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1.
近年来,人们越来越多地推动自闭症儿童家长有意义地参与科学研究。这种参与式研究能够更好地满足自闭症谱系障碍儿童及其家庭的评估和干预需求。从自闭症儿童自身特征、家庭因素、研究课题本身等方面分析影响家长参与课题研究的因素,基于对影响因素的综合分析,分别从家长及研究者层面提出相关对策建议,以促进家长更积极、更深入地参与课题研究,从而为自闭症儿童的干预提供更多机会。  相似文献   
2.
目的探讨自主运动调节tau蛋白激酶和tau蛋白磷酸酶的基因表达,抑制APP/PS1转基因小鼠海马tau蛋白过度磷酸化,进而改善学习记忆能力的分子机制。方法C57系APP/PS1转基因小鼠随机分为运动组(TE)与对照组(TC);C57系野生小鼠亦随机分为运动组(E)与对照组(C)。其中,TE组和E组小鼠从3月龄开始,给予16周的跑轮运动装置,TC组和C组小鼠不施加运动干预,作为相应对照组。Morris水迷宫实验检测APP/PS1转基因小鼠的空间学习记忆能力,Western Blot实验检测海马磷酸化tau蛋白(P-tau)水平,RT-PCR实验检测海马tau蛋白及tau蛋白激酶GSK-3β和CDK-5,tau蛋白磷酸酶PP2A和PP1 mRNA表达。结果(1)与TC组相比,TE组小鼠Morris水迷宫游泳潜伏期显著性降低(P<0.05),平台象限的游泳时间百分比显著性增加(P<0.05),穿越原平台位置的次数极显著性增加(P<0.01);(2)与TC组相比,TE组小鼠海马总tau蛋白mRNA表达显著下调(P<0.05),Ser202位点和Thr181位点P-tau蛋白表达均显著性下调(P<0.05);(3)与TC组相比,TE组小鼠海马tau蛋白磷酸化激酶GSK-3β(P<0.01)和CDK-5(P<0.05)mRNA表达显著性下调,tau蛋白磷酸酶PP2A(P<0.01)和PP1(P<0.01)mRNA表达极显著性下调。结论16周自主运动通过下调tau蛋白激酶表达、上调tau蛋白磷酸酶表达,抑制APP/PS1转基因小鼠海马tau蛋白的过度磷酸化,进而促进海马神经细胞功能,改善转基因小鼠学习记忆。说明自主运动可通过调节脑的分子生物学机制,促进认知功能的改善和提升,预防和缓解阿尔茨海默病。  相似文献   
3.
按照真实环境、真学真做、掌握真本领的要求开展教学活动是现代职业教育体系建设的重点工作之一。以真实应用为驱动,从微观、中观、宏观三个层面构建教学改革体系,从而形成高职院校真实应用驱动教学改革机制构建的主体内容;以社会需求为推动,建立强化监测跟踪与反馈,从而形成高职院校真实应用驱动教学改革体系建设的动态调整机制;为高职院校人才培养模式和办学模式的提升,使学生能力能够与企业需求协调发展提供有益借鉴。  相似文献   
4.
创新驱动高质量发展是高等教育发展的未来,也是“双一流”建设质量发展指标研究的关键。在筛选和找出“双一流”建设质量的关键绩效指标(KPI)的基础上,提出了三个步骤的技术路线:一是分析影响因素,且按其重要性进行排列;二是按重要程度不同而精选出关键影响要素和绩效指标;三是更加重视整体研究和相关性研究,促进“以评促建”功能的实现。最后,对其中几个关键绩效指标(KPI)进行较为详细的诠释,包括高等教育毛入学率、生师比、学术声誉调查等。  相似文献   
5.
高职院校招收“一带一路”沿线国家来华留学生,需要配套的国际化师资队伍,以顺利开展培养“既有专业技能,又有汉语语言文化交际能力的友华、亲华的复合型技能型人才”的任务。通过采用OBE模式与胜任力模型,反向推导,形成两个职系、六个序列的高职国际化师资队伍结构,得出六个序列岗位的能力模块,细分各个模块,详细阐述各个要素,为高职院校国际化师资队伍的构建提供了一个合理可行的完整框架。  相似文献   
6.
在"双高"建设背景下对高职院校"工匠精神"培育路径进行探析,旨在使高职院校毕业生能够具备时代所需的"工匠精神",服务当前经济社会高质量发展,为我国产业转型升级提供高素质技能人才支撑。"双高"建设下高职院校"工匠精神"培育需要完善基于"工匠精神"的人才培养机制,打造高水平双师队伍,构建基于人才培养质量评价的"PDCA"运行模式,以及加快高职教育由层次向类型转变。  相似文献   
7.
Meta-analysis is the synthesis of findings from research projects, which enables an estimate of the average or pooled effect across various studies. This study presents findings from the intention to treat analysis for a series of educational evaluations in England using a two-stage meta-analysis with standardised outcome data and individual participant data meta-analyses. The research estimates the overall impact of educational trials on pupils eligible for Free School Meals (FSM) and the attainment gap in literacy and mathematics performance between FSM and non-FSM pupils based on analysis of 88 trials and data from over half a million pupils. For the meta-analyses, frequentist and Bayesian multilevel models were used to estimate the individual and pooled effect size across categories of explanatory variables such as age groups (key stages in England) and aspects of the type of interventions (one-to-one, small group, whole class). Results indicated that the overall impact of interventions on the literacy outcomes of FSM pupils was positive, with a pooled effect size of 0.06 (0.03, 0.08). However, for mathematics, no overall effect on FSM pupils was observed. Analysis of the attainment gap indicated that literacy outcomes for FSM pupils were improved by interventions marginally more than for non-FSM pupils (pooled attainment gap 0.01 (−0.01, 0.04)). The risk of bias assessment showed that estimates were consistent across different methodological approaches. Overall, evidence from this study can be used to identify, test and scale educational interventions in schools to improve educational outcomes for disadvantaged pupils.  相似文献   
8.
对人工智能(AI)在体育传播领域的应用进行系统研究,认为AI在体育传播中的应用已覆盖新闻的采集与写作,传播内容的编辑与整合、分发与监管,人机交互传播与体验等多个方面,并给体育传播者、传播内容、传播平台、用户以及传播效果等带来全方位的影响:体育传播者的核心价值由体育内容生产转变为体育价值引导与创造;传播内容的价值由体育信息传递扩展至场景连接;泛内容生态平台下传统体育媒体寻求新的转向;技术融合背景下AI赛事直播提升用户体验;体育传播风险的衍生与叠加。对此,应注重体育传播的价值引导和创造,构建体育传播场景,强化用户体验,重视AI平台建设与技术合作,合理规避AI传播带来的各种风险。  相似文献   
9.
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。  相似文献   
10.
The appearance attribute and pose are two important and complementary features, so integrating them can effectively alleviate the impact of misalignment and occlusion on re-identification. In this paper, we deeply investigate the inner relation between attribute features and the spatial semantic relation between key-point region features of the pose in a person image and propose a person re-identification method based on discriminative feature mining with relation regularization. Firstly, an attribute relation detector based on nonlinear graph convolution is built on mining the inner correlation between attribute features of a person, providing relational attribute features for more effectively distinguishing persons with a similar appearance. Then, we construct a hierarchical pose pyramid to model the multi-grained semantic features of key-point regions of the pose and propose intra-graph and cross-graph node relation information propagation structures to infer the spatial semantic relation between node features within-graph and between-graph. This module is robust to complex pose changes and can suppress noise background redundancy caused by inaccurate key point detection and occlusion. Finally, a refined feature model is proposed to effectively fuse the global appearance feature with the relational attribute and multi-grained pose features, thus providing a more discriminative fusion feature for person re-identification. Many experiments on three large-scale datasets verify the effectiveness and state-of-the-art performance of the proposed method.  相似文献   
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