本章重点阐明了加强出版队伍建设的 必要性,介绍了出版工作者应该具备的基本素质, 叙述了出版人员的任职资格与岗位培训的基本类 型与内容,探讨了我国出版教育的发展过程、存 在问题及发展思路。 令学习目的:通过本章学习,认清加强出版队伍建 设的意义,熟悉出版工作者应具备的基本素质及 任职资愔,掌握岀版队伍岗位培训的类型及其基 本操作要求,明确发展出版教育的主要思路

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

学习“工程测量” 测量科学技术在国民经济建设和社会可 持续发展以及国防建设中的重要地位不断 提高,应用不断扩大。 宁津生 课程的性质 工程测量,土木工程测量。专业基础 课;土木工程等专业的基本技术;工程建 设的主要导向技术 学习 理论教学、实验教学、实习教学。根 据理论教学需要开展实验教学,完成必要 的作业;实习教学将作为独立课程在理论 教学之后进行

一、财务评价的概述 1、概念:在国家现行的财税制度和市场价格体系下,分析和预测项目的财务效益与费用,计算财务评价指标,考察拟建项目的盈利能力、偿债能力和抵御风险的能力,据以判断项目的财务可行性 2、财务评价的基本原则 (1)费用与效益计算范围的一致性原则 (2)费用与效益识别的有无对比原则 (3)动态分析与静态分析相结合,以动态分析为主的原则 (4)基础数据确定中的稳妥原则

金属压型钢板的发展和应用 一、概述 近年来,随着钢结构建筑的迅速发展,以彩色涂层钢板经过辊 压成型的彩涂压型钢板构件或制品(屋面板、墙面板)的应用也越 来越广,而且由于其自身的优越性,已经被建筑师和社会各界所认 可。你可以在许多大型的购物商城和工业设施、工业厂房、民用建 筑、办公楼、会展中心以及体育设施中看到彩钢板产品的大量应 用,而且可以预见,这种迅速发展的势头在未来几年内,还会得到 增强

第四章门式刚架 第一节结构体系 门式刚架是二战期间迅速发展起来的,由相互依存的构件组成统一体,即由梁、 柱、檩条、墙梁支撑和金属波形板材设计成协同工作的金属预制装配的建筑体系。战后 被广泛采用,我国六十年代中期开始推广,并在援外工程中使用,取得良好的国际赞 同。由于十年动乱终止了这种建筑体系的发展,改革开放以来,特别是民营企业的蓬勃 发展,门式刚架结构体系据不完全统计已建了00万m2,而且每年以100万m2的速度递 增

课程的性质、目的和任务 (一)课程性质 《养羊学》是畜牧专业的主干课程。它具有很强的理论性和实践性,它将一些基础 课和专业课的知识连为一体,起到重要作用,并最终为家畜饲养管理服务。 (二)课程目的和任务 通过本课程的学习,使学生掌握养羊学的主要内容和饲养管理的基本方法。以及建 立管理方法和繁殖育种的基本技能。提高学生饲养管理的能力。重点使学生掌握羊及反刍 动物等复胃动物的品种、羊毛品质、饲养管理、繁殖育种的内容和方法

第一节墙体的类型及设计要求 一、墙体类型 (一)按墙体的位置分类 内墙———位于建筑物内部的墙,分隔 外墙位于建筑物外部的墙,围护 纵墙——沿建筑物长轴方向布置的墙 横墙———垂直于建筑物长轴方向的墙 山墙横向外墙 檐墙纵向外墙

为了考察设防烈度对钢筋混凝土框筒结构受力性能、材料用量的影响,在充分调研了目前我国100 m以上已建或在建超高层建筑的基础上,选择150~300 m范围内钢筋混凝土框架-核心筒办公类超高层作为代表性研究对象,建立了12个不同烈度、不同高度下的计算模型,详细分析了其结构的周期比、剪重比、刚重比、地震作用和风荷载影响等结构受力性能以及结构的用钢量、混凝土用量随设防烈度的变化情况.研究结果表明,对于济南恒大国际金融中心工程,随着设防烈度的提高,结构自振周期减小,扭转周期滞后于平动周期,扭转效应减小,而结构剪重比明显增加;低烈度地区结构受重力二阶效应的影响较大,整体稳定性成主要安全控制因素;地震作用的影响随设防烈度的增加而增大;6度区建筑超过200 m后,用钢量明显增加,而8度区用钢量随建筑高度呈线性增长;6度和7度区单位面积混凝土用量接近,而8度区混凝土用量增幅约为19%左右,所以设防烈度对结构工程材料用量影响显著

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径