何丰简历

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国家干部简明登记表

副局长副局长监察室主任督察员督察员股长
孙声元钱业东郭庆张德照石南邱苏少德
学士
1981.7 1985.10 1989.7 2000.10 1977.7 1985.7
山西·榆社 1968.12 1979.7 舒城·春秋 1986.7 1990.3
位级别栏填：ⅹⅹ级职员或专技ⅹⅹ级等；备注栏填：学位（博士、硕士、学士）、招聘、脱产学习、挂职锻炼、选派到村任职、提前离岗等。
国家干部简明登记表
2010年12月31日单位：职务农机局姓名岗位级别性出生年月民别 (周岁) 族男学全日制历在职何年何月毕业于何院校何专业专业技术职称籍贯（县、乡）入伍年月入党年月备注
1972.9 汉大专 1998.6省委党校助工舒城·张母桥 1992.7 1996.2 （38岁） 1969.10 吕红兵男汉大专 2005.6皖西学院工程师舒城·干汊河 1989.7 1991.10 （41岁） 1971.10 站长吴敬华男汉大专 2005.7安农大工程师舒城·千人桥 1992.10 2002.7 （39岁） 1970.1 站长曾亿东男汉本科 2005.7省委党校工程师舒城·万佛 1989.7 1996.7 （40岁） 1968.11 汪义国男汉大专 2002.12省委党校工程师舒城·山七 1988.7 1994.4 （42岁） 1968.10 站长张德发男汉大专 2002.12省委党校工程师舒城·五显 1989.9 1992.7 （42岁） 1975.1 雷英德男汉本科 2006.12省委党校工程师舒城·万佛 1992.10 1994.4 （35岁） 1969.10 站长鈡诵权男汉大专 2005.6省委党校工程师舒城·千人桥 1989.8 1993.11 （41岁） 1975.11 胡贤平女汉大专 2003.7省广播电视大学工程师舒城·孔集 1992.10 2001.7 （35岁） 1966.10 站长薛维长男汉大专 2007.1安农大工程师舒城·阙店 1987.7 1993.7 （44岁）位级别栏填：ⅹⅹ级职员或专技ⅹⅹ级等；备注栏填：学位（博士、硕士、学士）、招聘、脱产学习、挂职锻炼、选派到村任职、提前离岗等。站长段敬煜

重邮导师选择

注：指导教师中含部分外聘指导教师通信工程应用研究所金勇电工理论与新技术何丰无线定位与空间测量研究所（田增山）周非青岛海信移动通信技术有限公司（做手机）王克强通信软件技术研究所（物联网）范时平黄海辉信号处理与片上系统研究所（代少升）物联网谭钦红一、面试时间地点请于2013年4月8日08:30，到达信息科技大厦7楼707办公室，进行面试前材料审定，确定面试顺序，务请准时到场。

二、所需材料请携带2013年攻读硕士研究生考生准考证、身份证、志愿表、个人简历及获奖证书（复印件）、本科成绩单等相关资料，面试正式开始之前需上交个人简历、本科成绩单及本科期间获奖证书。

（每项上交材料仅需1份）三、面试流程4月8日上午08:30-08:45 上交简历，审定材料，确定面试顺序08:45-09:30 团队情况介绍09:30-12:00 第一批面试4月8日下午13:30-17:30 第二批面试注意事项：1）考生按顺序依次入场面试，每次面试一人，其它考试在场外等候，请及时关注具体时间变动情况，勿错过面试时间。

2）面试将根据实际情况，按照顺序分为两个批次进行，各批次面试人数可进行适当增减，请各位考生留意。

3）场外等待面试的考生请保持安静。

四、面试内容面试主要考查考生的专业基础及综合素质。

1）面试环节1、个人陈述：由考生介绍个人情况、读研的目标等（如包括个人爱好、日常学习、参加过的各种设计竞赛、体育活动、科研工作等）。

5分钟2、问答：面试组对考生提问，考生回答。

内容涵盖专业知识、技能，个人经历等。

10分钟3、英文翻译：随机抽取一份通信及网络等专业领域的英文片段，由考生朗读并翻译。

5分钟2）考查内容1、学习基础：大学阶段学习情况及成绩，新知识学习认知能力。

2、专业能力：对通信相关理论知识和应用技能掌握程度，利用所学理论发现、分析和解决解决问题的能力，对相关技术发展动态的了解。

3、英语翻译：从通信网络的专业英语中选一段读完然后翻译。

嘉兴学院2012届省优毕业生名单

浙江丽水松阳中共党员 54 人力资源管理赵羚女本科
浙江杭州下城区中共党员 55 人力资源管理王高涛男本科浙江丽水莲都区中共党员 56 人力资源管理詹鹏翔男本科浙江温州乐清中共党员 57 市场营销王海佳女本科浙江丽水缙云中共党员 58 市场营销陈聪女本科浙江温州苍南中共党员 59 市场营销温泉男本科安徽阜阳颍泉区预备党员 60 市场营销徐玲玲女本科浙江金华东阳中共党员 61 经济学赵秋娴女本科浙江台州温岭中共党员 62 经济学徐子唤男本科浙江嘉兴南湖区共青团员 63 国际经济与贸易刘懿洁女本科湖南衡阳珠晖区中共党员 64 国际经济与贸易张平男本科浙江湖州市市辖区中共党员 65 国际经济与贸易夏希希女本科浙江温州苍南中共党员 66 国际经济与贸易吴琴女本科四川资阳安岳预备党员 67 国际经济与贸易忻秋波女本科浙江宁波鄞州区中共党员 68 国际经济与贸易朱利杰男本科浙江宁波慈溪中共党员 69 金融学李斌男本科浙江台州椒江预备党员 70 金融学章益平女本科浙江杭州富阳预备党员 71 金融学陈善楼男本科浙江温州苍南预备党员 72 金融学唐彬男本科浙江杭州富阳中共党员 73 金融学张悠女本科陕西西安市辖区中共党员 74 经济学陈小兰女本科浙江杭州富阳中共党员 75 经济学戴鹏男本科江苏宿迁泗阳中共党员 76 工程管理柴小娟女本科浙江衢州衢江区中共党员 77 工程管理张吾磊男本科浙江宁波奉化中共党员 78 工程管理余渊舒女本科浙江金华婺城区中共党员 79 工程管理朱婷婷女本科浙江宁波海曙区中共党员 80 土木程张琴儿女本科浙江杭州富阳中共党员 82 土木工程陈新女本科安徽蚌埠蚌山区中共党员 83 建筑学邵琴女本科浙江嘉兴南湖区中共党员 84 建筑学张燕女本科浙江嘉兴海宁中共党员 85 建筑学殷霖男本科浙江嘉兴海宁中共党员 86 建筑环境与设备工程蔡玲玲女本科浙江衢州柯城区中共党员 87 建筑环境与设备工程陆卓群男本科湖南郴州苏仙区中共党员 88 测控技术与仪器陆军建男本科湖南岳阳岳阳楼区中共党员 89 测控技术与仪器郑虹女本科浙江嘉兴秀洲区中共党员 90 测控技术与仪器包晓琪女本科浙江绍兴绍兴中共党员 91 电气工程及其自动化陈永佳男本科浙江嘉兴海宁中共党员 92 电气工程及其自动化吴昌男本科浙江衢州龙游中共党员 93 电气工程及其自动化谷倩兰女本科浙江湖州安吉中共党员 94 电子信息工程蒋伊乐男本科浙江温州乐清共青团员 95 电子信息工程金丹娜女本科浙江金华义乌中共党员 96 电子信息工程项燕青女本科浙江杭州桐庐预备党员 97 机械设计制造及其自动化林鹏男本科浙江温州瑞安中共党员 98 机械设计制造及其自动化马泽文男本科浙江绍兴嵊州中共党员 99 机械设计制造及其自动化毛益波男本科浙江宁波奉化预备党员 100 机械设计制造及其自动化王礼明男本科浙江衢州衢江中共党员 101 工业工程李媛媛女本科浙江金华武义中共党员 102 工业工程王佩女本科浙江杭州淳安中共党员 103 临床医学陈毅斐男本科浙江兰溪中共党员 104 临床医学顾超男本科浙江海宁中共党员 105 临床医学胡欢欢女本科浙江湖州中共党员 106 护理学李文君女本科浙江临安中共党员 107 护理学张娜女本科安徽阜阳预备党员 108 护理学谢斌女本科浙江温州中共党员 109 护理学张晓晓女本科江苏连云港中共党员 110 汉语言文学林柳青女本科福建漳州中共党员 111 汉语言文学郑思女本科浙江丽水中共党员 112 对外汉语曾蕾蕾女本科浙江温州中共党员 113 对外汉语周杭燕女本科浙江诸暨中共党员 114 法学马丽女本科浙江绍兴预备党员 115 法学郑品乐女本科浙江温州中共党员 116 法学姜琦男本科浙江江山预备党员 117 高分子材料与工程方燕女本科浙江温岭中共党员 118 高分子材料与工程叶文琼女本科浙江温州预备党员 119 高分子材料与工程潘晓女本科浙江丽水中共党员 120 轻化工程杨峰男本科山东淄博预备党员 121 纺织工程李豫州女本科湖南新乡中共党员 122 纺织工程洪军燕女本科浙江省淳安县中共党员 123 数学与应用数学（师范）汪琴女本科安徽省池州市东至县共青团员 124 数学与应用数学（师范）楼玉婷女本科浙江省金华市义乌市中共党员 125 汉语言文学（师范）钟蕾女本科浙江省嘉兴市嘉善县预备党员 126 英语（师范）郑望男本科浙江省温州市永嘉县中共党员 127 英语（师范）朱清姿女本科浙江省温州市苍南县中共党员 128 英语（师范）杨飞女本科浙江省湖州市长兴县中共党员 129 学前教育姚燕飞女大专浙江省嘉兴市海盐县中共党员 130 初等教育陈怡潇女大专浙江省温州市瑞安市中共党员 131 初等教育毛丽娜女大专浙江省嘉兴市桐乡市中共党员 132 学前教育虞春萍女大专浙江省嘉兴市海宁市预备党员 133 初等教育赵周培女大专浙江省温州市乐清市共青团员 134 初等教育许一文女大专浙江省温州市瑞安市预备党员 135 初等教育周洁女大专浙江省嘉兴市桐乡市预备党员 136 商务英语郑亚妮女大专浙江省台州市临海市预备党员 137 应用日语杨佳丽女大专浙江省绍兴市新昌县中共党员 138 商务英语潘姗姗女大专浙江省宁波市慈溪市中共党员 139 应用日语黄斌斌女大专浙江省温州市苍南县中共党员 140 会计张雪莲女大专浙江省湖州市长兴县共青团员 141 物流管理俞世明男大专浙江省宁波市象山县共青团员 142 会计张小燕女大专浙江省湖州市长兴县共青团员 143 会计童红颜女大专浙江省绍兴市绍兴县预备党员 144 物流管理冯芳女大专浙江省杭州市萧山区预备党员 145 文秘李良良女大专浙江省温州市苍南县中共党员 146 服装设计张梦如女大专浙江省杭州市临安市预备党员 147 电脑艺术设计陈露露女大专浙江省金华市浦江县中共党员 148 电脑艺术设计王芳女大专浙江省丽水市青田县预备党员 149 电脑艺术设计金丽培女大专浙江省温州市永嘉县中共党员 150 服装设计唐亚丽女大专浙江省杭州市余杭区预备党员以上名单公示期为2月29日--3月5日，如有异议，请当面联系学生处周老师，联系电话83642717。

ZIF-8负载柠檬酸包覆纳米零价铁复合物的制备及其对U(Ⅵ)的吸附性能研究

第44卷第4期2021年4月核技术NUCLEAR TECHNIQUESV ol.44，No.4April2021ZIF-8负载柠檬酸包覆纳米零价铁复合物的制备及其对U(VI)的吸附性能研究何江1,2,3高飞1张峰1冯峰1石仕泷2刘军21（中国检验检疫科学研究院食品安全研究所北京100176）2（成都理工大学核技术与自动化工程学院成都610059）3（四川省原子能研究院成都610101）摘要合成了一种ZIF-8负载柠檬酸包覆的纳米零价铁复合物（nZVI@CA/ZIF-8），并研究了其对U（VI）的吸附性能和机理。

研究表明：nZVI@CA/ZIF-8对U（VI）的吸附量随着初始pH、U（VI）初始浓度和温度的升高而增大，在较高钠离子浓度（0.5mol∙L-1）条件下依然保持较好的吸附U（VI）性能。

在铀初始浓度为50.00mg∙L-1、pH为4.0、反应温度为25℃的条件下，复合物对U（VI）的平衡吸附量约达到（110.0±5.0）mg∙g-1。

该吸附过程表现为自发吸热的单层表面化学吸附，可用准二级动力学和Langmuir等温模型加以描述。

比表面积（Brunauer-Emmett-Teller，BET）测试结果表明：nZVI@CA/ZIF-8具有多孔结构和较大比表面积（1271m²∙g-1）。

X射线衍射（X-ray Diffraction Spectra，XRD）、扫描电镜和能谱仪（Scanning Electron Microscopy-Energy Dispersive Spectroscopy，SEM/EDS）证实了nZVI@CA/ZIF-8兼具ZIF-8和nZVI的晶体结构及显微形貌。

X射线光电子能谱（X-ray Photoelectron Spectroscopy，XPS）和红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectra，FTIR）分析结果表明：U（VI）能被nZVI颗粒还原为U（IV），并以UO2形式赋存于复合物表面，nZVI@CA/ZIF-8亦可通过形成Zn-O-U 配位键络合水溶液中的U（VI）。

保定市2012年度四级联考第一批面试考生综合成绩及进入体检人员名单

6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第2组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组 6月2日上午第3组
刘冰峰杨钊沣耿继康张学简张鹏张瑜郭绍强冯凤鹃刘磊李占海杜君梅黄莲美黄乐平王雪徐文敏谷颖郄凤彩杨小玉钱宇王淑敏
男男男男男女男女男男女女女女女男女女男女
17052001-涞源县委组织部科员(3人) 17052001-涞源县委组织部科员(3人) 17052001-涞源县委组织部科员(3人) 17052001-涞源县委组织部科员(3人) 17052001-涞源县委组织部科员(3人) 17056009-共青团曲阳县委科员(1人) 17056009-共青团曲阳县委科员(1人) 17056009-共青团曲阳县委科员(1人)
11701771105 11701464220 11700947303 11700528819 11700842612 11700108516 11701049601 11701464109 11700319518 11701668227 11701668305 11701257606 11700422728 11701359929 11701462705 11700842821 11700739428 11701156304 11700948002 11701668110
保定市2012年度四级联考第一批面试考生综合成绩及进入体检人员名单

新华社记者名单

新华社记者名单[ 日期:2010-08-27 | 作者: 记者网整理 ] 【大中小】收藏到：此份新华社记者名单为国家新闻出版总署公布的新华社记者名单：李紫恒魏宗凯刘晓莉郝桂尧刘兆权岳德亮宿传义黄文新涂超华卢汉欣周立权王蔚刘浦泉李亚彪李欣柴海亮吴献张云龙景如月王炳美魏运亨姜敏刘宝森李兴文吴其冰章武程红根周立民王建威王茜李志勇慎海雄姜微乔云华殷丽娟刘军任军川丁铭王宇天任会斌王欲鸣周确姜帆邓华宁林凯朱旭东费强陈忠华高风吕晓宇汪涌范迎春陈兵李勇王文化栗建昌张涛杨宗友王晔彪韩世峰徐宜军曹霁阳梁书斌王春雨梁冬孙英威周国红杨磊陈琪朱晓光何玲玲卢晶葛如江李自良单纯刚梁鹏郑黎方益波谭进张乐谢云挺王炳坤王军孙蕾张旭苏民生王海征赵志祥李文朱峰周润健高淑华高广志蒋志敏王颂孙参吕福明董振国牛爱民裘立华储叶来代群杨青蔡敏卢尧舒继华沈翀王长山李江涛蔺以光刘紫凌江时强李鹏翔郭奔胜李京华周伟蔡玉高王骏勇王恒志于振海张羽胡靖国王炤坤曾志坚朱国贤王思海谭博文唐卫彬刘海谢佼凌广志宗焕平崔军强刘海峰胡梅娟肖春飞厉正宏张建松杨金志孟华张建新邹兰傅兴宇蔡拥军闫平陈光明李凤双周长庆张颖马扬惠小勇张领李灿杜晓明韩瑜庆林嵬张晓辉唐召明王魁吴国清殷耀桂娟孙洪磊张泽伟徐家军公磊李春雷周放孙彬董智永黄兴华张琴袁志国张和平任卫东郭献文王正忠黄玫郭立谭剑程双庆魏莘傅丕毅方列刘卫宏周衡义赖少芬周华何丰伦陈乃进任鹏飞杨成军冯雷石庆伟姚剑锋包永辉季明吴宇陈飞范春生于力刘健杨世尧柴骥程徐金鹏翁学仁张朝祥车晓蕙于新超李小林朱峥杜文峰谢环驰余国庆廖君拉巴次仁叶辉觉果丁文杰明星赵仲志杨维成高力屈凌燕徐昱郑天虹李勇潘清张耀智张明仇逸任珑王莹李铮高铭刘斌李俊义张洪河龙弘涛余孝忠刘菁许群余瑛瑞王凡凡姜克红姜兆臣徐扬李钢侯严峰于磊焰闻有成陆欢王耕赵仁伟王雷王志徐冰杨华苑坚丛峰李云平马义李善远李泽兵张非非李丽静张彩霞俞丽虹徐寿松冯源赵兰英刘颖李荣陈俊赵锋王大霖曹志恒杨廷建赵大勇任勇孟奂凡军褚言义王世焕项开来沈汝发康淼刘雅鸣苏杰彭张青张国俊张晓晶刘谨周晓农吴华国盛义张鸿墀索朗罗布格桑达瓦李晓玲贺占军陈国安李美娟胡锦武林艳兴邹云毛海峰王圣志章苒王进业陈国军朱祥李钧德古文洪侯德强杨寿德张百新胡作华茆琛王金涛姚刚徐旭忠苏晓洲徐机玲冯诚宋斌陈先发汪延段博陈钢储国强樊英利王运才侯大伟秦晴杜华举戴劲松张先国石志勇张军刘伟陈瑞华刘广铭蒋桂斌杨越周正平陶明李舒王勉张爱林王宏伟逯寒青姜辰蓉叶超钱荣马千里吕雪莉张周来刘军石永红邓卫华李志勇万一岳瑞芳张淼淼熊金超黎昌政邓久翔何天文张春保郭嘉轩刘大江武勇王广壮孟昭丽申尊敬刘娟杨楹刘文国段羡菊王丁党周齐海山陈淼陈凯史春东朗杰罗布次仁徐军峰刘丹梁相斌邹大鹏田舒斌冯昌勇杨霞梁强刘宏鹏黄海罗骁兵沈桥武彩霞王增海韩传号陈冀宋常青朱国亮王志恒黄会清姜雪城杨俊江龙松林王艳明姜恩宇张传宣陈鹏杨牧源蒋作平肖林陈燮杨三军黄勇金小明储学军陈良杰罗辉许祖华冯国杨一苗孙波聂建江王衡卜云彤李嘉李忠将王丽秦亚洲吴俊李靖王松涛杨守勇刘荒王研丁海涛浦超刘刚俞俭宝高增双马勇王海鹰王汝堂陈黎明梅永存任晓刚郝同前田建军杨希伟郎秋红陈建华黄和逊郭久辉赵戈熊聪茹黄国文蒋林陈梦阳王定昶贾文军梁钢华贾立君壮锦罗晓光周芙蓉杨跃萍王念王鹤梁娟赵叶苹张兴军吴晓东黄威江宏景皮曙初周梦榕周甲禄高路覃广华赵颖全张桂林亚力坤姚玉洁周之江曹国厂黄深钢沈锡权杨春南蔡国兆苏会志张运王存理华卫列陆文军程正军朱薇王晓明李倩来建强许雪毅颜园园刘元旭薛文献晏国政滕军伟李怀岩王小川骆国骏张学全焦卫平郭远明孙志平李慧颖胡苏黄豁王振宏程敏刘欣欣何广怀王传真熊润频刘大伟刘书云谭飞苏万明刘云伶武敌周相吉李健石新荣杨玉华陈刚王猛李大宏罗博刘翔霄魏梦佳刘亢程义峰褚晓亮刘兵胡星郑玮娜文贻炜赖臻李尕张进林余靖静涂洪长李德欣郑良张月琳张涛潘莹叶建平王民徐澎陈先锋孔博丁秀玲熊小立叶锋杨磊毛咏普布扎西王阿敏姚湜朱玉泉徐玉长伍晓阳凌军辉黄毅翟景耀王昊飞勿日汗马俊艾福梅赵春晖周慧敏张丽娜谢方芳马平陈新洲孙晓胜丁建刚徐岳吴植卫韦华屠国玺沈洋叶健燕雁连振祥蒋芳顾烨赖雨晨张展鹏程士华陈晔华马姝瑞白斌李安王鹏王晓磊常亦殊刘毅非向志强肖思思宗巍曲澜娟陈海宁颜秉光程子龙罗康雄裴鑫贾远琨陆斌王松赵鹏崔浩天杨兴国肖进安韦大甘文萍于杰南婷李建平陈春园万怡巫奕龙林凯魏培全周科王菲何军周生斌朱国涛潘晔党黎王怿文段菁菁张道生王志伟王军伟闫祥岭赵大春蓝天蔚陈晓虎李松刘泉龙张钦卢鹰曹健牟柏苍陈昌奇多吉占堆边巴次仁次仁德吉汤涧朱忠良有之炘陈云富岑志连王涛王云河周文杰顾玲顾筑胜刘义郭刚王新明娄辰任硌赵汉斌江毅李霞杨迪岳冉冉何春好关桂峰高少华刘雪何欣荣孙丽萍杨毅沉桑彤熊琳范军威刘景洋李丹金敏魏蒙郭程王攀钟玉明彭勇应曲川詹奕嘉杨新河巩志宏王昆夏海龙周欣汤计张舵达娃都红刚骆晓飞王雁霖刘刚边江范世辉范长国网址:/jzw/0c/1048.html。

文健个人简历

个人简历表篇二：简历教师应聘万文健性别：男求职意向·工作性质：全职·期望行业：教育/培训/人力资源/市场推广·工作地区：长沙、益阳、湘潭、深圳、广州·目前状况： 14届本科毕业生自我评价本人热情、细心、稳重，在校担任党委办公室组长，带领组员进行辩论赛，创意大赛等活动，有良好的团队协作精神。

并策划组织过多场老乡会活动，班级活动，多次获得优秀团干部称号。

有三年的教育培训经验，能很快适应工作岗位。

大学专业是英语，英语口语流利，普通话标准，略懂法语。

在职期间参与电话访问，主要有课前陌拜招生，课后学习成果汇报；教育咨询，主要接待家长，制定学习计划，课时规划，介绍本机构情况，洽谈。

教务安排以及班主任的工作。

在职期间，主要担任英语教师的工作。

参与了小六，初中，高中英语课程讲解。

现已有自己独立的教案，对英语讲解有自己的体系。

在职两年，已带过数百名学生。

并协助教务部打理教务事宜，协调管理各项接待，咨询，公关工作。

管理经验汇报对象：部门主管 | 下属人数：45 | 直接下属：普通员工 | 年收入：4万元/年业绩描述：在位期间，领导45人教育团队，培训管理新招教员。

基于CDIO 模式的计算机专业教学改革探讨

一、引言在现代社会发展背景下，社会对IT 行业的人才有更高的要求，社会更需要有较强的实践操作与进行项目开发的人才，在进入岗位后就能快速地进入工作。

然而，我国现有的教育模式与社会的需求具有不一致性，教育更加重视学生理论知识的掌握，忽视学生实践能力与创新能力的培养。

近年来，新的教育改革成果包括CDIO 模式，强调在“做中学”。

因此，本文主要探讨基于CDIO 模式下的计算机专业教学改革对策。

二、CDIO 模式的基本概述CDIO 模式是反映社会对人才需求的模式，并以此作为目标制定详细、合理的教学目标。

制定目标时不仅强调对社会需求的满足，还强调学生的素质与能力的提高，采用关联的方式进行课程设置，将学科之间的壁垒打破，防止教学内容的重复，保证学生能够学到社会所需要的知识与技能。

CDIO 模式的教学目标与应用型本科专业的培养目标相同，需要学生掌握理论知识和实践技能，培养出工程技术与社会需要的人才。

基于CDIO 模式进行计算机专业教育改革，不只要求将学生的课程内容更换，更包括对培养方案、课程体系以及师资队伍等因素的全面改革。

因此，在计算机教育改革的过程中，我们要以市场定位为基础，对CDIO 教学理念进行充分借鉴，从而使学生的专业实践与创新能力得到迅速提高。

三、基于CDIO 模式的计算机专业教学改革对策（一）对产业需求进行明确，制定人才培养方案培养方案必须与计算机类产业的需求相一致。

因此，学校为了进一步了解社会的需求，可以通过座谈会、走访的形式针对用人单位对计算机专业毕业的人才在素质、能力以及实践方面的要求，制定出更加合理而科学的计算机人才培养方案。

以学生的基本素质、专业基础知识、学生的应用能力以及创新能力这四个层面为出发点，对计算机科学人才培养方案进行构建。

在构建人才培养方案时，以学生的课程教学为基础。

在数字图像、软件新技术模块中应用CDIO 模式的教学方式，对每一个知识进行传授时，都与项目的实例、设计、实现运行相结合，让学生从实际的例子中更深入地理解理论知识，再与课堂实验以及课程设计等环节对知识进行强化，使学生能应用知识。

国家测绘地理信息局、国家保密局关于表彰全国测绘成果保密检查先进集体和先进个人的决定

国家测绘地理信息局、国家保密局关于表彰全国测绘成果保密检查先进集体和先进个人的决定文章属性•【制定机关】国家测绘地理信息局(已撤销),国家保密局•【公布日期】2012.06.07•【文号】国测成发[2012]13号•【施行日期】2012.06.07•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】测绘正文国家测绘地理信息局、国家保密局关于表彰全国测绘成果保密检查先进集体和先进个人的决定（国测成发〔2012〕13号）国务院有关部委，各省、自治区、直辖市、计划单列市测绘地理信息行政主管部门、保密行政管理部门，新疆生产建设兵团测绘地理信息主管部门、保密行政管理部门，有关中央企业单位：为进一步加强涉密测绘地理信息安全管理，贯彻中央领导同志的重要批示精神，2011年7月至2012年4月，国家测绘地理信息局、国家保密局联合开展了全国测绘成果保密检查。

各地区各部门精心组织，密切配合，深入开展检查工作，圆满完成检查任务。

在这次保密检查中，涌现出一批工作表现突出的先进集体和先进个人。

他们认真贯彻落实全国测绘成果保密检查安排部署，精心组织，尽职尽责，成效明显，为顺利完成测绘成果保密检查任务、维护国家测绘地理信息安全做出了积极贡献。

为激励先进、推动工作，国家测绘地理信息局、国家保密局决定，对北京市勘察设计与测绘管理办公室等64个先进集体和王金坡等161名先进个人予以表彰。

希望受到表彰的先进集体和先进个人珍惜荣誉，再接再厉，继续发扬爱岗敬业、无私奉献的精神，求实创新，再创佳绩。

希望各地区、各有关部门和广大干部职工向受到表彰的先进集体和先进个人学习，进一步提高认识，加大工作力度，加强监督管理，维护我国地理信息安全，推动地理信息产业健康有序发展。

附件：全国测绘成果保密检查先进集体、先进个人名单国家测绘地理信息局国家保密局二〇一二年六月七日附件：全国测绘成果保密检查先进集体、先进个人表彰名单一、省级先进集体（16家）北京市勘察设计与测绘管理办公室河北省地理信息局辽宁省测绘地理信息局吉林省测绘局江苏省测绘地理信息局浙江省测绘与地理信息局江西省测绘地理信息局山东省国土资源厅广东省国土资源厅（测绘局）新疆维吾尔自治区测绘地理信息局河北省保密局吉林省国家保密局浙江省保密局江西省国家保密局山东省保密局广东省国家保密局二、市县先进集体（48家）河北省衡水市国土资源局河北省涿州市国土资源局山西省长治市国土资源局山西省吕梁市国家保密局内蒙古自治区巴彦淖尔市国土资源局内蒙古自治区包头市国土资源局辽宁省大连市规划局辽宁省沈阳市国家保密局吉林省白山市规划局吉林省延边朝鲜族自治州住房和城乡建设局黑龙江省哈尔滨市城乡规划局黑龙江省齐齐哈尔市测绘管理处江苏省盐城市国土资源局江苏省无锡市国家保密局浙江省嘉兴市保密局浙江省温州市测绘与地理信息局安徽省池州市国土资源局福建省福州市国土资源局福建省漳州市国土资源局江西省上饶市国土资源局江西省南昌市城乡规划局山东省日照市国土资源局山东省烟台市国土资源局湖北省荆门市测绘管理局湖北省武汉市国土资源和规划局湖南省怀化市国土资源局湖南省娄底市国土资源局广东省广州市国土资源和房屋管理局广东省佛山市国家保密局广西壮族自治区桂林市国土资源局广西壮族自治区防城港市国家保密局海南省海口市测绘地理信息局海南省儋州市测绘地理信息局重庆市开县规划局重庆市潼南县规划局四川省成都市规划管理局四川省攀枝花市测绘管理办公室云南省昆明市国土资源局云南省德宏州国土资源局西藏自治区昌都地区国家保密局陕西省延安市测绘管理办公室陕西省汉中市测绘管理处甘肃省白银市国土资源局甘肃省张掖市国土资源局青海省海西州国土资源局宁夏回族自治区银川市国土资源局新疆维吾尔自治区塔城地区国土资源局（测绘地理信息局）新疆维吾尔自治区巴州库尔勒市国土资源局（测绘地理信息局）。

招聘甄选案例汇总(1)

招聘甄选案例汇总案例一金陵服装厂需聘用一位生产经营部的经理，人事处从本厂干部中推荐了五名副科级以上的干部，并将他们的简要材料送给了王厂长，要王厂长发表意见：应该从中提拔谁？（1）张平，男40岁，现任厂办副主任，大专毕业，学习过企业管理，成绩优秀，工作认真踏实，熟悉本厂生产，曾在车间工作过。

已婚，有一个孩子，他本人与厂级干部关系好，有人便说：他是厂长的大红人。

（2）柯红，女，27岁，未婚，中专毕业，现任生产经营部下属门市部经理，能干、聪明、热情、精力充沛，善于公关。

工作干得不错，舞也跳得很好。

目前，她本人正打算攻读夜大，进一步提高。

群众对他的工作能力很常识，但有的群众又说也是厂长的舞伴。

（3）任远，男，37岁，高中毕业后上山下乡，现任厂计划科科长，有较强的组织能力和管理工作经验，工作勤勤恳恳，作风正派，多次被评为先进工作者。

但有些群众反映他管理太严，一本正经，又没有学历。

（4）何丰，男，50岁，大学程度，现任生产科科长，曾在该厂担任过好几个科的业务和领导工作，工作经验丰富，过去曾受过大家的称赞，但近两年来，他工作的兴趣和热情有所下降。

已婚，家中有两个孩子，并且都已经参加工作，无所忧虑，本人也没有太大的期盼。

（5）王义宗，男，45岁，大学毕业，责任技术科科长，该人的性格内向，只知兢兢业业工作，太太多说话，从不得罪领导和同事，人缘很好。

群众一直认为他是一位好人，在选举职代会代表时，往往得的选票数他最多，但他不愿意管别人的闲事。

问题：1、如果你是厂长，你认为应该提拔谁？为什么？2、你认为企业在运用内部招聘渠道是应该注意什么问题？提示：1、注意招聘部门是生产经营部，只要懂经营管理、柯红、任远都可以考虑2、避免任人唯亲、避免人情因素案例二机器制造厂的人事决策某厂是一家大型的机器制造厂，全厂员工有一万人左右。

最近有几件事在厂部开会讨论时出现了分歧，事情是这样的：厂里最近的产品滞销，厂部决定加强销售科的力量，原来的销售科长已退休，两位副科长显然能力不强，所以厂里急需一名销售科长。

招聘甄选案例汇总(1)

已婚，有一个孩子，他本人与厂级干部关系好，有人便说：他是厂长的大红人。

（2）柯红，女，27岁，未婚，中专毕业，现任生产经营部下属门市部经理，能干、聪明、热情、精力充沛，善于公关。

工作干得不错，舞也跳得很好。

目前，她本人正打算攻读夜大，进一步提高。

群众对他的工作能力很常识，但有的群众又说也是厂长的舞伴。

但有些群众反映他管理太严，一本正经，又没有学历。

已婚，家中有两个孩子，并且都已经参加工作，无所忧虑，本人也没有太大的期盼。

（5）王义宗，男，45岁，大学毕业，责任技术科科长，该人的性格内向，只知兢兢业业工作，太太多说话，从不得罪领导和同事，人缘很好。

群众一直认为他是一位好人，在选举职代会代表时，往往得的选票数他最多，但他不愿意管别人的闲事。

人力资源管理-第四讲-员工招聘与甄选录用

6 封闭式提问 7 开放式提问 8 引导性提问 9 压迫性提问 10 假设性提问 11 连串性提问
提问方式举例
简单提问：旅途、天气、生活、工作递进提问：
引导描述：工作经历、技能、成果、动机、兴趣等如：你为什么要离职？（涉及过去经历）；你为什么要到本公司工作？（动机）；你如何处理这件事？（方法、技能）；你如何管理你的下属？（领导艺术）。
该方式用于明确某些不太明确的问题，或用于过渡性提问。
开放式提问：让其自由发挥。语言表达、逻辑思维
引导性提问：
当涉及工资、福利、工作安排等问题时使用，以征询意见
压迫性提问；
目的：测定应聘者对压力的承受与反应。方式：从其矛盾的谈话中引出。如对原单位既满意又急于离开者，
则可进行质询、提问、形成压迫性氛围。以对其真假、思路清晰度作出判定。
3。信度与效度评估
信度评估：信度即可信程度
信度涵义：测试结果的可靠性或一致性。信度分类：
• 稳定系数—同种测试方法在不同时间实施后结果的稳定性 • 等值系数—对同一测试者实施两种内容相当的测试的结果 • 内在一致性系数—分阶段实施同一测试内容其结果的稳定性
效度评估：效度即有效程度
实际所测与想要测试的特征是否相符。分类：预测效度——测试能预见将来行为的有效性；内容效度——实施的测试能测出想要的内容的程度；同测效度——测试成绩与工作业绩的相关程度。
1、内部来源和渠道：内部招聘对于企业的
管理职位是最重要的来源，如在美国，有90% 的管理岗位是由内部招聘来填补的。内部招聘有几个重要的渠道，包括岗位公告、岗位投标、技能清单法、岗位轮换和雇员引荐等等。
2、外部来源和渠道：外部招聘是一种交流
形式，借此企业可以在潜在的雇员、客户和其他外界人士中树立形象。外部招聘的主要渠道有，走进来、广告、就业机构和校园招聘。

何威个人简历

何威个人简历
摘要：
1.何威个人简历简介
2.何威的教育背景
3.何威的工作经历
4.何威的成就和荣誉
5.何威的社会兼职与活动
6.何威的个人爱好与兴趣
正文：
何威，出生于中国，是一位在多个领域取得突出成就的优秀人才。

他拥有丰富的教育背景、工作经历以及广泛的社会兼职与活动。

此外，何威还热衷于参与各种社会公益活动，积极回馈社会。

在他的业余时间，何威热衷于探索各种个人兴趣爱好。

1.何威个人简历简介
何威，出生于中国某地，成长于一个知识渊博的家庭。

从小就展现出对知识的热爱和追求，勤奋好学，成绩优异。

在不断的努力和积累中，何威逐渐在各个领域取得了骄人的成绩。

2.何威的教育背景
何威在学术上表现出色，取得了学士、硕士和博士学位。

他在国内外知名高校接受了严格的教育和培训，具备了扎实的专业知识和技能。

3.何威的工作经历
何威曾在多家知名企业担任要职，积累了丰富的工作经验和处理各种复杂问题的能力。

他的职业生涯涵盖了金融、科技、教育等多个领域，取得了显著的业绩和口碑。

4.何威的成就和荣誉
何威凭借自己的努力和才华，在各个领域取得了诸多荣誉和奖项。

他曾获得过国家级、省级和市级的表彰，以及各类专业资格证书，是业界的佼佼者。

5.何威的社会兼职与活动
何威积极参与社会公益活动，担任了多家公益组织的职务，为社会做出了积极贡献。

他还热衷于参加各类学术研讨、论坛和培训活动，与业界同仁共同交流和探讨，推动行业的发展。

6.何威的个人爱好与兴趣
何威在繁忙的工作之余，依然热衷于发掘和享受各种个人兴趣爱好。

一种能够在水下长时间作业的可机动海洋观测平台[发明专利]

专利名称：一种能够在水下长时间作业的可机动海洋观测平台专利类型：发明专利
发明人：苗建明,龚喜,任磊,谢鹏,王凯,邓侃侃,胡青
申请号：CN202010810866.4
申请日：20200813
公开号：CN111924044A
公开日：
20201113
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种能够在水下长时间作业的可机动海洋观测平台，包括由前至后依次连接的载荷舱、首平衡舱、设备舱、浮力调节舱、尾平衡舱和推进舱。

相比于现有技术，本发明的可机动海洋观测平台可通过姿态调整模块实现竖直沉浮作业和水平机动作业两种工作模式。

由于该观测平台在竖直工作模式可以实现横向位置修正，因此适合特定区域内的高密度加密观测；由于该观测平台在水平作业模式可以实现机动航行，因此能够实现该平台的自动部署和回收。

申请人：中山大学,南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
地址：510275 广东省广州市新港西路135号
国籍：CN
代理机构：北京高沃律师事务所
代理人：苏士莹
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基于深度神经网络的图像分类方法研究与应用

第21期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.21November,2023作者简介:桂丰(1985 ),男,广西桂林人,助理工程师,硕士;研究方向:人工智能及大数据㊂基于深度神经网络的图像分类方法研究与应用桂㊀丰,丘灵华(惠州市博实结科技有限公司,广东惠州516000)摘要:文章介绍了一种图像单类别分类方法㊂该方法利用深度神经网络进行图像分类训练,实现对图像的准确分类,并应用于交通红绿灯识别和产品缺陷检测㊂该方法能采集并预处理目标图像和非目标图像,用于深度神经网络的训练㊂经过一段时间的分类训练后,得到的分类器能够对输入的任意图像进行分类预测㊂在交通红绿灯识别的应用场景中,红绿灯分类器能对图像进行分类处理㊂在产品缺陷检测的应用场景中,合格产品图像为目标图像,缺陷产品图像和异类产品图像为非目标图像,通过训练得到一个合格产品分类器㊂该方法具有广泛的应用前景,在图像识别和分类领域具有重要的实用价值㊂关键词:图像分类;单类别分类;深度神经网络;图像识别中图分类号:TP391.41;TP183㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀图像分类作为计算机视觉领域的重要任务之一,旨在将图像准确地分为不同的类别㊂近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于深度神经网络的图像分类方法取得了显著的进展㊂然而,现有的图像分类方法仍然存在一些问题,如过分关注正负样本区分导致泛化能力差,只训练正样本聚合特征而忽视正负样本间的区别以及将样本分成大量类别导致分类效率低下㊂为了解决这些问题,本文提出了一种图像单类别分类的新方法㊂该方法通过深度神经网络结合对比损失函数和中心损失函数进行训练,有效学习目标图像的聚合特征,同时充分考虑正负样本之间的区别㊂该方法的核心在于设计的对比损失函数,使目标图像特征之间的距离尽可能接近,而目标图像特征与非目标图像特征之间的距离尽可能远离,从而实现单类别分类的目标[1]㊂本实验采用了多个数据集和不同类别的图像,包括交通红绿灯和产品的合格和缺陷图像㊂经过大量实验验证,本文的方法在不同数据集上取得了显著的分类效果,并展现了优越的泛化能力和高效率的分类性能㊂1㊀方法㊀㊀本文提出了一种新的图像单类别分类方法,旨在解决传统图像分类方法在单类别场景下存在的问题㊂该方法采用深度神经网络,并结合对比损失函数和中心损失函数进行训练,以有效学习目标图像的聚合特征并充分考虑正负样本之间的区别㊂图像分类步骤如图1所示㊂图1㊀图像分类步骤1.1㊀步骤1:目标图像和非目标图像采集㊀㊀本文通过现有数据集或者在线数据采集等方式,采集多张目标图像和多张非目标图像,并将它们分别放入设定的目标图像文件夹和非目标图像文件夹㊂1.2㊀步骤2:图像大小调整和归一化㊀㊀在数据预处理阶段,实验将采集到的图像进行大小调整,以适应深度神经网络的输入尺寸要求㊂同时,图像进行归一化处理,将像素值缩放到[0,1]范围内或[-1,1]范围内㊂1.3㊀步骤3:深度神经网络模型选择与设计㊀㊀在本方法中,此研究可以选择VGG㊁ResNet或MobileNet等深度神经网络作为基础模型㊂根据问题的特点和数据集的大小,模型可以进行适当的调整和设计,包括增加或减少层级㊁调整卷积核大小等[2]㊂1.4㊀步骤4:损失函数和中心损失函数设计对比㊀㊀在模型训练过程中,此研究需要定义损失函数,并根据权利要求中的描述,可以采用对比损失函数和中心损失函数㊂对比损失函数用于学习目标图像的特征和非目标图像特征之间的差异㊂具体的对比损失函数可以表示为:L1=ð1ɤiɤN f(I i)-f(J i) ^2+ð1ɤiɤN max{0,2- f(I i)-f(K i) ^2}其中,N表示训练样本的数量,I i表示第i个目标图像,J i表示与I i对应的其他目标图像(不同图像,同类别),K i表示与I i不同类别的非目标图像,f(I i)表示目标图像I i在深度神经网络中得到的特征表示㊂中心损失函数用于学习目标图像特征和中心特征之间的差异㊂具体的中心损失函数可以表示为: L2=ð1ɤiɤN f(I i)-c ^2+ð1ɤiɤN max{0,2- f(K i)-c ^2}其中,c表示目标图像特征的中心,该中心是在训练过程中动态学习得到的㊂1.5㊀步骤5:模型训练㊀㊀实验采用最小化优化算法(如SGD或Adam)和反向传播算法,以最小化总的损失函数(L=L1+ L2),从而更新深度神经网络模型的参数㊂训练过程中,可以设置训练轮数和学习率等超参数㊂1.6㊀步骤6:模型评估㊀㊀在模型训练完成后,实验者可以通过验证集或测试集对模型进行评估,计算分类准确率㊁召回率等性能指标㊂1.7㊀步骤7:输入图像分类预测㊀㊀实验输入一张待分类的图像到训练得到的深度神经网络模型中,通过前向传播计算该图像的特征表示㊂然后,将该特征与目标图像的中心特征进行对比,以判断图像是否属于目标类别㊂以上即为基于深度神经网络的单类别分类方法的具体步骤㊂通过这些步骤,本文可以实现对单一类别图像的高准确率分类,并在应用中进行目标检测和图像识别等任务㊂2　实验结果2.1㊀实验设置与数据集介绍2.1.1㊀图像单类别分类装置模块㊀㊀如图2所示的图像单类别分类装置是用于执行前文提出的图像单类别分类方法的设备㊂装置包括以下模块:(1)输入模块10㊂该模块负责接收图像数据作为输入㊂输入模块包含2个子模块,分别是目标图像采集模块11和非目标图像采集模块12㊂目标图像采集模块用于收集与目标类别相关的图像样本,而非目标图像采集模块用于收集其他类别的图像样本㊂(2)处理器20㊂该模块与输入模块10电连接,采用单片机的形式(例如AT89S52㊁STC89C51RC或STC89C52RC中的任一种)㊂处理器负责根据预设程序对其他模块的工作进行控制,并协调装置的整体运行㊂(3)存储器30㊂存储器包含目标图像文件单元31和非目标图像文件单元32,用于存储已采集的目标图像和非目标图像㊂此外,存储器中还存有用于图像单类别分类的预设程序,且该程序可能包括模型参数㊁训练样本等㊂(4)训练模块40㊂训练模块是深度神经网络模块41,其用于执行图像分类训练㊂训练模块内部包含第一损失函数单元411和第二损失函数单元412,用于帮助模型优化和训练过程中的损失计算㊂(5)显示模块50㊂显示模块是一个显示屏,用于展示图像类别预测结果㊂在模型进行图像分类预测后,结果将在显示屏上显示㊂(6)输出模块60㊂输出模块是预测模块61,负责对输入图像进行分类预测㊂预测结果可以通过显示模块50展示给用户,也可以连接到其他外部设备进行进一步处理或应用㊂2.1.2㊀整个装置的工作流程㊀㊀整个装置的工作流程如下:首先,输入模块10通过目标图像采集模块11和非目标图像采集模块12收集的所需图像样本,并将它们传递给存储器30进行存储㊂其次,处理器20根据预设程序控制训练模块40进行深度神经网络的训练㊂训练完成后,输入模块10将待分类的图像传递给输出模块60进行预测㊂最后,预测结果将通过显示模块50显示给用户或输出到其他设备中㊂总之,该图像单类别分类装置结合了深度学习技术和现有的图像处理技术,并能够对图像进行高效准确的分类,广泛应用于图像识别㊁智能监控等领域㊂图2㊀实验设置2.2㊀场景应用㊀㊀根据描述,该装置涉及2个应用场景:交通标志和红绿灯识别和产品缺陷检测,均采用深度神经网络进行分类训练和预测㊂2.2.1㊀交通标志和红绿灯识别㊀㊀在这个应用场景中,图像单类别分类的目标是识别交通标志或红绿灯,将其设定为目标图像,同时将其他非目标图像(如行人㊁车辆等)设定为非目标图像㊂为了实现这一目标,首先需要采集大量交通标志㊁红绿灯的图像和其他非目标图像,作为训练数据用于深度神经网络的分类训练㊂在训练过程中,深度神经网络作为一种强大的机器学习模型,用于自动从图像中学习特征和模式㊂这种神经网络通常由多个层次组成,包括卷积层㊁池化层和全连接层,可以有效地提取图像中的信息和特征㊂通过将大量交通标志或红绿灯的图像输入深度神经网络,并根据其真实标签进行训练,网络可以逐渐调整自身参数以提高对目标图像的识别准确性㊂经过一段时间的分类训练,深度神经网络将学习到辨别目标图像和非目标图像之间的差异和特征,从而得到了一个交通标志或红绿灯的图像分类器,能够准确地将输入的图像分为2类:目标图像或非目标图像㊂当输入任意一张图像时,分类器会对图像进行分析和处理,然后输出一个分类预测结果㊂如果输入图像属于交通标志或红绿灯的类别,分类器将预测它是目标图像;如果输入图像属于其他非目标类别,分类器将判断它不是目标图像㊂这种图像单类别分类的方法具有广泛的应用前景㊂例如,它可以用于交通监控系统中的标志和信号灯检测,帮助识别特定目标是否出现在监控画面中㊂同时,该方法也可用于无人驾驶汽车中的场景,通过训练网络来识别交通标志和信号灯,提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性㊂2.2.2㊀产品缺陷检测㊀㊀在产品缺陷检测应用场景中,图像单类别分类的目标是识别合格产品图像,将其设定为目标图像,同时将缺陷产品图像和异类产品图像设定为非目标图像㊂为了实现这一目标,将收集的大量合格产品图像作为训练数据,并将缺陷产品图像和异类产品图像作为负样本,用于深度神经网络的分类训练㊂在训练过程中,本文利用深度神经网络对图像进行特征学习和模式识别㊂该网络通过多层次的卷积㊁池化和全连接层来提取图像的高级特征,从而能够区分合格产品图像与缺陷产品图像或异类产品图像之间的差异㊂反复训练数据输入神经网络可以将误差反向传播和参数优化,使得网络逐渐调整自身权重和偏置,从而提高对合格产品的识别准确性㊂经过一段时间的分类训练,深度神经网络将学习到合格产品图像的独特特征和模式,从而得到了一个合格产品分类器㊂合格产品分类器能够准确地将输入的产品图像分为2类:合格图像和不合格图像㊂当输入任意一张产品图像时,合格产品分类器会对图像进行处理和分析,然后输出一个判定结果㊂如果输入的产品图像属于合格产品的类别,分类器将预测它是合格图像;如果输入的图像属于缺陷产品图像或异类产品图像,分类器将判断它为不合格图像㊂这种图像单类别分类方法具有广阔的应用前景㊂例如,在制造业中,该方法可以用于产品质量检测,帮助及时发现和剔除缺陷产品,提高产品质量和生产效率㊂同时,该方法也可用于安防领域,用于识别合格产品和异常产品,以保障产品的合规性和用户的安全㊂在实际应用中,图像数据的多样性㊁光照㊁角度等因素对分类器性能的影响还需进一步考虑,并采用深度神经网络的优化和模型压缩等技术来提高分类器的准确性和实时性㊂这2个实施案例都充分说明了本文提出的图像单类别分类方法应用的广泛性[3]㊂通过深度神经网络的训练,该方法能够对图像进行有效分类,应用于动物图像识别㊁产品缺陷检测等领域,为用户提供准确的分类结果,具有较高的实用价值㊂3㊀实验结果与分析㊀㊀经过实验,此研究取得了较好的效果,且结果表明,深度神经网络可以准确地识别目标图像,并将其与非目标图像区分开来,对网络的结构和参数进行优化可以进一步提高分类器的准确性㊂在实际应用中,图像数据的质量㊁网络结构的优化和系统性能的实时性等因素还需要考虑,以进一步提高分类器的准确性和鲁棒性㊂4㊀结语㊀㊀本文提出的图像单类别分类方法基于深度神经网络,在图像分类领域表现出良好的性能㊂深度神经网络能够从大量图像数据中学习特征表示,通过对目标图像和非目标图像的分类训练,得到了具有较高准确率的分类器㊂该方法能够在不同的应用场景中进行迁移学习,即通过在一个场景中训练得到的分类器,也可以用于另一个场景的图像分类,具有较好的泛化能力㊂通过产品缺陷检测实验,此研究以合格产品图像为目标图像,缺陷产品图像和异类产品图像为非目标图像,经过训练得到了一个合格产品分类器㊂该分类器能够对输入的产品图像进行分类,判断其是否合格㊂实验结果表明,该分类器在识别合格产品方面表现出较高的准确率,对缺陷产品和异类产品也能够进行有效区分㊂此外,该方法对关键模块进行了分析和优化㊂对于数据采集与预处理模块,注意到图像数据的质量和数量对分类器性能的影响很大㊂因此,在数据采集过程中,尽可能多地收集各类样本,保证了数据的全面性和多样性㊂在数据预处理阶段,图像增强和标准化处理提高了数据的质量和一致性㊂对于深度神经网络模型,经典网络结构根据具体任务对网络进行了微调,以提高其性能㊂总体而言,本研究提出的图像单类别分类方法在动物图像识别和产品缺陷检测等应用场景中表现出了较好的效果㊂该方法具有很大的应用潜力,在工业㊁医疗㊁安防等领域具有重要的实用价值㊂然而,本方法仍然存在一些不足之处,例如对于少样本学习和类别不平衡问题的处理还有待改进㊂今后的研究可以进一步优化方法,提高分类器性能,并探索更多的应用场景,拓展该方法的应用范围㊂参考文献[1]张梦君.基于深度神经网络的图像信息快速检索研究[J].新乡学院学报,2022(12):19-22.[2]张涛,唐华,张甜甜.基于深度神经网络训练与优化算法的图像分类[J].计算机仿真,2023(2): 284-287.[3]潘泽民,覃亚丽,郑欢,等.基于深度神经网络的块压缩感知图像重构[J].计算机科学,2022(增刊2):510-518.(编辑㊀王雪芬)Research and application of image classification method based on deep neural networkGui Feng Qiu LinghuaHuizhou Boshijie Technology Co. Ltd. Huizhou516000 ChinaAbstract A single category classification method for images and its application scenarios were introduced in this paper which used deep neural network to achieve accurate image classification and was applied to traffic light recognition and product defect detection.For this method target image and non-target image were collected and preprocessed for deep neural network training.After a period of classification training a classifier obtained could make classification prediction for any input image.In the application scenario of traffic light recognition traffic light classifier could classify and process images.In the application scenario of product defect detection a qualified product classifier was trained by taking qualified product image as target image defective product image and heterogeneous product image as non-target image.This method has a wide application prospect and has important practical value in the field of image recognition and classification.Key words image classification single category classification deep neural network image recognition。

达州市人民政府关于任免张乐、何政等职务的通知

达州市人民政府关于任免张乐、何政等职务的通知文章属性•【制定机关】达州市人民政府•【公布日期】2021.08.27•【字号】达市府函〔2021〕139号•【施行日期】2021.08.27•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】事业单位人事管理正文达州市人民政府关于任免张乐、何政等职务的通知各县（市、区）人民政府，达州高新区管委会，市政府各部门（单位）：达州市第四届人民政府2021年8月24日第93次常务会议决定：任命：张乐为达州市人民政府副秘书长（正县级）；程远鸿为达州市人民政府副秘书长（正县级）；余世斌为达州市人民政府副秘书长；唐虎为达州市人民政府副秘书长；简奎为达州市人民政府驻北京联络处副主任（主持工作）；黄黎历为达州市人力资源和社会保障局副局长；黎海为达州市商务局副局长；蒋丰泽为达州市退役军人事务局副局长；蒋依勇为达州行政学院常务副院长；王德春为达州市人民政府安全生产委员会办公室主任（兼）；朱兴华为达州高新技术产业园区管理委员会主任（挂职时间2年）；陈健为达州高新技术产业园区管理委员会常务副主任（正县级）；吴燕为达州市公路建设服务中心主任。

免去：何政的达州行政学院院长职务；柏相臣、王明清、牟道勇、陈晓军、张晓东的达州市人民政府副秘书长职务；唐虎的达州市人民政府办公室副主任职务；张顺超的达州市发展和改革委员会副主任职务；徐超的达州市国家保密局局长（兼）、达州市档案局局长（兼）职务；金劲的达州市商务局副局长职务；曾姝姝的达州市数字经济局副局长职务；李强的达州市住房和城乡建设局副局长职务；庞福佑的达州市政务服务管理局副局长职务；张远新的达州行政学院常务副院长职务；王永立的达州市人民政府安全生产委员会办公室主任（兼）职务；程远鸿的达州市人民政府驻北京联络处主任职务；陈健的达州高新技术产业园区管理委员会主任职务；任黎的达州高新技术产业园区管理委员会常务副主任职务；张虹的达州高新技术产业园区管理委员会副主任职务；李静的达州高新技术产业园区管理委员会副主任（挂职）职务；刘翘楚的达州市交通投资建设集团有限责任公司副总经理职务；许超的达州发展（控股）有限责任公司副总经理职务；胡传胜的达州市国有资产经营管理有限公司副总经理职务；陈中立的达州市中医药管理局副局长职务；杨佐的达州市财政局副局长职务；杨明军的达州市人力资源和社会保障局副局长职务。

上海市嘉定区人民政府关于徐凯等同志任免职的通知

上海市嘉定区人民政府关于徐凯等同志任免职的通知文章属性•【制定机关】上海市嘉定区人民政府•【公布日期】2022.09.27•【字号】嘉府任〔2022〕9号•【施行日期】2022.09.27•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】国家公务员管理正文上海市嘉定区人民政府关于徐凯等同志任免职的通知各镇人民政府，区政府各委、办、局、街道办事处，嘉定工业区、菊园新区管委会：区人民政府决定：任命徐凯为上海市嘉定区新成路街道办事处主任；任命何志军为上海市嘉定区社会组织管理局局长；任命赵志坚为上海市嘉定区集体资产监督管理委员会主任；任命章华为上海市嘉定区嘉定镇街道办事处副主任；任命刘天亮为上海市嘉定区新成路街道办事处副主任；任命张峰为上海嘉定工业区管理委员会副主任；任命沈雅玲为上海市嘉定区人民政府办公室副主任；任命陈惠芬为上海市嘉定区发展和改革委员会副主任；任命金阮园为上海市嘉定区发展和改革委员会副主任；任命金世珍为上海市嘉定区经济委员会副主任；任命吴文华为上海市嘉定区科学技术委员会副主任；任命李广奇为上海市嘉定区司法局副局长；任命朱利益为上海市嘉定区人力资源和社会保障局副局长；任命周伟为上海市嘉定区农业农村委员会副主任；任命杨东为上海市嘉定区水务局副局长；任命卢雯为上海市嘉定区民防办公室副主任；免去赵志坚的上海市嘉定区社会组织管理局局长职务；免去沙建秋的上海市嘉定区集体资产监督管理委员会主任职务；免去叶晓华的上海市嘉定区新成路街道办事处主任职务；免去张峰的上海市嘉定区新成路街道办事处副主任职务；免去陈惠芬的上海嘉定工业区管理委员会副主任职务；免去金世珍的上海市嘉定区科学技术委员会副主任职务；免去朱利益的上海市嘉定区司法局副局长职务；免去杨东的上海市嘉定区嘉定镇街道办事处副主任职务；免去卢雯的上海市嘉定区水务局副局长职务；免去叶斌的上海市嘉定区经济委员会副主任职务；免去顾维铭的上海市嘉定区人民政府办公室副主任、上海市嘉定区人民政府研究室主任职务；免去许琦星的上海市嘉定区人力资源和社会保障局副局长职务；免去陶伟的上海市嘉定区市场监督管理局副局长职务；免去张剑的上海市嘉定区地区工作办公室副主任职务。

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商业生存我们得做到：见缝插针，无孔不入
曾任职务
●2002年10月-2003年6月任系社会实践部副部长
●2002年11月-2003年6月任院社会实践部副部长
●2002年10月-2003年1月任电子协会宣传编辑部部长
●2003年01月-2003年4月任电子协会会员管理部部长和理事长
●2003年04月-2003年9月任电子协会会长助理
●2003年09月-2003年11月电子协会副会长
●2003年10月-2004年4月任系学生会社会实践部部长
●2003年11月-2004年5月任电子科技协会会长
社会实践活动
●2002年10月参加渝北社区的家电义务维修活动
●2003年01月参加重庆市老干部活动
●2003年03月参加建设绿色家园的植树活动
●2003年04月参加花卉园义务维修活动
●2003年07月参加大学生暑期“三下乡”社会实践活动
●2003年07月参加重庆梅安森（MAS）公司生产实习
●2003年09月参加全国大学生电子设计竞赛
●2003年10月组织青年志愿者到渝北参加社区服务活动
●2003年10月参加创维电视促销活动
●2003年11月组织同学们与重庆十多所高校的志愿者代表一起到歌乐山缅怀革命烈士●2003年12月参加重庆市高校经验交流活动
●2004年03月赴重庆工商大学参加“美化重庆，建设绿色家园”；论坛
●2004年04月赴四川美术学院参加高校社团联谊活动
●2004年04月组织同学们到沙坪坝区参加义务维修活动和环保宣传活动
专业技能
●通过中级维修电工考试，具有较强的动手能力和实践经验
主修课程及其选修课
●高等数学、专业英语、公共英语、低频电子线路、高频电子线路、电子测量
●计算机基础、计算机组装与维护、计算机网络、单片机原理、PLC及应用
●有线电视技术、现代通信技术、数字电路、电子工艺基础、工厂供电
●会计学原理、公共关系、心理学
●大学生成才与创业
自我认识：
大学三年是我拼搏、进取、收获的三年。

在校期间，我刻苦学习，努力钻研，勤于思考并取得了优异的成绩。

有过硬的专业理论基础和实践技能。

为人诚恳、待人热情、爱好广泛、善于交际，具有较强的组织管理和协调能力。

并且矢志做一名具有开拓精神与时俱进的时代强人。

热切地期盼能通过社会的洗礼，以我的所学来回报社会。

联系方式
联系人：何丰
联系地址：重庆市渝北区松树桥
邮政编码：401147
重庆电子科技职业学院2005届毕业生。