长株潭地区人才集聚的问题及对策

长株潭地区人才集聚存在“三低”、“三乏”现象,即低的人才环境吸引力、低的人才效能性、低的地区与产业集聚度以及乏技能型人才、乏高级别技术人才、乏高级经营人才,为此,我们应该高度重视人才集聚的重要性,着重调整产业结构、发展教育事业、搭建人才市场舞台,有效提高人才集聚水平。     

机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统

当前传感器光栅投射误差校正系统,没有计算光栅投射条纹的倾斜角度,导致系统应用效率低、稳定性差、精准度低,严重影响了机器人的使用效果。因此,提出机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统。首先采用光栅读数头、细分盒完成系统的硬件组成,提高系统的应用效率;软件部分采用了高频数字计数滤波的方法,滤除掉频率高于该临界点的干扰脉冲;最后通过基于投影序列融合的光栅投射误差校正算法,分析光栅投射条纹的倾斜角度实现误差校正,提高系统的精准度。实验对比结果表明,机器人视觉导航传感器光栅投射误差校正系统的应用效率最高为96%、稳定性最高为98%、精准度最高为97%,所设计系统具有较高性能。     

非传统安全视角下的食品安全问题探讨

食品安全问题不仅是一个经济问题,同时也是一个政治问题和社会问题;食品安全关系到国计民生、经济发展、国家安全、政治稳定、社会和谐等一系列的重大战略问题。基于非传统安全的概念与内涵,对食品安全问题引起的影响和危害进行分析,以此为基础,提出解决我国食品安全问题的对策与建议。     

非传统安全视角下的食品安全问题探讨非传统安全视角下的食品安全问题探讨

食品安全问题不仅是一个经济问题，同时也是一个政治问题和社会问题；食品安全关系到国计民生、经济发展、国家安全、政治稳定、社会和谐等一系列的重大战略问题。基于非传统安全的概念与内涵，对食品安全问题引起的影响和危害进行分析，以此为基础，提出解决我国食品安全问题的对策与建议。     

计算机科学与技术专业实践教学研究

计算机科学与技术(0812)是我国高校信息领域的主要学科之一,其人才培养目标包括良好科学素养、系统地计算机科学与技术理论、基本知识和技能等,该学科是我国各类计算机人才培养的重要渠道.结合信息化时代对计算机人才创新能力、实践能力的严格要求,在从事计算机科学与技术实践教学过程中,还需要进一步弥补漏洞、扫清障碍、完善方法.本文中结合当前高校中计算机科学与技术专业实践教学中存在的问题展开研究,并进一步提出有效地解决策略.     

高职教育中计算机网络课程的实践教学

时代发展日新月异,对人才素养的要求也越来越高,先进的技术要求有配套的专业人才进行操作,因此对技术型人才的培养成为社会发展的一项重要内容.高职教育就是培养技术型人才的教学典范,本文就高职教育中计算机网络课程的实践教学问题进行探讨,文章从阐述高职教育中计算机网络课程的特点入手,进一步介绍了"计算机网络技术"课程教学过程的组织,最后分析了"计算机网络技术"课程实践教学策略.     

中国参与南南农业合作构建粮食安全共同体的战略思考与政策建议

近年来,随着全球人口的增长和人们生活水平的提高,世界的粮食消费量剧增,然而,相应地随着全球环境的日益恶化,各种自然灾害频发,以及工业化和城镇化对大量土地资源和劳动力资源的吸纳,全球粮食生产面临严峻考验,其供给能力受到了极大制约,进而导致粮食供求严重失衡,粮食危机进一步恶化.毋庸置疑,21世纪最重要的问题之一仍是粮食生产...     

提高长株潭人力资本集聚度的对策分析

长株潭地区相对于湖南全省来说,有着较高的人力资本集聚系数,但是,也存在＂三低＂：低的人才环境吸引力、低的人才效能性、低的地区与产业集聚度与＂三乏＂：乏技能人才、乏高级别技术人才、乏高级经营人才的现象,为解决这些问题,我们应该高度重视人力资本集聚的重要性,调整产业结构、发展教育事业、改善创业环境、外引内培、建设人力资本市场,有效提高人力资本集聚水平,更好的支撑长株潭产业发展与一体化建设。     

激光点云数据库分布式存储模型构建

网络技术与三维激光扫描技术飞速发展,点云数据量激增,大幅降低了存储效率与稳定度,因此,面向激光点云数据库,采用分布式存储理念构建一种存储模型。通过边角定位与多角度扫描,采集三维激光点云数据,组建点云数据库,分割目标三维扫描区域为固定大小独立块,利用立体六边形长、宽、高的向上取整函数,描述三类独立块个数,按序嵌入独立块坐标信息,架构点云数据分布模型,对数据库展开预处理与点云配准后,基于四级网格数据平台,构建分布式存储模型。仿真实验阶段中,将采集到的点云数据划分为不同数量的数据块类别,分配至不同个数分布式节点上,经对比不同节点数量的点云数据库分布情况,验证所建模型具有优越的负载均衡特性。实验得出所设计模型分布式存储的数据波动量在1 MB以内,350 MB数据量的存储耗时为0.06 s,空间利用率平均为95%。该模型空间利用更充分,存储时长更短,且稳定性优势明显。