罚，从而使这些激励或约束规则得以实施的条件或手段的总称 [ 7 ]。推行实施机制，能够有效推进大学英语教育改革稳步推进，对于改革怠慢或拖延的行为给予惩罚，加强改革全方位精准落实。而对于提出建设性改革措施的个人或单位以及对改革有推进作用改革试验给予奖励，激发个人和单位对大学英语教育改革的积极性和提高改革活力。 有规则但缺乏实施机制等于没有规则 [ 8 ]，因此加强同规则契合的实施机制是必不可少的。在推行教育改革的过程中，必须紧紧围绕素质教育目标对大学英语教育进行督导和管理，建立一套科学合理的评估和奖励体系，确保大学英语教育改革目标的实现。同时，实施机制的建设不是一蹴而就的，协调改革参与者之间多方的利益和需求的同时，需要结合现实情况和需求对各项制度进行调整和完善，保证实施机制中各项制度的科学性和人性化。此外需要注意加强对改革推行保障措施建设，针对大学英语教育改革过程中可能出现的问题和特殊需求给予充足的保障。一方面消除因为改革推进不顺而产生的顾忌；另一方面，能够为改革顺利推进提供制度保障，如此才能够更好的推进大学英语教育改革。 3.4. 强化模范导向作用 大学英语教育改革是一个周期较长，需要不断努力完善和调整的过程，牵扯的范围广，受影响的人群范围大，在改革初期不能实现完全同步。建立大学英语改革试点，树立改革模范，能够有效回避全面改革带来的风险，并对其他地区和单位具有良好的借鉴意义。 大学英语教学改革涉及的院校众多，各个院校在办学实力、学校学科特色、生源质量存在较大差异。这就决定了不同大学在大学英语教育改革上的定位不同，英语教学目标存在一些差异，因而在促进学生发展上具有不同的目标。强化大学英语教育改革模范导向作用，能够为其他院校提供行之有效的范式，减少重复实践和失败提高改革效率。此外，还能够保证各院校在正确有效的改革路径推进的同时结合自身实际情况发展大学英语教育改革特色。通过树立成功改革模范，展示改革带来的教育质量和教学效率提升等积极影响，不仅能够调动各个大学推进改革的积极性，还能够有效消除因改革受阻或效果不佳产生的猜疑和疑虑，正确引导大学英语教育改革者的心理建设并建立起对大学英语教育改革及其理念的自信与认同，促进大学英语教育改革良性循环。
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user: 4. 结语 大学英语教育改革是一项系统性工程，努力摆脱“路径依赖”，打破定式，需各方凝心聚力，开辟适应社会和经济发展需求具有院校特色的发展路线。同时，它也是学科发展同社会需求相互适应的动态过程。向教育发达国家学习理论和制度，在推进教育事业稳步前进的基础上，系统协调教育体系内部结构和力量，释放改革活力，调动学术研究积极性，将改革积极成果内化形成学科特色。这需要有步骤有计划的逐步实施，相信在多方共同的协调配合下，大学外语教育改革必能摆脱“路径依赖”的惯性，塑造具有中国特色的大学英语教育。
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user: 摘要 本文研究具有公共工期指派的凸资源单机排序问题。任务的实际加工时间是所获得的资源量的凸函数，目标函数是所有任务费用中的最大值。考虑两个问题。在第一个问题中，假设可用资源总数量有限，决策者需要寻找任务的最优排序、公共工期和资源分配方案，使得最大费用最小。第二个问题与第一个问题互补，资源总量没有限制，目标是在最大费用有上界限制条件下，求出最小资源总量、任务排序和公共工期及资源分配方案，使得资源总量最小。分别将上述问题转化为非线性凸规划问题加以处理。证明了两个问题均可以在多项式时间内求出最优解，提供了求解上述问题的多项式时间最优算法。分别给出实例说明算法的运算过程和有效性。
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user: 1. 引言 作为典型的离散优化问题之一，排序问题在工业生产加工和各种涉及企业管理机制范围内，处处可见其用武之处。准时(Just-in-Time)排序生产原则在过去的三十年里引起了众多研究者高度重视，产生了丰富的研究成果。在准时排序生产方针框架下，每个任务都有一个工期，工期经过协议由消费者决定，或者是决策变量。工期有三种形式：(1) 所有任务具有相同的工期(公共工期：common due-date)；(2) 每个任务具有不同的工期(不同工期：different due-date)；(3) 每个任务的工期是处理时间的线性函数(松弛工期：slack due-date)。文献 [ 1 ] [ 2 ] 分别最先提出上诉三种工期，并分别给出了多项式时间最优解。文献 [ 3 ] 进一步把公共工期推广到工期窗口(due-date window)，在窗口内完工的任务没有费用，而在窗口前或窗口后完工的任务分别有提前或延误费用。工期窗口(位置及大小)是决策变量，目标函数是由提前、延误和推迟窗口开始时间及窗口大小共同构成的费用之和。 在传统排序所研究的问题中，一般假定任务的处理时间是固定不变的，排在任何位置进行处理都取恒定常数。随着科技发展和技术的不断完善、企业实力的增强，管理者可以通过增加各类资源来缩短任务的处理时间。这种管理模式在文献中称为具有资源分配的可控处理时间问题。具有资源分配的排序问题在企业的生产加工中等实际环境中有广泛应用，最近二十多年来得到了学者们的大量研究，取得了丰富的研究成果。一般资源消费函数有两种：线性资源消费函数和凸资源消费函数。后者能够很好地反映边际效益递减这一广泛存在的经济规律，因而受到学者的重视。文献 [ 4 ] 比较全面地介绍了关于可控处理时间的研究论文。 在上面工期或工期窗口和各种机器及处理时间约定条件下，研究者取得了丰富的成果。文献 [ 5 ] 讨论工期指派排序问题，处理时间含学习效应和资源分配；文献 [ 6 ] 考虑单机工期窗口指派和资源分配问题，前提条件是具有公共流以及学习效应；文献 [ 7 ] 考虑带有公共交货期窗口和加工时间可控的单机排序问题；文献 [ 8 ] 在可控加工时间条件下研究具有退化效应的单机排序问题；文献 [ 9 ] 研究的单机窗口排序问题中，假设条件是与任务有关的截断学习效应以及凸资源共同决定处理时间；文献 [ 10 ] 在带有学习和退化效应假设下研究相同工期指派问题。得到了相应的最优算法。 在上面众多文献中，目标函数几乎都集中在与提前和延误等费用总和最小化方面。然而对于一种排序，所有任务费用中有一个最大费用，对最大费用最小化问题的研究有重要意理论意义。最大费用最小化对于评估生产系统的效率、对与生产管理过程中最坏情形度量和控制，以及平等对待所有代理商都有现实意义。 在文献中，将目标函数取作最大费用始于文献 [ 11 ]。文献 [ 12 ] 在松弛工期假设下讨论最大费用最小化问题，得到了简单最优算法。文献 [ 13 ] 在松弛工期假设下讨论两个竞争代理商最小化最大费用问题，给出了简单的多项式时间最优算法。 [ 14 ] [ 15 ] 分别考虑工期窗口指派最大费用最小化单机排序问题，得到了相应的多项式时间算法。 本文研究最大费用最小化的工期指派单机排序问题，其中任务处理时间是可控的。通过分配给任务一定的资源来缩短加工时间，使得生产系统获得最大效益。由于资源是有费用的，决策者同时还要考率控制使用资源的成本，这样一来会使得问题变得更加复杂化。与以往多数论文不同，我们同时考虑最大费用最小化，任务具有可控处理时间，任务的实际加工时间是所获得的资源量的凸函数，并且可利用的资源总量有上界限制。侧重考虑两个问题。第一个问题是在资源总量有上界的条件下，确定最优任务排序、最优公共工期以及资源分配方案，使得任务中最大费用最小化。第二个问题与第一个问题互补，其中资源总量没有限制，目的是在最大费用有上界限制条件下，求出最小资源总量、任务排序和公共工期及资源分配方案，使得资源总量最小。解决方法是将原问题转化为非线性凸规划问题进行处理，最后得到求解各自问题的最优算法。
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user: 2. 问题描述 假设管理者使用一台机器(处理机)用来处理n个不相关的任务(工件) J = { J 1 ， J 2 ， ⋯ ， J n } ，所有任务在处理前均已到位等待处理。机器一次处理一个任务，并且要连续处理完，中间不允许中断。所有任务都有一个公共工期 d j = d   ( j = 1 ， ⋯ ， n ) ，d是决策变量。任务如果在工期d之前或在之后完工，则分别有相应提前或延误费用；在时刻 t = d 完工则没有费用。用 p j ( u j ) 表示任务 J j 的实际加工时间，它是资源消耗量 u j 的凸函给数，由下式给出 p j ( u j ) = ( w j / u j ) k ，   u j > 0 ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (1) 其中 w j 为工件 J j 的负荷， u j 是分配给工件 J j 的资源数量， k > 0 是给定常数。定义 π = ( J 1 ， J 2 ， ⋯ ， J n ) 为在一个资源分配 u = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ) 下所确定的工件排序， C j = C j ( π ) 表示 J j 的完工时间， E j = max { 0 ， d − C j } ， T j = max { 0 ， C j − d } 分别表示工件 J j 的提前量和延迟量。以下用 J ( j ) 表示排在位置j的工件， C ( j ) ， E ( j ) ， T ( j ) ， u ( j ) 分别表示 J ( j ) 的完工时间、提前量和延迟量及获得的资源数量。 在确定的工件排序后，每个任务或者提前，或者延误，或者准时完工(这时没有费用)，三者必居其一，其费用为 E j = max { α E j + γ d ， β T j + γ d } ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。总费用定义为 Z = max 1 ≤ j ≤ n { Z j } = max 1 ≤ j ≤ n max { α E j + γ d ， β T j + γ d } 这里，提前、延误和推迟工期单位时间的费用分别记为 α ， β ， γ ，均为给定的正数。 研究的第一个问题中，假设资源总量有上界限制，即在满足 ∑ j = 1 n u j ≤ U 的前提下，决定最优资源分配方案 u = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ) 、任务的最优排序 π 和最优工期d使得总费用 Z = Z ( π ， u ) 最小，其中 U > 0 是可使用资源总量的上限。使用三参数表示法 [ 16 ] 可以表示如下 P 1 :   1 | d j = d ， p j ( u j ) = ( w j / u j ) k ， ∑ j = 1 n u j ≤ U | Z (2) 第二个问题与第一个问题互补，其中对资源总量U没有限制，目标是在最大费用有上界限制(即 Z ≤ Q )条件下(其中 Q > 0 是给定的常数)，求出最小资源总量U、任务排序和公共工期及资源分配方案，使得资源总量U最小。用三参数表示法可表示如下 P 2 :   1 | d j = d ， p j ( u j ) = ( w j / u j ) k ， Z ≤ Q | ∑ j = 1 n u j (3)
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user: 5. 结论 本文研究最大费用最小化的工期指派单机排序问题，其中任务处理时间是可控的。目标是分别在资源总量有限和总费用受限的条件下确定，确定最优任务排序、最优公共工期以及资源分配方案，使得任务中最大费用最小化。解决本问题方法分为两步：首先把研究的问题转化为非线性凸规划问题，运用凸优化理论进行处理；其次利用匹配算法求得最优任务排序，进一步得到最优工期、最优资源分配方案等。作为总结提供了最优算法。用两个实例分别说明算法的运算过程和有效性。 未来研究可以考虑将本文问题推广到工期窗口情形，或者任务处理时间是与位置有关的凸函数情形。新问题将会更复杂，从而具有挑战性和实际应用意义。
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user: 摘要 运用神经网络技术，建立基于主成分分析的长短期记忆神经网络(PCA-LSTM)模型并对股票开盘价格进行预测。实验采用五粮液(000858)股票，首先，利用主成分法对该股票的多个指标进行特征提取，然后利用提取的主成分建立LSTM神经网络模型，并与PCA-Elman、LSTM模型对比，结果发现PCA-LSTM模型的预测结果更好一些。
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user: 1. 引言 运用神经网络来预测金融数据成为当今热点，许多不同类型的神经网络算法也由此产生。股票市场一直受到投资者的青睐，股票价格的变化对投资者的收益有十分重大的影响，因此通过预测未来时刻股票价格进行规避风险是股票研究的一项重要内容 [ 1 ]。学者们认为神经网络可以被人们广泛利用，能较好的优化网络结构。 由于股票数据的特殊性，会受到很多因素的影响，宏观上来看，社会、政治、经济和文化等方面会影响市场价格。微观上看，产业发展前景和区域经济发展状况以及市场等因素也会影响股市。这就使得我们在选取输入变量的时候，容易导致信息量过于庞大，使得神经网络结构过于复杂，加重了神经网络的训练负担，学习速度就会急剧下降；并且，主观上的选择可能影响输入变量与输出变量的相关性，从而导致神经网络运行效率和预测精度变低。 针对这一问题，引入了统计学中的主成分分析法(PCA)，对影响数据的输入变量先进行筛选，通过降维的方法挑出较少的变量，而这些变量对整体数据有85%以上的贡献值，减轻了神经网络的训练负担，并提高了学习率。在降维后使用长短期记忆网络的输入参数减少，提高了网络的运行效率和预测精度。同样对比不降维直接将数据在LSTM中训练，我们就可以发现PCA-LSTM的优点，本文还将引入PCA-Elman网络，对比其他模型的预测精度。
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user: 2. 主成分分析和LSTM网络 2.1. 主成分分析 主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)是比较常用的降维方法，它将原变量的相关性进行转换从而使得维数减少，转换以后的变量叫做主成分。 主成分分析定义如下： 设d维随机变量 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X d ) T ，对原始空间进行线性变化。变换 d ′ ( ≤ d ) 维的随机变量 Y = ( Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y d ′ ) T 。 Y = W ′ X ， 其中 W ∈ R d × d ′ 是变换矩阵， W = [ W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W d ′ ] ， W i 是d维列向量。 设X的协方差矩阵为 Σ ，随机变量Y的协方差矩阵为 D ( Y ) = D ( W T X ) = W T D ( X ) W = W T Σ W ，于是优化目标为 max t r ( W T Σ W ) 根据拉格朗日乘子法有 L ( W ) = t r ( W T Σ W ) − λ ( W T W − I ) ∂ L ( W ) ∂ W = 2 Σ W − 2 λ W = 0 于是得 Σ W = λ W 这样通过求 Σ 的特征根和特征向量就可以解出W，将求得的特征值进行排序： λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ d ，取前 d ′ 个特征值对应的特征向量构成 W = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w d ′ ) ，这就是主成分的解。 解出W后， Y i = w i T X ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， d ′ ，于是有 D ( Y i ) = D ( w i T X ) = w i T D ( X ) w i = w i T Σ w i = w i T λ i w i = λ i 且 cov ( Y i ， Y j ) = 0   ( i ≠ j ) ，可知 Y 1 是方差最大的，为第一主成分，以此类推。 实际中我们用样本方差矩阵估计。 取n个样本，得到样本观测值为 X = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 d x 21 x 22 ⋯ x 2 d ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n d ] 每行为原始d维随机变量的一个观测值，这里用X表示数据矩阵。 确定W后，将原始数据矩阵X降维后得到： Y = W T X T = [ y 11 y 21 ⋯ y n 1 y 12 y 22 ⋯ y n 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ y 1 d ′ y 2 d ′ ⋯ y n d ′ ] 这样原始数据就由d维降到 d ′ 维 X = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 d x 21 x 22 ⋯ x 2 d ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n d ] → [ y 11 y 21 ⋯ y n 1 y 12 y 22 ⋯ y n 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ y 1 d ′ y 2 d ′ ⋯ y n d ′ ] 2.2. LSTM网络 LSTM (Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络，是一种特殊的递归神经网络，与常规递归网络相比能够有效地解决长时间依赖数据信息的问题，防止训练过程出现梯度消失和梯度爆炸的问题。 LSTM神经网络含有智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，网络单元中的gate可以决定input能否能被记住以及output能否被输出，是一种通过门控状态控制传输状态的神经网络。 LSTM在算法中加入“cell”处理器，包含三扇门： 1、遗忘门(Forget Gate)，是LSTM的忘记阶段，对上一节点 f t 的输入信息选择性忘记，留下有用的信息，优化了数据信息。 2、输入门(Input Gate)，是LSTM的记忆阶段，随着时间对 i t 来不断更新状态值Ct，选择留下有用的状态值，抛弃无用的数值。 3、输出门(Output Gate)，是LSTM的输出阶段，经遗忘门和输入门对信息 o t 的不断筛选过滤，最终决定当前状态的输出 h t 。 最重要的是遗忘门(Forget gate)，遗忘门不受人为因素的干扰，自行决定保留多久的记忆 [ 2 ]。
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user: 3. 实证分析 3.1. 数据选取 本文选取五粮液(000858) 2017年5月5日到2020年10月12日共836个交易日的数据。分别用开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、MA.MA1、OBV.OBV、MACD.DIFF、KDJ.K、等9个指标预测未来5日股票的开盘价。我们选取开盘价为输出变量，其他指标作为输入变量。图中可以看出五粮液股票的开盘价格浮动没有明显的规律。 3.2. PCA-LSTM模型 首先把数据作标准化处理，采用“max-min标准化”方法，这样处理数据消除了量纲的影响，但不改变数据的原始意义。 标准化后的数据进行主成分分析将原来9维的数据降到了3维，贡献率已达到95%。降维后将数据输入到LSTM神经网络中进行训练，选取前831个数据作为训练样本，后5个数据作为测试样本，采用前一日的特征指标来预测下一日的股票开盘价格。PCA-LSTM选取Adam作为优化器，经过多次尝试训练，发现当初始学习率为0.008，迭代次数为200次的时候效果最佳。结果如图： 3.3. 模型对比 同样，若不对数据进行主成分分析，在数据标准化之后直接在LSTM神经网络里进行训练，选取参数不变的情况下，得到如图所示的预测效果： Elman网络包含输入层、中间层(隐藏层)、承接层和输出层。Elman对比静态的BP网络，由于它增加了一个承接层当作一种延时算子，具有记忆的功能 [ 3 ]，记忆隐含层前一时刻的输出，对历史的状态比较敏感，由于不断更新网络状态，从而增加了网络处理动态信息的能力。Elman网络结构如图： 将数据用PCA-Elman神经网络训练，结果如下： 我们预测了五粮液2020年9月28日到10月12日共5日的开盘价格，将三种模型的预测值放到如下表格： 从表格中我们也可以知道PCA-LSTM模型的拟合效果最好，较比于LSTM和PCA-Elman模型误差也是最小的，对五粮液股票数据的开盘价格预测效果最佳。
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user: 4. 总结 本文建立了PCA-LSTM、PCA-Elman和LSTM神经网络模型，LSTM是解决长序依赖问题的有效技术。对比试验发现PCA-LSTM对五粮液股票价格的预测精度更高，对于数据波动较大的开盘价格有较好的预测。由于长短记忆网络的适用性比较广，导致模型的变化程度也比较高。后期考虑加入对股票影响大的新闻、市场指数等特征来训练模型，希望能提高模型对股价预测的精准度，给股民的选择带来更有价值的参考 [ 4 ]。
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user: 摘要 椭圆的焦半径、焦点弦、焦点三角形等相关知识是高考的难点，也是学生最容易混淆的知识点之一，只有在学生掌握相关结论的基础上才能更好地解决相关习题。本文主要运用代数、参数方程等方法以及数形结合的思想探究了焦半径、焦点弦的最值问题及焦点三角形的角ÐF 1 PF 2 最大值问题，从多个角度分析了相关问题，更有助于培养学生的发散思维能力。