保证教学大纲对高校教学的指导作用——关于高校如何重视本科专业课程教学大纲工作的思考

依据对我国部分高校本科专业课程教学大纲工作的调查,目前教学大纲工作存在的问题是执行不严格,缺乏约束力,教学大纲对教学工作的指导和规范作用未能充分发挥。为解决这一问题,需要高校有关部门加强研究,提高对教学大纲工作支持的有效性,切实提高教学大纲的权威性与合法性。     

“12.23”井喷事故尸体检验鉴定

硫化氢是一种无色的、有刺激性的、剧毒的、有腐蛋臭味的挥发性气体。在阴沟、粪池或污水潭及有些油井、天然气井中含有硫化氢气体,因此不时有掏粪工、天然气井邻近的人发生硫化氢中毒的报道。2003年12月29日,在重庆市开县发生了天然气井喷事故,244人死于硫化氢中毒,另有200多人出现不同程度的中毒症状,现将有关硫化氢中毒的法医学尸体检验进行总结,供参考。1案例资料2003年12月29日中国石油西南油气田分公司重庆开县罗家16号井发生井喷,大量含硫化氢和二氧化碳的天然气喷出,弥漫半径达2km,附近两个村庄笼罩在高浓度泄漏的天然气中,造成该特…     

浅论能力本位职业教育中的能力

从英文释义、起源发端、课程开发、教学评价、教学实施五个方面进行分析可以发现,能力本位职业教育中的能力应理解为技能①。以此为基础,能力本位职业教育应该承认,要解决的主要问题是适用性问题,即这种职业教育思想及模式的产生,主要是为了解决如何培养受教育者实际操作能力的问题。     

浅论学分制改革应遵循的理念

提高教学质量是学分制改革的出发点和归宿;不能“为改革而改革”,改革要有针对性,要注重实效;改革应从国情、校情等实际情况出发,要具体问题具体分析。     

加强法律援助 服务打工经济

介绍了该厂把“家庭亲情安全联保”引入群众安全管理的经验。2005年6月，厂工会在热带车间召开了“职工家庭亲情安全联保”恳谈会。期间，20名职工家属参观了热带生产线和职工休息室，让家属真正体验到了什么是钢与火的洗礼。参观后，家属们签订了《家庭亲情安全联保责任书》。《责任书》内容除职工按标准严格执行厂内各项规章制度外，对家属增加了“及时提醒职工上班穿戴好劳保用品；不违章作业、不违章指挥、不违反劳动纪律；     

社会主义的全球化与本土化——兼论中国特色社会主义对科学社会主义的丰富和发展

全球化是资本主义扩张的结晶,但它绝非与社会主义相悖。全球化的每一次发展都与社会主义有着深刻的内在联系。中国共产党正是在同全球化相联系的进程中,成功地开创出一条全新的战略道路——建设中国特色社会主义的新道路,极大地丰富和发展了科学社会主义理论。     

人民军队是社会主义和谐社会事业忠诚的保卫者

中国社会主义建设的历史事实告诉我们:没有一支人民的军队,人民的一切就无从保障,社会主义事业就不能生存和发展。人民军队作为中国社会主义事业的保卫者,为构建社会主义和谐社会提供了必要条件。人民军队不可替代的重要地位,决定了人民军队必须承担起中国共产党领导的社会主义和谐社会事业建设时期赋予的历史使命。     

NCBI数据库在常见嗜尸性蝇类种属鉴别中的应用

目的探讨NCBI数据库比对分析对常见嗜尸性蝇类种属鉴别中的应用价值。方法收集2009年1月至2012年12月重庆市常见嗜尸性蝇类不同发育历期2科5属7种样本52份,采用Chelexl00法提取mtDNA,利用2对引物扩增细胞色素C氧化酶辅酶I基因,分别截取498bp和841bp相同长度的序列,采用MEGA软件计算种内及种间进化分歧情况,并分别在NCBI数据库进行序列BLAST搜索种属同源性比对分析。结果所得序列种内进化分歧均数在0％～0．7％之间,种问进化分歧均数在7．5％～16．1％之间;7个种属的样本序列Ⅰ和序列Ⅱ分别有5个和6个种属完全比对正确,样本总体的正确率分别达到96．15％和98．08％,Maxident值均在97％以上。结论采用序列同源性比对分析,并借助NCBI数据库强大的检索分析功能,可准确进行常见嗜尸性蝇类的种属鉴定,为法医学死亡时间推断提供重要参考依据。     

应用免疫磁珠分离混合斑中精子

目的探讨应用免疫磁珠法分离精子-上皮细胞混合液中精子的可行性。方法制备不同比例的精子-上皮细胞混合液各15例,分别应用免疫磁珠法及差异裂解法提取精子,经PCR扩增进行DNA-STR分型,比较两者的差异。结果免疫磁珠可以特异性捕获精子,对精子个数为500～2 000/mL的混合斑STR分型成功率(正确分型13个以上,RFU200)为93.33%,差异裂解法为46.67%,两种方法存在明显差异(P0.05)。结论免疫磁珠可有效分离精子和混合斑中其他成分,在精子个数低于2 000个/mL检材中优于差异裂解法。     

基于集成学习技术对死亡时间的研究

目的 利用集成多种机器学习算法对死亡时间进行推断。方法 收集近5年来中国西部某地546起死亡案例的尸体数据,利用KNN、隔离森林和SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)超采样算法对数据进行整理填充,开发出一种将决策树、随机森林和logistic回归集成在一起的机器学习算法,基于博弈论的sharpley指数对模型中重要影响因子进行比较,优化参数,进而推断死亡时间。结果 通过集成方法,在数据从不完整到完整的过程中,将决策树、随机森林和logistic回归三种准确度在70%～80%的弱分类器集成为准确度在99%以上的强分类器,通过17例案例的实际应用,误差在4 h以内的案例达41.18%。结论 利用集成算法可以有效的将多种机器学习算法集成为推断死亡时间准确度更高的算法,基于此建立的死亡时间推断模型可以应用于死亡时间推断。