产教融合背景下高职学生管理工作改革探析

国务院《关于深化产教融合的若干意见》(国办发〔2017〕95号)指出,要构建教育和产业统筹融合发展格局,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接,全面提升人力资源质量[1]。在产教深度融合的背景下,学生具有"双重身份",既是学生,又是学徒,在学校完成理论学习,到企业完成实习任务。学生"双重身份"的特性,将倒逼高职院校需进一步创新学生管理工作模式和方法,实现产教融合模式下人才培养目标。     

橡胶树种质的分子量与分布差异及年度变化研究

[目的]对橡胶树种质的分子量与分布差异及其年度变化进行研究,为橡胶树优异种质挖掘、优良新品种选育和天然橡胶加工提供参考依据.[方法]以18份橡胶树的野生种质和栽培种质为研究对象,采取非刺激割制,在割胶期间的上中下旬采割胶乳,应用凝胶渗透色谱(GPC)进行分子量测定,分析分子量大小及其年度变化情况.[结果]18份橡胶树种质的数均分子量(Mn)、重均分子量(Mw)在种质间和年度内达极显著差异(P<0.01,下同),Mn年平均值为272414~764161,变异系数为0.09~0.37,Mw年平均值为2769600~3561437,变异系数为0.06~0.15;Z均分子量(Mz)在种质间差异不显著(P>0.05),但年度内差异达极显著水平,年平均值为7220414~7697966,变异系数为0.07~0.11;多分散系数(PDI)为4.7~8.8,栽培种质较野生种质具有更宽的分布.在年度变化上,大部分种质的Mn在开割前2个月较高,7月下降后并保持平稳,PDI则相反;Mw和Mz全年呈规律性波动态势,且均在7月中旬有明显的上升趋势.对测试月份分析发现,Mn、Mw和PDI年平均值与每月的上中下旬、代表性月份(5、7和10月或6、8和10月)测定平均值的相关系数均在0.950以上;Mn和PDI在代表性月份各测定1次,与年平均值的相关系数也在0.950以上(除6月上旬外),Mw则是5月下旬和7月、10月任一旬,以及6月下旬和8月、10月任一旬的平均值与年平均值的相关性更好,分别达0.927和0.913.18份橡胶树种质的GPC曲线各自呈现出一定特征,根据低峰情况可初步分为单峰和高低双峰分布2种类型,高峰大多出现在logMw为6.5处,低峰大多出现在logMw为5.4处.[结论]Mn、Mw和PDI可作为橡胶树种质胶乳特性的遗传指标,Mz不适合作为遗传指标.Mn、Mw和PDI年度内存在一定变化,可采取代表性月份测定或每月测定.     

茶文化在企业人力资源管理中的运用

企业人力资源管理活动是现代企业经营建设过程中的重要元素内容,创新开展此项工作极为必要。当然通过选择合适的文化元素,诠释具体的文化理念,从而在丰富职工素质理念的基础上,实现企业人力资源管理活动的有效开展。本文拟结合现阶段多数企业开展人力资源管理活动的问题和欠缺,结合企业人力资源管理活动开展的具体要求,通过融入茶文化元素的具体内涵,从而探究茶文化元素在企业人力资源管理活动中的具体运用思路。     

母猪饲养管理要点

养猪业是否赚钱,关键在于对母猪的饲养管理。要想提高养猪生产水平,在相同条件下获得最佳经济效益,就必须做好母猪饲养管理的相关工作。母猪是养殖场经济效益的"发动机",做好母猪的体况管理有助于维持母猪群的健康,提高母猪群饲料利用率,延长母猪群使用年限,充分发挥母猪的遗传潜力和提高母猪终生的繁殖性能。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。