价值信念

摘要： 高校学生宿舍党建机制建设是落实党的基层组织建设的一项重要举措,通过举办各项党日活动,开展知识理论学习,强化宿舍成员的党性修养,缩短了学生与党的组织建设之间的距离,塑造出一批具有坚定政治信仰和价值信念的接班者。

摘要： 一、引言新时代背景下党和政府高度重视学校思想政治教育工作。当前,我们处在世界文化多元化的时代,学生接受的文化内容和文化途径都在不断增加,这里面不乏一些不良的思想文化内容,在不断地持续输入当中腐蚀着学生的思想意识和价值信念。中职院校是教育体系的重要组成部分,其承担着为社会输送专业技术人才,为国家培养技能型人才的重要责任与使命。中职学生普遍对一切事物都充满好奇和热情,但是他们的思想信念也较为薄弱,没有经过系统和专业的思想政治引导和教育,在思想上非常容易受到不良文化以及不良思想的影响,这是需要我们认清的现实和急切需要解决的问题。

摘要： 中国人常说:“清官难断家务事。”这是因为家庭问题是有鲜明的“群体区隔”属性和历史文化属性。每个家庭内部都存在着大量国家法律从未涉及甚至社会习俗也无从干预的领域,而家庭与家庭之间差异很大,每个家庭有自己处理生活问题的方法,甚至有自己的价值信念。可以说,一个个家庭作为一个个小小的群体,是一个个被“区隔”起来的社会单元。家庭之内、之外存在严格的界限。

摘要： 思政教育在以往一段时间内,更倾向于社会功能,未能关注到学生的个人发展.现阶段,应由"社会为本"逐渐转化成"以人为本",基于高校学生的心理特点、思想情况以及接受能力等,挖掘并融入高校学生主动接受的多元红色文化,从而将其内化成学生自己的价值信念.特别是引入红色"微文化",符合当代青年学子们的心理需求及发展需要.

摘要： 高洁在《教育科学研究》2021年第11期《论教师在价值观教育中的观点表达力》一文指出,价值观教育的过程即教师价值观点表达的过程。相比知识教育中教师对知识理论与教学语言的精细考究,价值观教育存在价值观点错误、肤浅、冷漠、空洞等问题。价值观点表达包含价值规范的说明性表达与涉及双方背景因素的关系性表达。在说明性表达中,价值观点因价值规范具有公共性而存在正误之分;因其内容结构、判断逻辑有简单与复杂之分而存在高下之分。而在关系性表达中,情感使道德直觉成为价值信念,共鸣使个体更容易认同价值规范。

摘要： 铸牢中华民族共同体意识是新时代党的民族工作的重大理论创新,是做好民族工作的主线和“纲”,是维护各民族根本利益﹑开创民族工作新局面和实现中华民族伟大复兴的必然要求。铸牢中华民族共同体意识,核心内容是培育“休戚与共、荣辱与共、生死与共、命运与共”的共同体理念,本质是各族人民在长期的交流交往交融中形成对中华民族共同体的心理归属,情感认同,价值信念和行为导向。

摘要： 一、启蒙现代性价值信念的弊端与后果:共同体根基的消解与生活世界的分裂公共价值的有无,以承载着其相应价值诉求的特定共同体的存续及其生活为前提。“公共价值”与“美好生活”不是纯粹抽象的理论建构,作为对于既定现实的超越性期望,是人类历史实践的产物。就二者关系而言,原初形态的美好生活本身,就是一种规范性的公共价值,由特定共同体提供并为其成员所认同和接受。

摘要： 商帮文化作为一种被普遍接受的习俗与价值信念影响着经济与金融等宏观活动以及微观企业的行为,是决定帮域内群体成员行为的深层力量。作为中闽独特的中间性组织,“商帮”将传统文化与当代商业实践有机融合,形成了独特的区域文化与商业模式,成为影响区域经济的重要因素。

摘要： 面对中国社会转型,探讨教师道德共同体的建构,不仅对维护高校秩序及教师的精神家园有重要意义,更对培养具有德性之美的大学生有着不可或缺的作用。高校教师道德共同体的建构,旨在通过建立共同的道德价值判断、道德意识、价值信念、价值认同。

摘要： 价值体认和责任担当,无一不是从知到行的过程;同时,知是学生将价值信念纳入自己认知结构的内化了的＂知＂,行是按照自己的价值信念去行动、遇到困难再想办法解决问题并螺旋上升的＂行＂。

摘要： 目的和方法：对2014年暑期参加天津体育学院暑期游泳训练营144名儿童学员的随同家长进行问卷调查，考察不同家庭教育成就目标下父母对儿童运动参与的影响。使用家庭教育成就目标问卷、父母运动期望—价值信念量表和父母行为投入量表对被试进行测量。rn 结果：rn 结果发现：父母对子女暑期运动的经济支持区间集中在500-1500元之间，成绩趋近和价值信念对父亲行为榜样（角色榜样）有显著预测力；成绩趋近、期望信念和价值信念对母亲行为榜样有显著预测力；掌握目标和成绩趋近对父亲经验诠释（行为鼓励）有显著预测力；rn子女性别、家长性别、成绩趋近和期望信念对母亲经验诠释有显著预测力；实际金钱投入、成绩趋近和价值信念对父亲经验提供（时间投入和器材提供）有显著预测力；家长性别、成绩趋近和价值信念对母亲的经验提供有显著预测力。rn 结论：rn 研究提示：(1)现有样本的家庭环境成就动机气氛以自我目标投入动机气氛为主；(2)运动项目选择、时间资源、交通工具和活动陪伴是儿童运动参与的前提条件；(3)实际支持儿童参与运动的父母对于运动项目选择呈现强价值信念倾向，发掘运动项目的实用功效和价值是促进父母对子女进行运动投入的基础；(4)儿童运动参与以母亲实际支持为主，且子女性别影响母亲运动支持品质。

摘要： 本发明公开了一种基于改进黑猩猩算法优化深度信念网络的股票预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:将股票数据输入到DBN网络中，初始化网络的结构，包含网络的隐含层数、每层的神经元数、学习率、批处理样本数，并对样本数据进行训练；S2:选用DBN模型输出预测值的平均百分比误差MAPE作为优化目标函数；使用黑猩猩优化算法，对DBN的学习率和批处理样本数参数进行优化，避免人为经验设置参数造成的网络性能不稳定性，从而获得最佳的参数组合，提高了DBN模型对于不同股票数据的预测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于信念规则库的滚动轴承故障诊断方法及系统，该方法包括：通过训练自学习网络获取特征提取模型；对有标签数据进行特征提取，训练诊断分类器；提取无标签数据的内在特征，作为诊断分类器的输入，输出伪标签；通过信念规则库对伪标签进行校正；将无标签数据和校正标签作为诊断分类器的输入重新训练，基于训练后的诊断分类器重新获取输出的标签对信念规则库进行更新；反复相互迭代训练诊断分类器，更新信念规则库，获取满足要求的诊断分类器；基于特征提取模型和诊断分类器，对轴承进行故障诊断。本发明充分考虑到了信念规则库不完整和有标签数据较少的情况，根据收集得到的数据可快速地对出现的故障进行诊断，找出故障原因。

摘要： 本发明提供一种基于变分循环网络模型的信念一致多智能体强化学习方法，该方法启发于人类团队之间的可以产生默契合作的现象，即通过共同的信念在任务上达成一致性共识。与人类社会群体类似，分布式学习系统中的智能体也可以受益于一致的信念，在有限的通信条件下实现协作。在本文中，我们展示了在分散式协作任务中智能体之间的一致性信念的作用。我们提出了一种新的基于值的方法——一致性信念多智能体强化学习方法，它使用变分模型来学习智能体之间的信念。我们还利用与变分模型结合的循环网络模型(RNN)充分利用智能体历史行为轨迹。我们的算法使智能体能够学习一致的信念，以优化完全分散的策略。我们在两个网格世界游戏以及星际争霸II微观管理基准上验证了该方法。我们的实验结果表明，该方法学习到的共同信念可以有效提高离散和连续状态下的智能体的协作效果。

摘要： 本发明涉及一种基于深度信念网络的数据融合在环境空气预报中应用的方法，该方法首先将监测点位的大气数据和气象数据进行预处理，去除缺测值，并对数据进行归一化处理，然后将处理后的数据输入深度信念网络(DBN)进行训练，得到训练模型，通过深度信念网络(DBN)模型对数据进行数据融合，将融合后的数据应用在环境空气预报中，并将结果返回给用户。本发明通过深度信念网络(DBN)进行数据融合的方法，相比于使用D‑S证据理论方法，降低了环境空气预报的误差，提高了相应的准确性，同时可以实现智能化监测。

摘要： 本发明提供了一种基于信念攻击和显著区域扰动限制的对抗样本生成方法，涉及深度神经网络技术领域和计算机视觉领域，本发明包含以下步骤：提供原始图像和白盒目标模型，使用包含原始图像的数据集作为数据集，利用类激活映射技术生成关于原始图像的显著区域二进制掩码，利用基于信念的攻击方法融合迭代的快速梯度方法生成全局对抗扰动；将生成的全局对抗扰动和显著区域二进制掩码融合生成显著区域对抗扰动；将显著区域对抗扰动添加到输入图像，并迭代地进行更新直到达到预设的终止条件，输出最后的一次迭代的图像对抗样本作为生成的对抗样本。该发明生成的对抗样本具备低扰动、高迁移性。

摘要： 本发明涉及混合动力汽车领域，特别是涉及一种基于深度信念网络的动力电池SOC预测方法。一种基于深度信念网络的动力电池SOC预测方法，所述动力电池用于混合动力汽车中，所述预测方法包括：提供所述动力电池特征参数的实验室恒流放电数据集；采集所述动力电池特征参数的实际工况数据；使用所述实验室恒流放电数据集训练DBN模型，得到训练完毕的DBN模型；以及将所述实际工况数据输入至所述训练完毕的DBN模型，得到动力电池预测SOC。上述动力汽车SOC预测方法将所述动力电池特征参数的实验室恒流放电数据集训练DBN模型，再将所述动力电池特征参数的实际工况数据输入训练好的DBN模型，不需要深入研究动力电池的内部结构就可以获取运行中的SOC值。

摘要： 本发明公开了一种深度信念网络DBN结构的动态设计及提高股票预测性能，包括隐含层和隐藏神经元的增减；本发明解决了DBN网络结构的问题，以连接权重的范数方根为判断依据，筛选舍弃或分裂的隐层神经元，再根据网络的平均绝对百分比误差来确定神经网络的深度，这样的设计方法不仅调节了隐藏神经元的个数，还考虑了隐藏层的变化，最后得到的网络不仅保留了原始网络的主要结构，提升了网络性能，并且在运行过程中计算简单。该设计不仅能够自动捕捉数据的特征信息来确定网络结构，还能够提升DBN在股票数据预测中的准确度。

摘要： 本发明公开一种基于深度信念网络的自动扶梯制动力智能诊断系统，包括，A．制动距离、制动器振幅以及自动扶梯技术参数的采集并将数据上传至制动性能数据库；B．深度学习建立自动扶梯制动力预估模型和建立自动扶梯制动力故障诊断模型；C．制动性能数据库对数据存储并约减；D．约减后的数据与制动力预估模型和制动力故障诊断模型对比；E．比对结果通过制动力智能诊断平台查看实时数据并预警。有益效果是，利用深度信念网络预估自动扶梯的制动力范围及从自动扶梯故障原始数据中直接提取有用故障特征并识别故障状态，能够第一时间得到制动力异常的预警和制动力故障的诊断结果，及时排查自动扶梯存在的隐患，实现智能管理，提高自动扶梯运行效率。

摘要： 本发明涉及一种基于深度信念网络的航天器惯性姿态敏感器故障诊断方法，包括：对航天器惯性姿态敏感器的数据样本进行预处理；对航天器惯性姿态敏感器的故障模式进行故障编码，并根据编码结果对预处理后的数据样本进行标注；选择深度信念网络的层数和节点，搭建深度信念网络；利用标注后的数据样本对深度信念网络进行训练，并对网络层数和节点数进行优化，最终得到用于航天器惯性姿态敏感器故障诊断的DBN网络进而完成航天器惯性姿态敏感器故障诊断。本发明充分挖掘多个惯性姿态敏感器数据之间的关联关系以及异常数据与故障之间的映射关系，实现航天器惯性姿态敏感器故障的高效、准确诊断。

摘要： 本发明公开了一种基于多核协同学习和深度信念网络的特征提取方法及系统，包括：获取人脸表情图像信息，将所述人脸表情图像信息输入到训练好的深度信念网络，得到人脸表情分类结果；其中，对于深度信念网络的训练过程包括：将三张同一个人脸不同角度的图像分别放入三个DBN网络，三个DBN网络根据视野的不同来提取同一个人脸图像的三个不同特征，将提取到的特征分别放入与DBN网络连接的分类器中，利用小于设定数量的已标记的样本和大于设定数量的未标记样本对多个分类器进行协同训练。本发明实现了利用大量未标记样本进行分类器训练的目的，降低了DBN对人工标记样本的依赖，提高了深度信念网络的实用性。