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教育
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教育
大数据和产教融合
湖北中潮教育科技集团有限公司(简称“中潮教育”)是一家基于教育大数据和产教融合理念,通过教育内容研发与创新,充分利用移动互联网和信息技术的手段,打造商学类、管理类、法律类、党建类、人文类专业、职业与行业的课程体系,为各类企业、事业和政府组织建立特色化的职业技能提升学习系统,帮助社会大众提升职业素质,培养学习型组织,实现利用互联网平台传授知识、传播思想、传承文化的教育企业。
湖北中潮教育科技集团有限公司
2022-07-26
【新华网】新华社看长春丨名校名企齐聚长春,共议建设
教育
强国——来自第63届高等
教育
博览会一线观察
精彩纷呈的论坛里,前沿教育理念碰撞出火花;人潮涌动的展馆内,AI赋能教育在多元场景中实现;热闹非凡的签约仪式上,多所高校与企业双向奔赴……23日,第63届高等教育博览会(以下简称“高博会”)在吉林长春拉开帷幕。
新华网
2025-05-24
中国高等
教育
学会2025年工作会议在京举行
4月12日,中国高等教育学会2025年工作会议在京举行。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻落实全国教育大会和2025年全国教育工作会议精神,围绕《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》和高质量实施三年行动计划,安排部署学会2025年重点任务。
中国高等教育学会
2025-04-14
报名中 | 平行论坛“高等
教育
数字化发展的实践与创新”
平行论坛“高等教育数字化发展的实践与创新”报名
中国高等教育学会
2025-05-16
【央视新闻】第63届高等
教育
博览会在吉林长春举行
第63届高等教育博览会5月23日到25日在吉林长春举行,吸引了全国6000多家高校、科研机构和企业携前沿科技成果参展、参会,为各方搭建人才供需对接和科技成果交易合作平台。
央视新闻客户端
2025-05-25
【新华网】第63届高等
教育
博览会聚焦融合创新
第63届高等教育博览会在吉林省长春市开幕,建设教育强国·高等教育改革发展论坛同日举行,吸引千余所高校及科研机构、800余家科技企业参加,聚焦以融合创新赋能教育强国建设。
新华网
2025-05-23
【新华网】第63届高等
教育
博览会聚焦融合创新
高博会开幕会上,上海交通大学、浙江大学等12所高校的书记校长围绕推进科技创新和产业创新深度融合、以科技服务教育强国建设,共话高等教育未来,57个重点项目现场签约。
新华网
2025-05-23
中国
教育
新闻网聚焦:第63届高博会精彩要览
中国教育新闻网:5月的长春,创新涌动。今天,第63届中国高等教育博览会在吉林省长春市开幕,展览为期3天,以“融合·创新·引领:服务高等教育强国建设”为主题。中国教育新闻网走进中铁·长春东北亚国际博览中心展馆,感受一场结合科技创新与产教融合、人才战略与区域振兴的盛会。
中国教育新闻网
2025-05-27
论坛观点聚焦 | 平行论坛:
教育
家精神的时代内涵与实践探索
5月23-25日,建设教育强国·高等教育改革发展论坛在长春举行。高水平大学书记校长、顶尖专家学者、创新型企业家等,齐聚一堂,共同开展教育领域重点难点问题大讨论,促进最活跃、最前沿思想的“交流碰撞”,实现“同题共答”、经验共享。
中国高等教育学会
2025-06-05
流域(区域)水环境污染物空间分布
评估
与决策支持服务
项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域,成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析,并设置敏感断面(松花江流域的同江断面,新安江流域的跨省断面--街口断面)进行溯源分析,能够为流域(区域)水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:(1)污染源空间解析:进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等,由于监测站点只能评价静态的理化指标,SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等,通过监测数据追溯污染来源,分析来自不同污染源的污染量和比例,有针对性地对水质进行控制和管理,找出污染贡献最大的区域加以治理,实现投入产出的效益最大化; (2)面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计:利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况,有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题,通过对流域整体水质状况的预测分析,找出水质较差河段,进而有效优化监测站点的空间设置,为水环境质量达标提供支持。 (3)面向敏感区(达标断面)的削减措施优化:例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等,作为考核或评估断面进行污染物传输分析,分析上游各子流域对其污染贡献大小,甄别污染贡献最大的区域,优化管理措施的设置。
南开大学
2021-04-11
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