自尊自强
自尊自强的相关文献在1987年到2022年内共计85篇,主要集中在中国文学、中国政治、社会学
等领域,其中期刊论文85篇、专利文献44篇;相关期刊80种,包括山东行政学院学报、前线、党的生活(河南)等;
自尊自强的相关文献由81位作者贡献,包括刘丰华、苏禅、黄德陶等。
自尊自强
-研究学者
- 刘丰华
- 苏禅
- 黄德陶
- 人青
- 何志云
- 何迪汝
- 佚名
- 侯夷
- 倪贤秀
- 冯燕群
- 刘丽华
- 刘博颖
- 刘媛
- 刘宏庆
- 刘旭业
- 刘明仁
- 刘玉
- 包玉山
- 吴建雄
- 吴梅
- 吴韵诗
- 周国平
- 圣庆
- 孙军红
- 孙宇佳
- 宁剑波
- 广泉
- 张彦菊
- 张昭
- 张月琴1
- 张淑雅
- 张玉胜
- 张立昌
- 弥玉
- 彭匈
- 怀宝珍
- 成波文
- 戴培新
- 朱又可
- 李其炎
- 李玉杰
- 李红昌
- 李芳
- 杨利萍
- 梧桐听雨
- 毛志成
- 汲长洋
- 沈黎明
- 潘晨诚
- 燕巧
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吴韵诗;
潘晨诚
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摘要:
专题方向《简·爱》导读设计,将引导学生跟随自尊自强的简·爱,走进她坎坷不平的世界,聆听她为寻求独立人格、爱情和尊严而挣扎奋斗的故事,感受这位现代女性先驱的抗争精神;将引导学生思考如何阅读外国小说,思考怎样抓住细节理解人物形象,思考爱的真谛是什么.
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吴建雄
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摘要:
赴兵团南疆师团采访,已不是第一次,每次都有不同感受已宣告全面脱贫的南疆,在这个春日里,又一次让记者感到震撼——南疆,终于改变了“久闲于贫”的旧貌,迎来了社会转型、经济多元、宜居宜业的发展黄金期。这一切,归功于党的十八大以来,精准扶贫、精准脱贫方略的持续推动;归功于兵团党委落实党中央战略部署,支持北疆优势“南助”,扶持政策“南倾”、优质资源“南注”、人才干部“南驻”;归功于产业之变,人们自尊自强、勤劳致富、求新求变的精神面貌更加奋发昂扬。
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孙宇佳
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摘要:
84岁的钱习之是“江南大儒”钱名山的孙女,她是河海大学常州校区的一名退休教师。自退休之日起,她就热心投身于学校爱心助学工作。寒来暑往,无惧风雨,总能在校园看到她忙碌的身影。她坚持扶贫与扶志相结合,为贫困学生募捐衣物,细心关怀困难学生,激励他们不忘初心,自尊自强。或许因为人老了,离她更近的不是衰老困顿的现实,而是往日温馨的回忆。
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张立昌
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摘要:
光阴荏苒,弹指间,鼠年已经来到。总结过去,展望未来,你有哪些新的企盼?亲爱的同学们,我要送给你们一句话:做自己生命之舟的船长。这就要求你做自己生活的主人、主导者和设计师。从现在开始规划自己的人生,从点滴起步,朝向目标塑造自己,因为所有奇迹的萌发点都是信念和理想。不管欢乐忧伤,坚持乐观向上;无论顺境逆境,始终自尊自强。
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汲长洋;
何迪汝;
鲍春雷(整理)
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摘要:
篇首语自从1992年进入三替集团有限公司以来,汲长洋始终坚守在第一线,在技术上做到精益求精,在服务上追求尽善尽美,用实际行动践行工匠精神,在杭州有"管道专家"的美誉。汲长洋从一名没有任何技能的外来务工人员,成长为现在的"管道专家",与他多年来精益求精、踏实勤劳的工作精神和自尊自强、向上向善的做人品格密不可分。
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王勇(执教);
王越(点评)
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摘要:
《守护生命》是统编教材《道德与法治》七年级上册第四单元第九课第一框的内容,本框与《义务教育思想品德课程标准》(2011年版)相对应的部分是“成长中的我”中的“认识自我”和“自尊自强”,“我与国家和社会”中的“积极适应社会的发展”。本框题内容涉及关注自己的身体、内心感受,养成健康的生活方式,掌握自救自护的方法,厘清物质与精神的关系,守护精神家园,弘扬民族精神。其中,需要重点强调“守护生命”一方面要爱护身体,关注生理需要和身体需要;另一方面要养护精神,传承民族精神。
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张淑雅
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摘要:
前段时间,在微博中有一本书被各大知名的网络博主争相宣传,争相转发,这本书就是作家路遥的代表作《平凡的世界》.我有幸翻阅过这本书,体会到了作者对于劳动的认识,对于其中的人物产生了深刻的印象以及理解,在当前浮躁的社会背景下,细细翻阅,可以产生别样的情感.
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宁剑波
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摘要:
我喜欢回忆,虽然人生未满二十载,但回顾自己度过的时光,却也是有笑有泪、有酸有甜,在这样矛盾而又充实的经历中,我不断地成长着.我曾经天真地牙牙学语,想为见到过的每一棵树、每一朵花都起一个有趣的名字,后来慢慢长大,渐渐懂得自尊自强,怀起远大的志向.我想,无论遇到了什么,那都是上天赐给我的礼物,成功、快乐的经历养成了我自信乐观的生活态度,失败和挫折也使我不断完善自己。
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- 潘振华
- 公开公告日期:2022-07-01
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摘要:
晋级网络自强化的图像语音深度学习模型。本申请将晋级方案与神经网络结构融合设计出一种可实现网络参数和模块自主学习,兼容线性与非线性的深度学习架构,系统稳定性提高;通过松散和紧凑分别将线性和非线性晋级方案与神经网络分类模型相结合构造深度学习分类模型,泛化能力强;网络结构方面对卷积和池化层进行自主联合,实现全晋级网络,分级处理在分类和估计推理任务上有更好效果;网络运算方面用晋级实现卷积运算和池化运算,实现线性与非线性的统一,计算复杂度低;网络训练过程采用分层低熵来加速网络训练,不仅使网络保留卷积的可学习性,还使得池化层变得可学习,模型学习能力强,误差比现有技术方法的都小,图像语音识别分类的准确性和鲁棒性更好。
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