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51.
冬奥遗产文化可持续发展初级阶段的亮点是成为引领奥林匹克运动前行的重要主题,并为冬奥遗产注入了新的“灵魂”。随着北京冬奥会和冬残奥会大幕落下,北京冬奥会留下丰富的遗产成果为冰雪经济形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局注入新动力,同时也打开了我国体育与奥运文化融入国际环境发展的新局面。研究结果表明:首先,冬奥遗产文化具有独特性、创造性与传承性的特点,“走出去”的价值意蕴表现在能够加强国际体育经济与文化往来,加快民族体育文化与国际体育文化交轨;其次,借助北京冬奥会与冬残奥会的遗产文化,抓住冬奥遗产文化可持续发展期“走出去”的机遇与挑战,着力破解体育文化国际交融之瓶颈;最后,构建中国奥运文化与体育文化合作新发展格局,寻求西方体育文化契合点,优化冬奥遗产文化“走出去”的可持续发展体系。  相似文献   
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53.
文章首先回顾了“一带一路”倡议提出10年以来在政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通方面的建设成效,阐释了“一带一路”建设对构建“双循环”新发展格局的重要意义;进而,结合我国新发展阶段的实际国情,分析了“一带一路”建设在全球经济贸易新形势上面临的机遇和挑战;最后,从产业链协同、营商环境建设、新动力培育、科技创新赋能、风险管控防范5个方面提出了高质量共建“一带一路”的政策建议。  相似文献   
54.
自20世纪末以来,“逆全球化”浪潮不断涌现,不少国家在教育上采取的封锁态度,改变了我国高等教育的发展环境,使之面临着新的挑战。然而,“逆全球化”不是全球化进程的终结,高等教育在全球范围内的流动不会停滞。在“逆全球化”不断涌现之时,我国高等教育系统需重新审视所面临的新趋势,在主动谋变、化危为机中发展新优势,在逆境中寻找新方向。从宏观到微观来看,需在国际化变局中积极构建“双循环”发展的新格局;助力我国成为全球留学新阵地,提升我国高等教育的国际影响力;组建大学国际联盟,发展高等教育国际化的新力量;打造高等教育“云端化”新空间,为我国构建和引领“人类命运共同体”培养合格人才,提供基础性的服务和支撑。  相似文献   
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56.
57.
新时代,我国高度重视劳动教育,劳动教育的良好氛围正逐步形成并初见成效,在高等教育领域也不例外,然而,高校劳动教育仍然面临高校内部尚未形成完整教育体系、高校外部相关主体协同乏力等诸多困境。为此,构建“多主体双循环”劳动教育模式,即高校内部劳动教育的“三维联动”(课程教学、实践活动、文化型塑)内循环和外部劳动教育的“五位一体”(学校、家庭、社会、企业、国家)外循环,多主体双循环融通协同,能够更有效地推动劳动教育实现内涵式发展,促进我国高校劳动教育理论研究与实践创新。  相似文献   
58.
2022年,RCEP的正式生效为我国在新时代构建以国内循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局提供了新的重要契机,同时也蕴含着各种挑战。如何通过完善国内税收制度巩固我国在RCEP贸易框架中的利益是一项重要命题。从RCEP生效后的发展需要看,我国现行税收制度在促进双循环方面存在不足,如国内税制不利于我国参与国际税收协调,与RCEP成员国的税制协调不畅,与RCEP成员国间的税收协定不完善等。因此,应构建与国际分工相适应的国内税制,增强我国与RCEP成员国的税收协调力度,修订完善我国对外签署的税收协定,以保障RCEP生效后国内国际双循环更好更快发展。  相似文献   
59.
双循环三逻辑”通达化成教学是一种揭示知识“内循环”通化为智与“外循环”活化为能的发展轨迹,并融通课程内容呈现的逻辑、学生学习通达的逻辑、施教活动化成的逻辑,从而促进师生教学优效和素养发展的课堂教学模式。其模式的建构基于对课堂实践智慧的凝练、信息加工理论的改进和知识管理原理的运用,力求实现贯穿“减负提质增效”思想并具有顺性、适度、低耗、优质、长效等特征的优效教学目标。“双循环三逻辑”通达化成教学模式的构建包括“传道”“授业”“解惑”“修品”的教学目标,基于知识转化(双循环)与课程优化、学习通达、教学化成(三逻辑)的指导思想,“引趣—诱思—互动—通达—化成—相长”的操作程序,与知识、技能、思维和品行相适应的教学方略,稳定多样的师生关系和教学角色,围绕知识之通、技能之达、思维之化、品行之成等方面采用知识性、技术性、表现性和实操性等方式评价。“双循环”揭示知能通达的变化轨迹,“三逻辑”说明教化育成的前提条件。  相似文献   
60.
深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。  相似文献   
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