短期培训

摘要： 助浴师:洗去老年人的困境近年来,随着养老问题越来越受到人们的关注,一种叫“助浴师”的职业逐渐兴起,他们的工作是帮助行动困难的高龄老人洗澡,却远远不止洗澡这么简单。4000万90后小伙卜佑胜是上海松江区一家公益发展中心的助浴师。2020年,“助浴师”开始进入大家的视线,卜佑胜经过短期培训后,顺利上岗。

摘要： 问:党的临时组织关系转到外单位的党员,能否被提名为代表候选人?答:按照党章和党内有关规定的精神,因参加短期培训、学习或者参与完成某项临时性任务等原因,按规定转出临时组织关系的党员,由于党的正式组织关系还在原工作单位,在原单位党组织进行选举时,可以被提名为代表候选人。

摘要： 国办印发《关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案》,明确提出要开展老年人智能技术教育,引导老年人积极融入智能社会。老年教育必须与时俱进。首先是教育体制,为解决老年大学供求矛盾,一是多办短期培训、开辟专门的班级和课程等,容纳更多老年人接受教育。

摘要： 四川省万源市总工会陈登攀陈万军报道四川省万源市总工会探索农民工技能培训新路子,为农民工成长成才提能充电。“短期套餐”特色化。积极争取党政支持,开展短而精的套餐培训。2019年秋季以来,万源市委、市政府采取集中授课方式,围绕习近平新时代中国特色社会主义思想、党的十九届五中全会精神、基层组织建设、返乡创业、群众工作、村集体经济发展等开展短期培训。600余名受训基层农村干部、优秀农民工表示,要积极服务家乡建设,为决胜脱贫攻坚和推进乡村振兴发挥应有的作用。

摘要： 在建设社会主义法治国家的时代背景下,国家和社会发展对于法律规范的需求不断增强,短期培训由于具有时效性、针对性、广泛性的特点,而在实践中被广泛采用.具体而言,短期培训是响应、贯彻、落实全面依法治国的重要途径,能够实现高等院校社会效益和经济效益的有机统一,对法律实务工作者而言能够有效地提升其综合能力,在中国特色社会主义法治实践中具有不可替代的重要作用.

摘要： 农村幼儿教育研究中心(下简称"中心")经四川省教育厅批准,于2012月12月28日成立,是四川省高等学校人文社会科学重点研究基地之一,现挂靠于宜宾学院教育学部。中心主要研究方向有:农村幼儿教育理论研究、农村幼儿发展研究、农村幼儿教师教育研究、农村幼儿园管理研究等。自成立至今,中心每年定期发布1次课题申报指南,并负责立项公布、中期督导、结题鉴定,以短期培训的形式为课题组提供咨询服务,致力于成为国内农村幼儿教育研究交流、四川省农村幼儿教育政策咨询、川南学前教育人才培养、农村幼儿教育工作实践的平台与基地。

摘要： 近日,柳钢集团组织中层正职干部到深圳华为大学进行短期培训,受益匪浅。华为公司是当今世界上ICT行业最成功的科技公司。1988年,任正非以2万元的资本注册成立华为公司,从一家只有14人捣腾电讯设备买卖的小小民营企业,发展成为今天世界最大电讯设备制造商,在ICT行业引领全球,年产值超过8000亿人民币,是行业内最具国际竞争力的全球公司。但是,如此优秀的全球顶级公司,当前正在经历着合规管理的难题。然而,华为公司在合规管理方面取得了卓越成效,这让我感受深刻,因此结合集团公司当前发展情况,浅析“合规管理”对现代企业发展的重要性和必要性,并提出相应的措施建议。

摘要： 目的 介绍军队临床药师班短期培训教学实践与体会.方法 评述目前该课程的特点、教学难点和解决办法.结果 教学模式的更新和考评方式的完善可有效帮助学员学会获得知识和技能的方式,提高教学质量.结论 短期培训虽在临床药学培训中取得良好效果,实战中的学习才是推进临床药师合理用药水平持续增长的有效方式.

摘要： RS Dance Studio任斯舞蹈工作室(简称"RS舞蹈工作室")于2012年初,由范斯偲在北京创办,现有西直门及鸟巢两家校区,学员数百名。RS舞蹈工作室提供成人课程培训、专业性研学、各大高校艺考、艺人短期培训、舞台表演、舞蹈编制等业务内容。老校区"榜样"侧重于儿童教学;新校区"鸟巢"面向儿童及成人全面开放。RS舞蹈工作室不仅获得了北京市健美操体育舞蹈协会授予的"先进会员单位"称号,还通过了审核,被设为北京市体育舞蹈技术等级固定考点,每年定期承办体育舞蹈技术等级考核。

摘要： 近年来中医针灸的影响力不断扩大,中医针灸短期培训作为继续教育的一个分支,也逐渐发展起来,从针灸短期培训的特点进行探索性分析,希望这些特点有利于加强医学院校短期培训的规范化管理和课程的实用性,从而保证医学院校短期培训的健康发展.

摘要： 近年来中医针灸的影响力不断扩大,中医针灸短期培训作为继续教育的一个分支,也逐渐发展起来,从针灸短期培训的特点(学习期限短、课程设置有针对性、生源构成较复杂、知识结构差异大、进修的目的不一样、进修的续接性)进行探索性分析,希望这些特点有利于加强医学院校短期培训的规范化管理和课程的实用性,从而保证医学院校短期培训的健康发展。

摘要： 为适应科技期刊创新发展的需求,科技期刊编辑的继续教育工作越来越显示出重要性和必要性.结合编辑实际工作和多次参加短期培训的经验,围绕如何选择合适的培训课程,如何巩固获取的知识和信息,如何有效地将理论应用到实践中去等关键问题进行了思考和讨论.

摘要： 19世纪末20世纪初,民族危机、穷困积弱的中国国情与社会精英们“唤起民众”的社会教育实践催生了以教育电影为开端的中国早期电化教育的萌芽与发展.与学校教育相比,中国早期电化教育在师资培养上展现出更多社会教育的功能与特点.它主要采用短期培训班与设立学制体系内的学校教育两种方式,具有以现实需求为导向、课程设置逐渐专业化等明显特征.早期电化教育师资的培养不但为以教育电影为主要形式的电化教育的推行提供了专业人员,也促进了中国电化教育事业的快速发展.

摘要： 本文以国内向海外"输出型"教师培训为研究对象,以北京语言大学2011年海外师资培训为例,就面向海外的汉语教师培训的特殊性、培训理念、培训模式构建等进行了探讨,应该问卷调查了解学员需求，有针对性地设计课程。、多种途径关注学员的学习状态，激发学习热情。、关注过程评价，激发学员的内在潜力。目前，海内外汉语教师培养、培训模式有多种，而且各有千秋。"北语培训"经过北京语言大学、海南师范大学和广大学员的共同努力，已经圆满结束，培训结束后经问卷调查，学员的满意度非常高，反思这次培训，以下两点经验值得思考或推广:包括重视拓展训练和职业道德教育、严格管理，确保教学秩序和质量。

摘要： 探索临床技能培训和提高学生临床实践能力的有效方法：通过培训前考核、观看教学片、指导教师示范、模拟练习、现场点评、培训后考核等方式，比较培训前后考核成绩。通过短期集中培训，使实习生在临床技能方面快速提高。学生们很快掌握了临床基本技能操作规范，为更好地投入到临床实习打下了良好的基础。

摘要： 探索临床技能培训和提高学生临床实践能力的有效方法：通过培训前考核、观看教学片、指导教师示范、模拟练习、现场点评、培训后考核等方式，比较培训前后考核成绩。通过短期集中培训，使实习生在临床技能方面快速提高。学生们很快掌握了临床基本技能操作规范，为更好地投入到临床实习打下了良好的基础。

摘要： 探索临床技能培训和提高学生临床实践能力的有效方法：通过培训前考核、观看教学片、指导教师示范、模拟练习、现场点评、培训后考核等方式，比较培训前后考核成绩。通过短期集中培训，使实习生在临床技能方面快速提高。学生们很快掌握了临床基本技能操作规范，为更好地投入到临床实习打下了良好的基础。

摘要： 本发明公开了一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法，包括如下步骤：对训练样本进行数据预处理；采集风电场的历史风功率数据向量，选取数值天气预报中与风电功率数据相关性最大的数据，并进行归一化处理；在双向长短期记忆网络和全连接层之间融入注意力机制模型，利用训练集对改进双向长短期记忆网络算法模型进行训练和参数优化；将测试集输入改进双向长短期记忆网络模型建立风电功率超短期预测模型，计算风电功率一小时后输出值Ppre。本发明利用双向长短期记忆网络对历史功率数据以及数字天气预报的双向记忆性能，融入注意力机制，对双向长短期记忆网络的隐藏层输出进行加权，有效的提高了预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法，包括长短期记忆神经网络训练算法、短期风电预测误差分布算法和风电机组发电功率短期预测模型设计。本发明从深度学习网络出发，建立基于长短期记忆网络算法(LSTM)风电功率预测模型，以高斯混合模型(GMM)分析短期风电功率预测的误差分布特点。本发明通过GMM模型可以得到二台机组不同的置信区间。证明了LSTM方法具有更高的精确度和更快的收敛速度，GMM方法对于风电调度具有实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于小波长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法，根据历史数据生成输入变量，以所对应的风功率历史数据作为输出，得到训练样本；采用小波分析方法对训练样本进行三级小波分解，得到四个小波样本，利用长短期记忆网络模型对四个小波样本分别进行训练，得到训练后的小波长短期记忆网络预测模型；根据四个小波样本的待预测时刻的实际数据生成测试输入数据，并输入到预测模型，其输出即为待预测的时刻的超短期风电功率预测值。本发明将小波分析方法与长短期记忆深度网络结合，可以同时实现数据的平稳化处理与深度学习，提高了预测的精度，增强了模型的泛化能力。

摘要： 本发明提供一种基于长短期记忆神经网络(Long Short‑TermMemory，LSTM)的规模风电超短期功率预测误差修正方法，包括：首先利用改进的核密度估计得出误差的概率密度曲线；其次，采用LSTM对预测误差数据进行深度学习，以风电的预测误差为输入，以下一时刻的误差为输出，得到误差的预测值；最后，根据粒子群算法得到合适的置信区间对误差进行合理分层，根据分层区间和误差预测值，结合风电预测误差的时序特征，制订预测误差的分层补偿策略，得到一种具有较强泛化性的预测误差补偿模型。

摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的短期负荷预测方法，采集短期负荷数据，将所采集的短期负荷数据作为训练样本进行VMD分解，得到n个随机分量IMF；对于分解出的n个分量，每个分量构建对应的WOA‑LSTM模型，利用WOA对模型中的LSTM参数寻优，找出最合适的参数；采用最优参数的LSTM分别对分量数据IMF进行训练，得到各个分量的预测结果；基于分别寻优后构建的LSTM模型，分别利用LSTM模型对短期负荷数据进行测，每个LSTM模型输出相应的预测结果；通过将所有预测结果进行相加得到最终的负荷预测结果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进长短期记忆神经网络的短期光伏发电预测方法，该方法对短期光伏发电预测需要数据进行数据分析得到训练数据集；构建长短期记忆神经网络，并将训练数据集输入长短期记忆神经网络进行训练；采用麻雀算法优化长短期记忆神经网络参数，得到优化后的长短期记忆神经网络，优化后的长短期记忆神经网络输出短期光伏发电功率预测值。即通过历史多维度、多时间尺度、高关联的数据进行短期光伏发电功率预测，从而缓解配电网中光伏发电的不确定性；采用麻雀算法优化长短期记忆神经网络参数，进一步提高预测效果。通过本发明的实施，能够较好的利用气象数据并提高短期光伏功率的预测精度，实现电网的经济和稳定运行。

摘要： 本发明专利公开一种基于长短期记忆神经网络的燃气短期负荷预测方法，该方法运用主成分相关分析(PCCA)算法、小波阈值去噪(LMD)算法及局部均值分解优化(WTD)算法优化长短期记忆神经(LSTM)网络模型，并运用该种新的燃气负荷组合预测方法，对城市燃气负荷量进行预测分析，PCCA‑LMD‑WT D‑LSTM预测模型在城市燃气负荷预测中，采用该种模型获得的最终MAPE精度均属于高精度水平，该模型预测结果优于单一的LSTM模型、BPNN模型和GRU模型。本发明解决了传统循环神经网络中的长时期依赖问题，适用于数据长度大的时间序列预测，且稳定性更高，可靠性更强。

摘要： 本发明公开了一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法，包括如下步骤：对训练样本进行数据预处理；采集风电场的历史风功率数据向量，选取数值天气预报中与风电功率数据相关性最大的数据，并进行归一化处理；在双向长短期记忆网络和全连接层之间融入注意力机制模型，利用训练集对改进双向长短期记忆网络算法模型进行训练和参数优化；将测试集输入改进双向长短期记忆网络模型建立风电功率超短期预测模型，计算风电功率一小时后输出值Ppre。本发明利用双向长短期记忆网络对历史功率数据以及数字天气预报的双向记忆性能，融入注意力机制，对双向长短期记忆网络的隐藏层输出进行加权，有效的提高了预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度长短期记忆网络的短期负荷预测方法，解决了现有技术的不足，该方法包括以下步骤：步骤10)，获取样本特征变量历史数据，建立历史样本数据集；步骤20)，建立预测模型嵌入维输入数据集；步骤30)，建立深度长短期记忆神经网络预测模型并初始化网络权重；步骤40)，更新训练步骤30)建立的深度长短期记忆神经网络预测模型内部状态参数；步骤50)，计算输出本轮负荷预测值；步骤60)，引入本轮负荷真实值，计算损失函数；步骤70)，更新深度长短期记忆神经网络网络权重；步骤80)，根据判别函数判别迭代是否结束；步骤90)，迭代结束，输出深度长短期记忆神经网络预测模型。

摘要： 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的光伏发电功率短期预测方法，包括:使用Pearson相关系数确定与发电功率高度相关的天气数据特征，使用LSTM网络模型建立了输入天气数据特征与输出发电功率之间的非线性关系，并捕捉了时间序列的相关性，针对季节和天气类型划分原始输入数据集，提高模型预测精度，对基于季节和天气类型的LSTM模型预测结果进行线性拟合处理，进一步提高模型预测的准确度。