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1.
参与式政策制定是政策创新的重要方向。但以往研究多关注参与者、民主决策方式等“去政府化”情景。文章基于海关总署在全国推广的自贸区制度创新案例,研究在“有为政府”情境下参与式政策创新的深化过程。文章提出:(1)在中国的“有为政府”情境下,仅仅通过开放共治环境,并不会实现参与式政策制定的纵向深化,治理链嵌入才是参与式政策创新实现纵向深化的直接动因;(2)治理链嵌入是市场主体向治理主体嵌入的过程,通过目标和行为嵌入,政策创新的参与者间合作更加紧密,不同主体的专业优势有效发挥,促进了参与式政策创新的纵向深化;(3)市场主体通过治理链嵌入促进政策创新,实际上是一个企业创新的政策内生过程,通过提升政策供给的精准性,从而实现外部政策与企业战略之间的相互赋能。文章对于参与式政策制定的理论和“有为政府”情境下参与式政策创新的实践都具有较高的借鉴意义。 相似文献
2.
艾淑香 《读与写:教育教学刊》2021,(8)
物理学困生顾名思义就是物理学习成绩不佳,对于学习物理缺乏兴趣和正确的学习动机的一类学生。其表现为对学习缺乏兴趣,意志力差,在学习过程中缺乏自信心,从而导致物理产生敬畏感,对学习物理的动机下降。 相似文献
3.
4.
黄才清 《读与写:教育教学刊》2021,(5)
在人类漫长的发展历程当中,物理一直发挥着不可替代的重要作用,与人们的生产生活有着非常密切的联系,但是这种联系在不经过系统学习的情况下很难独立、有意识的去发现,因此,借助实例教学法可以有效地降低学生的理解难度,激发物理学习的积极性。 相似文献
5.
6.
7.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
8.
9.
《中学生数理化(高中版)》2020,(1)
求解烦琐复杂的物理问题时,若发现相关的规律和方法中隐含着"圆"的特征,就可大胆进行联想、变通、类比和迁移,寻求最简解题途径,使得题目迎刃而解。 相似文献