15、工程人员社会责任与大学体育教育的探讨

工程人员社会责任与大学体育教育的探讨

在当今社会,工程技术人员的社会责任以及大学体育教育的实施条件都备受关注。它们对于社会的发展、经济的进步以及个人的成长都有着重要的意义。

工程人员社会责任的培养

工程技术人员社会责任的发展是俄罗斯经济发展的重要因素之一,它涵盖了确保经济安全、提升竞争力以及在国际社会中树立重要地位等方面。随着社会向信息时代的转变以及经济数字化进程的推进,操作复杂技术系统的工程人员的社会意义愈发凸显。同时,解决全球和区域问题的需求也促使工程技术人员增强对社会的责任感。

在培养工程人员与专业伦理和活动结果的社会责任相关的能力时,学科选择十分关键。大多数专家(64.0%)认为应采用跨学科的方法。若仅将任务局限于特定学科,社会责任感的概念会变窄,仅被视为遵守劳动纪律执行职责规定;若仅依赖人文学科,该概念又会过度扩展至全球层面。

为了让学生对社会责任能力的学习更贴合其个性和需求,专家建议采用以下教学方法:
1. 让学生参与工程伦理准则的起草。
2. 培养年轻人的创造力。
3. 与学生讨论热门的区域问题。
4. 开展涉及工程师在“道德 - 不道德”尺度上进行两难选择的商业/角色扮演游戏。
5. 让学生参与志愿社会项目。

此外,国家工程院专家建议,年轻工程师应能够计算科学成就和发明的后果。在工程教育体系的发展中,应引入一种评估工程师活动的系统,该系统不应依据抽象的有效性标准,而应基于公众意见的结果以及社会确立的价值观(如生态、健康、安全等)对社会生活质量的影响来进行评估。

以下是关于工程人员社会责任的两个调查结果表格:
|序号|回答选项|ESW(%)|

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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