基于传统文化的入学与毕业仪式教育实践研究

来源 :上海教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:laohuob
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
<正>入学毕业、入队离队、入团、成人仪式等活动,具有重要、特殊的意义,是思想道德教育的宝贵资源。因此,学校应精心设计和组织这些活动,充分调动学生参与其中,以达到"弘扬民族精神,增进爱国情感,提高道德素养"的目的。这其中,入学教育和毕业教育关乎学生身份认知的转变,决定了其一定时期的行为与价值观的阶梯性成长,至关重要。
其他文献
在经济金融和生物医学等领域的数据分析中,需要处理的响应变量往往取值为正.由于乘积回归模型其响应变量是非负的,成为研究这类数据集的重要统计模型.乘积回归模型又称加速失效时间模型(AFT),是生存分析的重要研究对象.乘积回归模型不仅可以研究协变量是向量的形式,同时也可以处理协变量是函数型的数据.回归模型一般以绝对误差为基础,建立估计方法,研究理论性质.然而在一些实际应用中,比如金融数据,人们往往更关心
学位
随着数据挖掘和存储技术的进步,越来越多的数据能够被获取。一方面,数据规模的激增使得研究变量的个数快速增长,各变量之间的关系也愈发复杂,形成了错综复杂的网络关系。通过对图模型结构的学习的来揭示众多变量之间所隐含的底层网络结构可以为研究者们提供更多有用的信息,在很多实际应用中具有重要的现实意义。另一方面,面对大规模的数据,假设所有的数据服从同一分布,或者具有相同的结构并不合理。实际上,对于一组大规模的
学位
大气污染作为中国十大环境问题之首一直受到广泛关注,其对大气质量、气候变化、人类健康有着显著的负面影响。地球大气中广泛存在的生物源挥发性有机物(BVOCs)是导致大气污染的重要前体物之一。在各种BVOCs中,异戊二烯和单萜烯类物质的含量最为突出。研究发现,在部分地区,一种类异戊二烯物质,2-甲基-3-丁烯-2-醇(MBO232)的浓度会达到异戊二烯的4-7倍,并且其在白天的排放量比单萜烯类物质高1-
学位
噪声问题已成为日常生产生活中的一个重要问题。对结构进行声学优化设计,能够有效提高其降噪性能,具有重要的实际意义。本文主要开展了结构声学优化分析,发展优化算法,运用等几何边界元法进行结构优化及内外表面吸声材料分布的拓扑优化研究,运用细分曲面法提高计算精度,并应用于道路声屏障、汽车内声场、消声器、潜艇、飞机等的优化设计,提高其降噪性能。论文的主要内容如下:1.基于非均匀有理 B 样条(non-unif
学位
<正>蔡宇冬和郑茵联系时,自称朱大师,从未提过自己的真名。他先收了郑茵100元给她算八字,然后提出,要超度郑茵流产的孩子的话,需要一笔压香钱,做法事的服务费和购买贡品的钱需另外计算“刘希婷最近心情可差了,你和她见面别提钱的事。”郭士坤到了河北省唐山市后,来接他的“冷哥”是这么嘱咐他的。
期刊
致密储层在全球油气资源中占比较高,随着油田开发技术的提高,开采低渗乃至特低渗储层中蕴藏的石油已具有工业价值。实现致密储层的高效开发需要应用专门的油藏数值模拟技术。目前商业软件不能准确描述我国致密油藏非线性渗流规律,并且存在裂缝处理方面的缺陷,亟需完善。对致密储层而言,其孔径在微纳米数量级,其间渗流往往表现出非线性特征,传统的线性达西定律已不能准确描述。要完成致密油藏数值模拟,需要建立合适的非线性渗
学位
液滴操控技术在现代工业生产体系中发挥着十分重要的作用,例如在微流控技术,表面自清洁技术和表面热传输性能优化等领域。传统的液滴操控技术尽管发展十分成熟,但也存在部分缺点,例如无法在复杂精密的环境中进行液滴操控,而新兴的利用非接触性马朗戈尼效应进行液滴操控的技术能够克服此类问题,因此引起了广泛的关注,但对于其中原理的揭示则普遍缺乏定量的研究,在应用层面的研究也相当匮乏。本文从实验角度出发,结合理论分析
学位
椭圆曲线在密码学上的应用主要分为:椭圆曲线密码体制、基于双线性对的密码体制和基于同源的后量子密码体制。这三类密码体制的基本运算是标量乘和双线性对,目前计算标量乘最快的方法是Longa和Sica(ASIACRYPT 2012)的4-GLV分解,计算双线性对的主要算法是Miller算法(JOC 2004)。计算4-GLV分解系数可以约化成求四维格(下文简称4-GLV约化格)的一组短基。目前求4-GLV
学位
多响应变量回归是一种重要的统计学习框架,其在自然语言处理、推荐系统、生物数据聚类等诸多领域得到了广泛应用。区别于单响应变量回归,多响应变量回归使用相同的一组自变量对多个响应变量建模,进而去估计参数矩阵。然而在当今的大数据背景下,庞大的样本量、纷繁复杂的变量种类给计算效率、参数估计相合性以及模型可解释性带来了前所未有的挑战。尤其是在高维多响应变量回归中,自变量和响应变量的规模都非常大,需要估计的参数
学位
图像识别模型的训练依赖于海量的标注数据。然而,由于多种外部因素例如拍摄视角变化和背景噪声的影响,不同数据集有着不同的性质。我们将不同的数据集视为不同的域。在一个域上训练得到的分类器可能在另外一个域上有较差的性能。因此,跨域技术希望尽可能利用多个域内不同类型的数据,使之适应于不同的数据分布,从而满足不同用户、不同设备、不同环境的不同需求,获得在每个域以及未知域性能最优的模型。目前已有针对跨域问题的多
学位