附件4 绍兴市普通高校精品(在线开放)课程建设评估指标体系
创业投资项目评估指标体系构建研究 何理冯科 一、引言 创业投资是指向主要属于科技型的高成长性创业企业所提供的股权资本，其目的是希望在被投资企业发展成熟后，通过股权转让获取中长期投资收益。创业投资基金所投资的项目，最终只有少数能成功上市或者被并购；而多数项目则表现平平甚至失败，无法带来投资收益。也就是说，创投基金不少时候“选择了差项目”。而且，还有一种现象，就是创投基金有些时候“错过了好项目”，即当初决定不投资的项目，后来该项目却经营成功了。因此，对于创业投资基金来说，如何从成百上千的投资申请中评选出合适的项目进行投资，是其运作过程中极为重要的问题之一。 创投行业强调的是如何选择优质的项目，如果草率地筛选和评估，投资后尽管有一系列增值服务来辅导改正，但其效果会相差很远。本文所要研究的问题就是，创投基金应如何建立一套科学适用的评选决策流程和评估指标体系。 二、创投项目评估指标体系文献综述 创业投资的评选过程，首先体现在决策流程中，而项目评估指标体系一定是在决策流程的核心环节应用。Tyebjee & Bruno（1984）将创业投资决策流程划分为五个阶段：投资方案取得阶段、投资方案筛选阶段、投资方案评估阶段、投资协议阶段、投资后活动阶段。Fried & Hisrich（1994）通过对18家创业投资公司进行研究调查，将创投项目决策流程划分为六个阶段：投资方案产生、创投公司偏爱筛选、一般性筛选、初步评估、深入评估、结案。Stefano Caselli & Stefano Gatti （2004）则重点关注了投资前的决策阶段和决策标准，认为整个投资前决策阶段包括两个重要部分，并且在不同阶段评选的指标标准不同。在初步分析和评选阶段，指标包括区域（离VC的距离）、产业（结构、竞争分析、创新和发展能力）、产品（创新性和技术含量、独特性、专利、竞争优势）等。在深入分析和评选阶段，指标包括市场（发展维度、销售增长率、进入壁垒、差异化和成本领先领导者）、财务回报（预期现金流、所需资金额、退出方式）等。
高中生物学科 教学评估指标体系 为确保教学活动的深入、健康发展，有必要建立一种有效的教学质量评价体系(以下简称“评价体系”)。建立评价体系的目的是：①倡导方向——体现课程改革的思想、观念及原则，有利于促进课堂教学中学生自主学习活动的开展，突出对学生的自主学习能力和终身学习能力的培养。②引导和规范——最终目的在于促进课堂教学质量的提高。教学质量的高低是由教师教学水平的高低决定的。因此评价体系以及指标构成要素，应对教师的行为有明确的引导和规范作用，并能被广大教师接受和理解，使之成为不断改进教学的依据。③客观公正地评价教学质量——方案和体系对教师的教学质量应有直接或间接的甄别作用。因此评价指标的选择与权重的分配，要恰当处理现实与愿望的关系，既激励教师努力向上，又不挫伤教师的积极性。近年来我们在这方面进行了初步探索。 1 构建评价体系的原则及策略 1.1 先进理念与现实条件结合 评价体系的各项指标要鲜明地体现课堂教学改革的思想、观念及原则，体现自主学习活动开展与自主学习能力培养的新要求。评价指标的先进性要符合现实，具有客观性。指标定得太高，可望不可及，不能被大多数教师所理解，会失去对教师的激励作用；指标定得太低，又会失去指标的先进性和倡导性，不利于促进课改深入。在策略上，一部分指标处于高水平，让教师心中始终有向上的目标；一部分指标处于较高水平，让教师
通过努力可以达到，对教师具有成功的激励作用。 1.2 共性标准与特色加分结合 各项评价指标对广大教师应有普遍性，对于课堂教学质量高低应有共同一致的标准。但是，教学是一个纷繁复杂、变化万千的过程，教师的个性、特长也是千差万别的，评价体系应为教师形成自己的风格留出空间，不因统一要求而扼杀个性和特色。策略上，在统一要求、共性评价的同时，对确有特色的教师教学给予特色加分，肯定和鼓励这样的教师和这样的教学。 1.3 简略性与指导性结合 教学评价是一项实践性极强的工作。因此评价体系的构成应具有很强的实用性。指标应当精简，具简略性，便于掌握和使用。但在课堂教学重视他评与自评相结合的今天，一套公开、公正、实用的评价体系不仅是评价者评价教学的依据，又必将是被评不断转变教学思想、改进教学方法、提高课堂教学质量的直接参照物。过于简略的指标体系可能便于评价者掌握与操作，但却不利于对教学的指导。策略上则在全面评价的基础上，繁简适当。从我们的评价实践来看，二级指标以10至14条为宜。 1.4 全面评价与重点评价结合 教学评价有自身的规律，也有公认的标准(效果标准、工作标准、素质标准等)。全面收集信息并参与评价是保证评价科学客观的基本准则。但全面评价绝不是面面俱到，而应参照评价标准，在满足信息全面、体系客观科学的基础上，突出评价体系的先进性与倡导性，恰当选择评价指标与分配权数。在策略上，应针对当前生物学课堂教学的薄弱环节，如学生
人工智能课程体系及 项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图
8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择
5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理
1.信息化类项目绩效评价指标体系 信息化是指培育、发展以智能化工具为代表的新的生产力并使之造福于社会的历史过程。绩效评价所关注的信息化项目是指在政府统一规划和组织下，利用财政资金在农业、工业、科学技术、国防及社会生活各个方面应用现代技术信息，深入开发广泛利用信息资源，加速实现国家现代化进程的项目。主要包括：1.基础信息库、互联互通、信息共享的基础性项目；2.跨部门应用项目；3.关切民生，直接面向市民和企业服务的重要项目；4.围绕政府中心任务的配套项目；5.各部门为提高工作效率而研发供内部使用的信息平台等。 根据近年工作中总结的相关资料，我们精选了以下4个信息化项目的绩效评价指标，以供参考。由于信息化项目的专业性较强，难免会有不足之处，敬请谅解，并欢迎提出宝贵意见。（电话：87837856） 1.1 行政审批服务、公共资源交易综合管理信息系统平台建设项目评价指标体系 行政审批服务、公共资源交易综合管理信息系统平台项目的建设内容及作用为： 1、建立统一的网上审批平台及相应系统，为政府各部门的审批业务提供平台支撑。 2、规范流程和数据格式，实现公共资源交易和行政审批服务的集成，统一行政审批服务，公共资源交易的业务
系统。 3、中心扩面，完善网络、主机、存储、软件、内外网站、信息资源库、信息安全等。 4、完善门户网站建设，协同政府门户网站建立网上办事系统，实现办事项目网上受理、网上办理、网上反馈。 5、开展“中心”与区县系统对接的试点，并进行全市推广。 一级指标（权重）二级 指标 （权 重） 三级指 标（权 重） 评价内容评分标准 指标 分值 业 务指标80 目 标 设 定 情 况 6 目标的 明确性 项目建设目标包含的建设内容是否明确，项目的立项、可行性研 究报告、实施建议书的建设内容与实际招投标的建设内容是否一 致。 每期的建设内容一致得满分，不一致得0分， 3期得分的平均值作为本项指标的最终得分。 3 目标的 合理性 项目的设立是否有相关的政策、文件支持。 符合当年政府投资信息化导向目录的得满分，不符合得0分， 3期得分的平均值作为本项指标的最终得分。 3
附件3： 第四届辽宁省高校思想政治理论课青年教师教学大赛评价指标体系（试行） 一、教学录像评价指标体系 一级 指标 指标说明分值 思想政治注重关心大学生深层次的思想认识问题，引导大学生树立 正确的世界观、人生观和价值观。 16 具有实效性、针对性。 教学内容教学内容符合国家教学基本要求。 24 理论联系实际，符合学生特点。 注重学术性，体现学术前沿成果，为教学目标服务。 重点突出，条理清楚，内容承前启后，循序渐进。 教学组织教学过程安排合理，方法运用灵活、恰当。 16 启发性强，能有效地调动学生思维、学习积极性。 熟练、恰当地运用多媒体教学手段，有效提高教学质量。 语言教态普通话讲课，语言清晰、准确、生动而精炼。 12 善于运用手势、表情，教态自然大方。 着装整洁得体，精神饱满，亲和力强，有激情。 总体印象讲授中注重教书育人。 12 教学理念先进、风格突出、感染力强。 教学设计科学、教学效果明显、应变能力较强。 图像清晰，画面稳定，无技术故障。 总分80
二、课件评价指标体系 一级 指标指标说明分值 教学内容1.科学性规范性：教学内容正确，具有时效性、前瞻性；无科学 错误、政治性错误；无错误导向（注：出现严重科学错误和政治 性错误取消参赛资格）。文字、符号、单位和公式符合国家标准， 符合出版规范，课件引用的图文资料应注明来源，无侵犯著作权 行为。（注：出现错别字此项为0分） 2. 知识体系：在课件标定范围内知识内容范围完整，知识体系结 构合理。逻辑结构清晰，层次性强，具有内聚性。 2 教学设计1.教学理念及设计：充分发挥教师主导、学生主体的作用，注重 培养学生解决问题、创新和批判能力。教学目标清晰、定位准确、 表述规范，适应于大学生认知水平。重点难点突出，启发引导性 强，单页信息量适中，符合认知规律，有利于激发学生主动学习。 2. 教学策略与评价：较好的人机交互，有教师和学生、学生和学 生的交互、讨论。根据学习内容设计研究性或探究性实践问题， 培养学生创新精神与实践能力。有和教学内容配合的各种资料、 学习辅助材料或网络链接资源，引用的资源形式新颖。有对思考 题的评判或学生自主学习效果的评价。 3 技术性1.运行状况：运行可靠，没有“死机”现象，没有导航、链接错 误，容错性好，可移植性强，能在不同配置微机上运行。课件安 装简单或不需要安装直接运行；操作方便、灵活，交互性强，链 接转换时间短。 2. 设计效果：采用了和教学内容及设计相适应的多媒体软件。软 件应用有较高的技术水准，用户环境友好，使用可靠、安全，素 材资源符合相关技术规范。 2 艺术性1.界面设计：界面布局合理、新颖、活泼、有创意，整体风格统 一，导航清晰简捷。色彩搭配协调，视觉效果好，符合视觉心理。 每一个对象如窗口、按钮、菜单等外观和操作应做到一致化。 2. 媒体效果：文字、图片、音频、视频、动画切合教学主题，和 谐协调，配合适当。各种媒体制作精细，吸引力强，激发学习兴 趣。 2 可应用性凡参赛的课件均为非正式出版物；有使用说明；不得在课件任何 位置显示参赛者单位名称及logo；课件应具备网络共享条件。 1 总分10
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序
3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法
第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择
第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
经济效果评价指标体系 总投资收益率 投资收益率(仅适用于达产期内） 静态分析资本金净利润率 静态投资回收期（返本期） 盈利能力分析 (分析对象为方案）财务内部收益率(仅适用于常规方案，即） 动态分析 财务净现值 确定性分析 利息备付率（已获利息倍数） 偿债备付率 借款偿还期 偿债能力分析 经济效果评价(分析对象为企业）资产负债率 流动比率 速动比率 盈亏平衡分析（量本利分析） 不确定性分析 敏感性分析 1 / 5
2 / 5 投资收益率：衡量（技术方案获利水平）的评价指标 公式：00100I A R ?= R —投资收益率；A —年净收益额或年平均净收益额；I —投资 判别标准：若C R R ≥，技术方案可以考虑接受；反之技术方案不可行（c R —基准投资收益率） 总投资收益率（ROI ）：衡量整个方案的获利能力 公式：00100TI EBIT ROI ?= （高于同行业的收益率参考值，表明方案盈利能力满足要求） 投资收益率 EBIT —运营期内年（平均）息税前利润；TI —总投资（=建设投资+建设期贷款利息+全部流动资金) 资本金净利润率（ROE ）：衡量方案中资本金的获利能力 静态分析 公式：00100EC NP ROE ?= （高于同行业的净利润率参考值，表明方案盈利能力满足要求） NP —运营期内年（平均）净利润，净利润=利润总额-所得税；EC —资本金 优：计算简便，意义明确、直观 劣：①未考虑时间因素，忽视了时间价值；②具有一定的不确定性和人为因素，主观性较强；③主要用在技术方案制定的早期 阶段或研究过程，且计算期短，不具备综合分析所需详细资料的技术方案 静态投资回收期（返本期）：不考虑资金时间价值，以技术方案的的净收益回收总投资所需时间，以年为单位 （了解即可）公式：0) (0=-∑=t P t t CO CI t P —静态投资回收期；CI —现金流入量：CO —现金流出量：t ）（CO -CI —第t 年净现金流量 判别标准：若c t P P ≤，技术方案可以考虑接受；反之，不可行 （c P :基准投资回收期） 优：计算简便，显示了资本的周转速度 劣：没有考虑整个计算期内现金流量，只考虑回收之前的效果
附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。
2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ee5068863.html, 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索 作者：范洁 来源：《中国信息技术教育》2018年第19期 2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出：实施全民智能教育 项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障，并指明了发展方向。 人工智能是复杂的综合性学科。在中小学阶段设置人工智能相关课程，并不是要把大学阶段学科专业课程简单地下放到中小学，单独设立人工智能课程，而是通过探究式学习，充分调动学生对人工智能的兴趣，并积极地参与进来。在新颁布的《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案。新课标对高中阶段人工智能课程结构和内容作了明确规范，并给出教学实施意见。而在义务教育阶段，并没有类似的纲领性文件可供参考。因此，本文从分析国内外基础教育人工智能课程现状入手，探究义务教育阶段人工智能课程开发的定位与途径。 国内外基础教育人工智能课程现状的分析与思考 1.从国家层面上看教学规划 英国是较早开展人工智能基础教育的国家。现行英国基础教育的教学大纲中将“计算机科学”列为基础必修课程，内容分为“计算”和“信息系统”两部分。“计算”部分的选修课程中设置了人工智能基础类模块，介绍基础知识；“信息系统”部分的选修课程中设置了人工智能应用类模块，介绍技术应用。 美国认为人工智能是连接未来的教育，着重在K12（6～18岁青少年）阶段的学生中开展人工智能教育。美国的中学信息技术课程中，在高中階段开有人工智能概论，内容包含认识人工智能的意义及其应用，并介绍自动化系统、机器人、虚拟现实技术等。 我国人工智能教育的开展相对发达国家较迟。教育部在2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》中首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块。2012年版的《中小学信息技术课程标准》中，首次将机器人科普和入门级开发作为选修内容纳入小学和初中信息技术教学。在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案，包括人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容。
房地产项目评估体系 一、项目评估体系 1、评价指标 注：①分城市评价与项目评价两类一级指标，各由二级指标累加得其分值（评价见表2）；两大指标得分累加得到总体得分；②指标判断采用结合客观数据进行主观判断的方式；③指标与分值可不断修正与完善。 2、分值解释 体系分城市指标与项目指标两块，其得分为下属二级指标得分累加。其结果含义为： 注：分值区间可以进一步修正与完善 精选
二、部分项目地块试评结果 注：模拟项目立项时状况进行评价；由于不了解嘉兴、嘉善的情况，未做评价 精选
三、项目评价结果说明 1、“好”项目 1（11）、2（10）、3（15）三个项目都被评判为“好”项目，三个项目的共性是拿地时期都在房价快速上涨时期（初期），顺势而为。 取胜的关键分别是：1新区掘起之初占据新区低价协议地块；2在新区掘起初期占据了的新区中心绝佳区位；3搭上“郊区化”进程的顺风车等。 2、“较好”的项目 4（7）、5（8）、6（5）三个项目被评判为“较好”的项目，三个项目的共性也是拿地时期都在房价快速上涨时期（目前扬州、2等城市仍处于快速上涨周期阶段，只不过受调控影响暂时抵制了需求，有小幅调整），顺势而为。 扬州两项目本来都是好项目，区位、风水俱佳；美中不足是都有拆迁问题（-3分），且农校地块拿地时资金链紧张（-2分）。 6地块利润评估并不高，资金压力大，风险是比较大的，故城市评价高（7分）而项目评价低（-2分），但借湖东地区房价彪升的契机，仍不失有吸引力的一个项目。 3、“一般”项目 7项目评价一般（不完全资料统计），由于连云港房价刚起步（2060元/M2均价）就受调控影响，其房价快速提升还有一段等待期，项目前期利润是很低的。 但如果资金实力允许，能够“捂”到楼市回暖（而不是追求当年销售额与回笼），亦不失为一个有潜力的好项目。 4、“较差”的项目 8、9、10、11项目、12地块都被评估为较差项目。 前四者共性是地块位置较偏，所在地区吸引力差，人口外流，且城市化进程还没到“郊区化”阶段；9项目本不该如此尴尬，仍定位失误之故。 12地区则房价已趋高位，供过于求，且限房价上限导致利润偏低，无吸引力。 5、“差”与直接“否决”的项目 13旧项目由于在区位无吸引力的基础上，有化工污染硬伤（-4分），故为差项目。 14地块高峰时拿地，楼面价高于周边400-500元/M2，利润为负，直接否决。 2005-9-22 精选
人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司
人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
课堂教学质量评价指标体系及评价方法 王焕定1,2 邱志贤1曾森2 1哈尔滨工业大学（威海）土木工程系；2哈尔滨工业大学土木工程学院摘要：为了提高教学质量，改进教学方法，各高学校都有一套教学评价的方法，但在实施过程中，也发现有些不尽完善的地方。本文总结了多年的教学督导经验和征求部分教师的意见，借助课堂评价递阶层结构模型，用功效系数法进行评价分析，剖析实例，得到较满意的、更能反映客观实际的、有针对性的改进意见，起到了教学评价与教学督导的有机统一。 关键词：层次分析法，模糊层次分析法，指标体系递阶层次模型，课堂教学质量评估 一、引言 课程教学质量是衡量学校办学水平和教学质量的一项核心内容，如何客观、科学地对各门核心课程进行教学质量的评价，对学校深化教育改革、全面提高教学质量具有非常重要的意义。 影响课程教学质量的因素是多方面的，其中有些可以定量，而有些则只能定性。如何根据教师的教学表现，通过客观、科学、准确的评价给出其所任课程的教学质量，指出其应该如何进一步改进，这是各校都十分关心的一个问题。这里首先需要解决用什么样的评价模型来评判，然后还要探讨一种能对课程质量进行定量评价的科学方法。为此，在学习国内外有关评价资料的基础上，结合我校已有的评价做法，提出本文的指标体系和评价方法，以供有关领导和部门参考。 二、课堂教学质量评价递阶层次结构模型 我校目前所用的课堂教学质量督导专家评价指标体系如表1所示。 件”等需填写的内容。 此表是学校教学主管部门组织专家反复推敲、讨论确定的，无疑能一定程度上评价课堂教学的质量情况。但是，从上面的表格内容可见：这个评价体系都只有一级指标；从表1权重值可看出专家们对各指标的重要性可分为相同重要性的三组，第一组为2、3、4、5，第二组为7、9，第三组为1、6、8、10，以第一组最重要、第三组最不重要。如果按此重要性考虑，可根据文献[1]建立模糊判断矩阵如下所示
浅谈移民安置项目实施效果后评价指标体系 摘要：水利水电工程移民是在水资源开发利用过程中，因兴建水利水电工程而引起的较大数量的、有组织的人口迁移，涉及到社会、经济、资源、生态、环境等诸多方面，是水利水电工程建设的重要组成部分，具有非自愿性的特点。水利水电工程移民的妥善安置，不仅关系到移民自身的可持续发展，还将影响到社会、经济和环境的协调发展。 关键词：水利水电工程；移民安置；评价方法 1我国水利水电工程移民现状及存在问题 水库移民为了支持水利水电建设事业，献出了自己的家园，为社会主义经济的发展、为人类作出了历史性的贡献。水库移民不仅数量庞大，而且涉及工程建设、地区发展、环境容量、移民生计、社会安定等诸多方面。移民安置处理不好，可能会导致经济结构被破坏、人民生活困难、社会不安定、生态环境恶化等严重后果。 对于移民而言，最重要的安置条件是为其提供生计的手段。只有解决好生产问题，才能使他们真正安居乐业。从新中国成立到20世纪80年代中期，我国水库移民安置基本上依靠行政手段进行，移民安置各种补偿费标准低，经费严重不足，并且各地在搬迁和安置移民实际操作中，缺乏统一的标准和配套政策，随意性较大，安置方式以就近后靠为主，部分采用外迁性移民安置方式。 在我国，随着经济的发展，水库移民问题所引发的矛盾更加尖锐。一是库区人多地少的矛盾更加突出，二是移民与非移民的收入差距进一步拉大，移民经济发展速度远远落后于当地经济发展平均速度，三是移民安置区社会稳定的形势更加严峻。而且从目前的情况看，移民安置还有许多问题需要解决，特别是一部分移民还不能摆脱贫困。水库移是否成功，关键在于移民安置规划的科学性，而移民安置规划中最重要的是要根据各地区的自然条件、社会经济状况、劳动力素质、市场化程度，正确选择移民安置模式。 2移民安置项目实施效果后评价指标体系 实施效果后评价是水利水电工程移民安置项目后评价的核心内容，其指标体系是移民安置项目实施效果后评价的基础，完善的指标体系是科学、合理地进行后评价的关键。 2.1建立指标体系的基本原则 水利水电工程移民是一个涉及多方面的、复杂的系统，对其实施效果进行后评价单靠一个或几个指标是难以实现的，需要构建科学的、完备的实施效果后评价指标体系。指标体系的构建要遵循以下原则:
职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0
目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创（创新创业创造） (10) 4.4产学研用支持 (10)
1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。 ●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。
经济效果评价指标体系及评价方法的改进 摘要：经济效果评价是投资项目评价的核心内容。为了确保投资决策的正确性和科学性，建立合理的经济效果评价指标体系及正确地运用评价方法是十分重要的。但目前在相关的领域所使用的指标体系和评价方法存在着一些缺陷，本文在指出这些缺陷的基础上，提出指标体系的优化及方法改进的思路。技术经济分析中的经济效果评价是对各种投资项目进行经济性评价的核心内容，有较广阔的使用领域，如可广泛应用于新建项目，改扩建项目，技术改造等工程技术项目经济效果的评估，以分析、预测、判断各项目的经济合理性及可行性，并据此对多个项目的优劣进行比较、甄选，因此经济效果评价是项目可行性研究中财务分析及国民经济分析的重要内容。经济效果评价还经常大量应用于对已实施的工程技术项目的经济效果进行评估，以反映其经济效果的现状及水平，并可检验项目在执行过程中，其主要经济指标是否达到预期的效果。此外，经济效果评价在其它许多领域也有重要作用，如对于上市公司的拟建项目来说，经济效果评价的结果应作为公司对社会公众投资者所应披露的重要经济信息，以供投资者在做投资决策时参考等。因此，为了确保投资决策的正确性和科学性，建立科学、合理的经济效果评价指标体系并正确地运用经济效果评价方法是十分重要的。然而从目前的情况看，无论是经济效果指标体系的设置，还是评价方法的应用，都存在着一些不合理之处。认清这些存在的问题，寻求更好的办法加以解决，对提高经济效果评价的正确性和科学性无疑具有重要的现实意义。 一、经济效果指标体系及评价方法存在的主要问题 1．经济效果指标体系存在的主要问题经济效果评价指标有多种，可从不同的角度反映投资项目的经济性。这些指标大体可以分为两大类：一类是价值型反映效益规模的指标，如净现值、净年值、费用现值、费用年值等；另一类是反映投资利用效率的指标，如投资收益率、内部收益率、外部收益率、净现值指数等。由于这两类指标是从不同的角度考察项目的经济性，所以要正确、全面地评价投资项目的经济效果，应同时使用两类指标。 目前经济效果评价指标存在的主要问题有： （1）指标数量多、杂乱、使用不统一、不规范。有些指标的定义及名称叫法混乱现象严重。 （2）在对互斥方案进行择优比较分析时，可能出现使用不同的指标会得出结论互相矛盾的结果。这种情况的出现，会迫使决策者仅能以某种(或某类)指标的判断结果为主要参考依据，使指标体系的全面性遭到破坏。 （3）对有些指标的经济涵义的认识理解有偏差，影响了这些指标的使用价值。 （4）内部收益率IRR是目前使用较广，非常重要的一个指标，其经济涵义是使
人工智能课程教学大纲 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示