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991.
目的:用高效液相色谱法测定小檗碱甲氧苄啶胶囊的含量。方法:用十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂;以0.05mol/L磷酸二氢钾溶液-乙腈-三乙胺(70:30:0.1)为流动相;检测波长为263nm;流速为1.3ml/min。结果:该方法在0.008mg/ml~0.08mg/ml范围内,小檗碱峰面积与质量浓度呈良好的线性关系。线性方程为y=3.106E-08x+4.980E-05,线性相关系数r=0.9999,回收率为99.8%,重复性实验RSD=0.31%(n=6)。结论:方法简便,快速,准确,适用于该产品质量控制。  相似文献   
992.
采用高效液相色谱法测定氨苄西林氯唑西林钠的含量。该方法在0.06mg/ml~0.6mg/ml范围内两主峰的峰面积与浓度呈良好的线性关系 分离度大于1.5 其回收率分别为99.3%、99.5% 取不同的供试品进行试验,结果表明该方法重现性好,操作简洁,快速,可同时检测双组分的含量,适合于该产品质量控制。  相似文献   
993.
“双一流”建设需要一流师资队伍的支撑,一流师资队伍的建设要以绩效评价为杠杆。教师绩效评价体系关联教师工作评价与学校管理,承担着促进教师发展和监督教师工作的两大职能。但在管理实践中,绩效评价对教师的监督作用有余而促发展作用不足,其中主要原因是绩效评价在学校管理和教师工作中的错位和角色迷失。在一流师资队伍的建设过程中,绩效评价充分发挥杠杆作用要依靠其角色由“监控器”向“助推器”转变,绩效评价体系的作用重心要由教师管理过渡到教师发展,绩效评价制度要由教师的外部激励转化为教师寻求自身发展的内在动力。  相似文献   
994.
绩效考核注重对个人工作表现和效果的考核,有利于提高个人收益和组织的整体运行效果,对改变高校传统的人事考核管理模式和提高高校办学效益具有重要的意义。高校教职工绩效考核应坚持提高效率和质量相结合、实施定量与定性考核相结合、向教学科研倾斜和统筹兼顾的原则。当前,高校绩效考核中形式化问题比较突出,绩效考核评价体系不科学和存在弄虚作假的问题。对此,高校应积极探索促进绩效考核工作科学发展的策略:摒弃形式主义,深入推进绩效考核工作;充分考虑绩效考核的复杂性,加强考核体系建设;加大业绩造假问题的查处力度,维护考核的公平和正义。  相似文献   
995.
二级学院作为高校内部的办学主体,其办学质量直接影响高校整体的办学水平。在新时期高等教育发展的新形势下,作者针对学校建设发展及人才培养工作中的突出问题,以激发二级学院发展动力和提高人才培养质量为着眼点,构建了以绩效评价为抓手的二级学院质量保障和提升机制,并进行了长期的探索与实践。文章以西安建筑科技大学正在开展的二级学院绩效评价工作为例,探讨了二级学院本科生培养工作绩效评价体系构建及实施过程的相关问题。  相似文献   
996.
大学教师绩效评价是组织基于一定的评价标准对教师工作绩效进行价值判断的过程,教师个体与相关组织根据评价结果做出反馈,实现双方互动。根据工作需求—资源理论,绩效评价是大学组织向教师个体提出的任务需求,具有诊断性、鉴定性、导向性、调控性和激励性等功能。但在教育实践中,评价指标体系本身的合理性及教师对它的理解都可能与评价的初衷出现背离,从而影响评价实施的效果。因此需要在充分认识教师劳动本质的前提下,重视指标体系的科学化建设,释放评价指标体系的多重功能,真正深化一流大学评价改革。  相似文献   
997.
文章构建了地方高校产业学院绩效评价指标体系框架,并运用层次分析法(AHP)得到各指标权重。在此基础上开发出地方高校产业学院绩效评价量表,并对H大学产业学院进行量化评价。研究发现,目前地方高校产业学院正处于探索发展阶段,且受国家教育政策的影响程度较大。总体来看,地方高校产业学院近年来发展速度较快,但内涵建设有待加强。建议合理确定产业学院的绩效考核周期,开发智能化的产业学院绩效评价模型,推进产业学院绩效评价结果的应用。  相似文献   
998.
目的:用高效液相色谱法测定甲硝唑芬布芬胶囊的含量。方法:用十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂;以甲醇-乙腈-水(40:60:40)(用磷酸调节pH值至3.0)为流动相;检测波长为300nm;流速为1.0ml/min。结果:该方法在0.04080-0.2040mg/ml范围内,甲硝唑峰面积与质量浓度呈良好的线性关系。线性方程为y=3.8114E-08x-1.4259E-04,线性相关系数r=0.99999,在0.03024~0.1512mg/ml范围内,芬布芬峰面积与质量浓度呈良好的线性关系。线性方程为y=2.5272E-08x—1.7078E-03,线性相关系数r=-0.9999,回收率为99.2%和99.6%,重复性实验RSD=0.18%、RSD=0.23%(n=5)。结论:方法简便,快速,准确,适用于该产品质量控制。  相似文献   
999.
Machine learning algorithms enable advanced decision making in contemporary intelligent systems. Research indicates that there is a tradeoff between their model performance and explainability. Machine learning models with higher performance are often based on more complex algorithms and therefore lack explainability and vice versa. However, there is little to no empirical evidence of this tradeoff from an end user perspective. We aim to provide empirical evidence by conducting two user experiments. Using two distinct datasets, we first measure the tradeoff for five common classes of machine learning algorithms. Second, we address the problem of end user perceptions of explainable artificial intelligence augmentations aimed at increasing the understanding of the decision logic of high-performing complex models. Our results diverge from the widespread assumption of a tradeoff curve and indicate that the tradeoff between model performance and explainability is much less gradual in the end user’s perception. This is a stark contrast to assumed inherent model interpretability. Further, we found the tradeoff to be situational for example due to data complexity. Results of our second experiment show that while explainable artificial intelligence augmentations can be used to increase explainability, the type of explanation plays an essential role in end user perception.  相似文献   
1000.
技术创新活动作为企业核心竞争力的重要来源,备受理论界和业界的关注.随着对技术创新理论和实践研究的深入,人们更多地把视野聚焦于技术创新绩效的影响因素及评价体系.本文旨在从日益兴起的网络环境出发,基于资源观、知识观及能力观的角度,对技术创新绩效的影响因素进行深入系统的梳理与归纳,分析其内在的作用机理并提出适当的建议,为更好提升技术创新绩效提供借鉴.  相似文献   
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