分享發(fā)言稿精選(九篇)
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第1篇：分享發(fā)言稿范文
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位老師：
大家下午好！
感謝領(lǐng)導(dǎo)給我這次工作經(jīng)驗(yàn)交流的機(jī)會，感謝在座的各位老師對我的理解和支持，特別感謝A部全體教師對我一年來工作上的幫助，謝謝大家。
今天，我作為教師代表作工作經(jīng)驗(yàn)介紹，實(shí)在是不敢當(dāng)，因?yàn)樵谧母魑焕蠋煻急任矣泄ぷ鹘?jīng)驗(yàn)，我的發(fā)言談不上什么經(jīng)驗(yàn)介紹，其實(shí)都是跟在座的各位老師學(xué)的，只能粗淺地談一談本學(xué)期我在班級管理和教學(xué)中的點(diǎn)滴做法，不當(dāng)之處請大家批評指正。
作為一個班主任，在班級管理中，我認(rèn)為一個班集體最重要的是要有凝集力。一個班級有了凝聚力，就有了主心骨，就有了行動的指南，有了奮斗的目標(biāo)。在我班教室的墻上，一直貼著一個墻貼，上面有兩個字"堅(jiān)持".這個世界上沒有做不成的事，只有堅(jiān)持不了的人，時刻提醒著學(xué)生們學(xué)習(xí)要堅(jiān)持下去。如果只是貼在墻上，平常不加以強(qiáng)調(diào)，就可能會流于形式，起不了太大的作用，所以，在日常中要多多提醒學(xué)生們，最好加上以具體的事例，比如，英語每天布置的一天一張書寫練習(xí)，如果不提醒，不強(qiáng)調(diào)的話，學(xué)生們就不會交，不是他們忘了，是他們會以為老師忘了，老師不說就不用交了。我故意不說讓交作業(yè)，然后借此機(jī)會"小題大做",開個班會，圍繞學(xué)習(xí)的自主性，積極性，告誡他們要學(xué)會堅(jiān)持自己的目標(biāo)。這樣每個學(xué)生都會朝著自己的目標(biāo)努力堅(jiān)持，班級也就有了凝聚力，班級其他工作也就容易開展了。
第二點(diǎn)是要激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)和學(xué)習(xí)欲望。這個可以從長遠(yuǎn)利益和眼前利益來激發(fā)。長遠(yuǎn)利益就是讓學(xué)生明白現(xiàn)在的努力是為以后的幸福生活奠基，多為學(xué)生描述上學(xué)和輟學(xué)兩種截然不同的生活境遇，激發(fā)學(xué)生的內(nèi)在學(xué)習(xí)欲望，將外在的學(xué)習(xí)動機(jī)轉(zhuǎn)化為內(nèi)在學(xué)習(xí)動機(jī)。其實(shí)大多數(shù)學(xué)生的家庭都是普通家庭，他們更愿意為家庭，為父母付出。眼前利益就是直接獲得老師的贊美和夸獎，贏得自尊和自信。另外，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)，正強(qiáng)化比負(fù)強(qiáng)化效果要好，也就是表揚(yáng)；鼓勵比批評、指責(zé)更能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。我想拿我們班一個學(xué)生舉例：她第一次月考是我們班倒數(shù)第一，唯一一個300分以下的，還是個女生。她父母很著急，連著幾天給我打電話，還往學(xué)校跑了好幾趟，就討論怎么讓孩子成績有所提高。這個學(xué)生屬于心理敏感又脆弱型的，平常不愛說話，看上去很文靜。本身考試考的不理想，她心里已經(jīng)感到自卑了，這個時候我再指責(zé)她，很可能就一蹶不振，自暴自棄。后來一個月的時間，我也沒有再找她談話，我暗自觀察她，發(fā)現(xiàn)她真的變化很大，以前上課會跟同桌說閑話，下課在教室門口和其他同學(xué)閑聊天。但在那一個月里，我看到了一個"書呆子",整天就自己坐在座位上看書，寫作業(yè)，上課眼神發(fā)亮，學(xué)習(xí)狀態(tài)明顯非常好，英語的背誦任務(wù)也總是提前完成。接著，在本次的期中考試中她總分提高了85分，考了368分，由班級倒數(shù)第一名提升到我們班正數(shù)第35名。她通過自己的努力，實(shí)現(xiàn)了很大的進(jìn)步。
期中考試之前，班級里的每位學(xué)生都對自己設(shè)定了目標(biāo)。即實(shí)行目標(biāo)管理。一個學(xué)生一張表，上面不單單只有一個目標(biāo)分?jǐn)?shù)，還有班級PK對象，目標(biāo)大學(xué)，優(yōu)勢科目，弱勢科目。第一步是認(rèn)定目標(biāo)。第二步，達(dá)成目標(biāo)的好處，至少3條，優(yōu)先排序。比如說：1,可以考入理想的大學(xué)；2,覺得自己會很了不起，父母會覺得我了不起；3,我可以實(shí)現(xiàn)我的小小愿望等。第三步，我的起點(diǎn)，就是目前的情況或現(xiàn)有的條件，優(yōu)先排序，比如：1,很多知識點(diǎn)不是很清楚，可能只懂一點(diǎn)皮毛，自己做題還是不會；2,明明設(shè)立了目標(biāo)，可是不知道怎么把它做到，找不到方法，于是最后都變成了空想。有目標(biāo)，無途徑。第四步：達(dá)成目標(biāo)的障礙，比如：1,數(shù)學(xué)題只會解答一半，之后進(jìn)行不下去了，不知道如何繼續(xù)下去；2,自己不感興趣的內(nèi)容就不想做了；3,英語單詞無法堅(jiān)持背誦等。至少3條。第五步，達(dá)成目標(biāo)所需的知識和技能，優(yōu)先排序，1,數(shù)學(xué)的解題能力。2,文言文的閱讀和理解能力，3英語的寫作能力等。制定完明確的目標(biāo)后，還要合理高效利用時間，比如課前的背誦，早，中，晚飯后的時間用來干什么？早讀早起10分鐘可以多背哪些東西？我想這些對于成績的提高肯定會有所幫助。
我不僅是一個班主任，同時還是一個英語老師，在英語的教學(xué)中我也是一直在向其他老教師學(xué)習(xí)，我覺得高中生學(xué)英語，就像小學(xué)生學(xué)語文一樣，需要每天練習(xí)。所以，要求每個學(xué)生每天抄寫一張單詞或者課文，字跡工整認(rèn)真。然后按ABC三個等級打分。學(xué)生們會期待今天得了A,還是B,還是C.得A 的同學(xué)會加分，得C的同學(xué)重新寫，如果連續(xù)得C,那他每天的抄寫張數(shù)就會增加。其他人每天一張，他就會每天2張或者3張。直到得A為止。每一單元的單詞分為5天或者6天背完，每天背誦7,8個。上課提問也是提問這7.8個單詞。還有每一星期有英語段落的背誦任務(wù)，學(xué)生親自給我背，如果給小組長，或者課代表背，會出現(xiàn)虛假的情況。所以要求學(xué)生會抽課間，自習(xí)課的時候過來背書。有時候?yàn)楣?jié)省時間，我會讓三個學(xué)生同時背誦。背完還要接受知識的的提問。作業(yè)的完成情況會及時在家中群公布，連續(xù)幾次沒有完成任務(wù)的，就會邀請家長到校，共同教育。可能我是班主任的原因，作業(yè)完成還是比較好的。關(guān)于課堂環(huán)節(jié)，是按照6+1模式來進(jìn)行的。預(yù)備鈴響后讀單詞，上課的導(dǎo)入3分鐘會提問單詞或短語，提問3-5人，提問不過關(guān)的站著聽課，下課單獨(dú)提問。上課提問，這個要形成習(xí)慣，每節(jié)課都要提問，這樣學(xué)生們就知道上英語課老師是會提問的，學(xué)生們子課前就會自覺坐在座位上準(zhǔn)備了。提問的學(xué)生，一般提問學(xué)習(xí)中上等的學(xué)生，都要涉及到，不能讓學(xué)生掌握到你提問的規(guī)律，程度不好的學(xué)生，偶爾會提問，對他們主要是課間聽寫。對于那些不背的學(xué)生怎么辦？就是課下來辦公室聽寫。課下單獨(dú)問他什么時間能提問，你能背多少。讓他學(xué)生他自己說我第幾節(jié)課能背誦多少內(nèi)容，背不過的要懲罰自己值日或者打掃衛(wèi)生。這是學(xué)生自己給自己定的目標(biāo)，完成是應(yīng)該的，完不成就要有懲罰。思的環(huán)節(jié)要布置明確的思考內(nèi)容，有明確的思考任務(wù)。這需要老師提前做好充足的準(zhǔn)備。議的環(huán)節(jié)可以兩人一組3分鐘先自行檢查背誦，然后再討論問題。展示的時候也是可以展示背誦情況和提綱上的問題答案，同時，學(xué)生可以質(zhì)疑，提出自己的疑惑。評的時候要著重解答學(xué)生的疑惑。最后檢的環(huán)節(jié)可以設(shè)置幾個問題，或者復(fù)習(xí)一下知識點(diǎn)。
第2篇：分享發(fā)言稿范文
海闊憑魚躍，天高任鳥飛。每個人都懷揣著一個屬于自己的夢想。每個人都有夢想，它是人人所向往的。沒有夢想的人的人生將是空虛的，人生沒有夢想就如飛機(jī)失去航標(biāo)，船只失去燈塔，終將被社會所淘汰。但夢想總是隨著思想的前進(jìn)而改變的。碌碌無為是庸人所為，奮發(fā)圖強(qiáng)是智者之舉。
童年時，我有一個夢想，我希望我有錢。大人問：“小伙子，有了錢你要去干什么呢?”“我要去買泡泡糖”“如果你有很多錢呢?”“我會去買很多泡泡糖”“如果你有用不完的錢呢?”“我會把做泡泡糖的工廠買下來。”的確小時侯的我們，天真無邪，有著一顆善良的童心，幸福與快樂是一曲不變的樂章。慢步入小學(xué)，中學(xué)……就越會覺得壓力的存在?，F(xiàn)在我有一個夢想。我希望每天都不要有很多的家庭作業(yè)要做。玩耍的時間一點(diǎn)點(diǎn)被剝奪，而我們一天中40%被禁錮在教室，很多時間在學(xué)習(xí)。但是面對學(xué)習(xí)，還是一種模糊的認(rèn)識。俗話說“難得糊涂”，對事物的理解，也由封建主義發(fā)展到資本主義，越大就越覺得自己的觀點(diǎn)是對的。上初中的時候，我有一個夢想，我希望自己能成為一名尖子生;回到家能受到家人的表揚(yáng);在學(xué)校能受到老師們的肯定;在同學(xué)之間能有鶴立雞群的表現(xiàn)。但是，漸漸的，我發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)這個夢想并不能靠要耍耍孩子氣。
之后，我學(xué)會了奮斗。忙忙碌碌一天加上晚自習(xí)后放學(xué)回家，真是又困又累，吃夜宵都沒有味道。這樣的日子很單調(diào)，也許有時候想念許多小學(xué)同學(xué)，有時候趕著上課還是一雙朦朧的睡眼。討厭死板的校服裝，從不穿著它到處走。星期六、星期天的時間真很短，孩子脾氣真想犯，慢慢懂了做人的辛苦和夢想真是太難，還好我會努力，看每一個人都在為了生活而起早趕晚，把握自己不再松散。今天，我有一個夢想，我希望自己能考上一所中意的高中。我為著夢想，`每一天都苦苦尋找著充實(shí)自己的輔導(dǎo)書與練習(xí)卷，為著光明的未來而努力。夢想像一粒種子，種在“心”的土壤里，盡管它很小，卻可以生根開花，假如沒有夢想，就像生活在荒涼的戈壁，冷冷清清，沒有活力。
試問，我們在座的熱血青年誰又愿意過那種行尸走肉的日子呢?我相信我不會，你們大家都不會。有了夢想，也就有了追求，有了奮斗的目標(biāo)，有了夢想，就有了動力。夢想，是一架高貴橋梁，不管最終是否能到達(dá)彼岸，擁有夢想，并去追求它，這已經(jīng)是一種成功，一種榮耀。在追求夢想這個過程中，我們是在成長。它會催人前進(jìn)，也許在實(shí)現(xiàn)夢想的道路中，會遇到無數(shù)的挫折和困難，但沒關(guān)系，跌倒了自己爬起來，為自己的夢想而前進(jìn)，畢竟前途不僅靠運(yùn)氣，也靠自己創(chuàng)造出來。
第3篇：分享發(fā)言稿范文
關(guān)鍵詞 高光譜遙感 遙感技術(shù) 圖像分類
中圖分類號：TP751. 1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
遙感是一項(xiàng)重要的現(xiàn)代觀測技術(shù)，其最大的特點(diǎn)就是不直接接觸物體而對物體的各種性質(zhì)進(jìn)行感知。遙感技術(shù)通過地面目標(biāo)對不同波長電磁波的響應(yīng)來獲取關(guān)于目標(biāo)的信息，然后對接收到的信息進(jìn)行分析，進(jìn)而對所感知物體的各種性質(zhì)進(jìn)行判斷和識別。它憑借著覆蓋范圍廣、得到的地物信息豐富并且實(shí)時性高等一系列傳統(tǒng)手段不具有的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在資源勘探、環(huán)境監(jiān)測、精細(xì)農(nóng)業(yè)、災(zāi)害評估、目標(biāo)識別等眾多的技術(shù)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。遙感圖像分類主要有兩類分類方法：一種是非監(jiān)督分類方法，另一種是監(jiān)督分類方法。非監(jiān)督分類方法是一個聚類過程，而監(jiān)督分類則是一個學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的過程，需要一定的先驗(yàn)知識。
1 K-均值
K-均值分類方法也稱為k-means算法，是一種較典型的逐點(diǎn)修改迭代的動態(tài)運(yùn)算的聚類算法，也是一N普遍采用算法。K-means聚類的準(zhǔn)則是使每一聚類中多模式點(diǎn)到該類別的中心距離的平方和最小。首先確定初始聚類點(diǎn)，然后把其余的待分點(diǎn)分到各類中，完成初始分類。初始分類完成后，重新計(jì)算各聚類中心，完成第一次迭代，依次循環(huán)迭代，直至前后兩次的聚類中心相同，循環(huán)結(jié)束。
k-means算法是一種無監(jiān)督的分類方法，該方法的不足是初始聚類中心和最佳聚類數(shù)對聚類結(jié)果影響很大。
2 支持向量積
支持向量積（SVM）主要思想是建立一個超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。同理，在多維空間假定訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以被一個超平面分開，如果這個向量集合能被超平面沒有錯誤地分開，并且離超平面最近的向量與超平面之間的距離最大，則稱這個向量集合被這個最優(yōu)超平面最大分開。
SVM作為一種高維有監(jiān)督的分類方法，它憑借著不受Hughes現(xiàn)象影響的優(yōu)勢，取得了很好的分類效果。
3 K-最鄰近結(jié)點(diǎn)算法
K-最鄰近結(jié)點(diǎn)算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似（即特征空間中最鄰近）的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。
當(dāng)樣本不平衡時，如一個類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時，有可能導(dǎo)致當(dāng)輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本占多數(shù)。因此可以采用權(quán)值的方法（和該樣本距離小的鄰居權(quán)值大）來改進(jìn)。該方法的另一個不足之處是計(jì)算量較大，因?yàn)閷γ恳粋€待分類的樣本都要計(jì)算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個最近鄰點(diǎn)。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點(diǎn)進(jìn)行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。該算法比較適用于樣本容量比較大的類域的自動分類，而那些樣本容量較小的類域采用這種算法比較容易產(chǎn)生誤分。
下面對K-近鄰算法描述：
輸入：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中是第個樣本的條件屬性，是類別，新樣本，距離函數(shù)。
輸出：的類別。
For i = 1 to N do
計(jì)算和之間的距離；
End for
對距離排序，得到；
選擇前個樣本：；
統(tǒng)計(jì)中每個類別出現(xiàn)的次數(shù)，確定的類別。
4平行多面體分類方法
平行多面體分類法是根據(jù)設(shè)定在各軸上的值域，在多維數(shù)據(jù)特征空間中劃分出若干個互不重疊的平行多面體塊段（特征子空間）。應(yīng)用這種方法進(jìn)行分類需要由訓(xùn)練組數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)產(chǎn)生基本的統(tǒng)計(jì)量信息，包括每個類別的均值向量和標(biāo)準(zhǔn)向量。若有個波段，個類別，用代表第類第波段的均值，為對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，為像元在波段的像元值。
對于某一個類別，當(dāng)像元滿足：
，
即該像元在所有波段的灰度值都符合上述條件，就把像元?dú)w入第列，即；否則不能歸入已知類別，即。式中為人為規(guī)定的閾值，相當(dāng)于有概率分布觸發(fā)，采用幾個標(biāo)準(zhǔn)差作為可信的分類邊界，越大則一個類的范圍越大。
這種方法比較簡單，計(jì)算速度比較快。主要問題是按照各個波段的均值為標(biāo)準(zhǔn)差劃分的平行多面體與實(shí)際地物類別數(shù)據(jù)點(diǎn)分布的點(diǎn)群形態(tài)不一致，也就造成兩類的互相重疊，混淆不清的情況。
5結(jié)論
本文針對高光譜圖像，介紹了四種常見的分類方法，并分析了它們的特點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)算法，對高光譜圖像的分類有一定的研究意義。
參考文獻(xiàn)
[1] 胡高翔，韓孜. 基于K均值的遙感圖像自動識別分類[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（信息與管理工程版），2005.
[2] 譚琨，杜培軍.基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào)， 2008，27（2）：123-128.
第4篇：分享發(fā)言稿范文
關(guān)鍵詞：麝香草酚分光光度法；硝酸鹽氮；空白值；硫酸銀
中圖分類號：R284 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-1959（2017）13-0168-02
Abstract：Objective To study the determination of nitrate nitrogen blank in water samples by using thymol spectrophotometry.Methods "Standard method for drinking water-Inorganic non-metallic index"（GB/T 5750.5-2006）Thyme phenol spectrophotometric method.Results Silver sulfate has positive interference on the silver sulfate solution，the purified preparation for the standard curve in 0.5～10mg/L，the regression equation was y=0.0725x+0.0272， correlation coefficient r=0.9991；on the same samples adding different quantity（1.00，3.00，5.00μg）standard material，determine the recovery rate were 99.3%，98.9%，101.5%；the solution properties of stable silver sulfate in sulfuric acid purification after preparation，on the same standard sample for six consecutive months of measured values are in the standard range of values.Conclusion The silver sulfate solution prepared by the purification process has good stability，low blank value，high accuracy and high precision.
Key words：Thymol spectrophotometric method；Nitrate nitrogen；Blank value；Silver sulfate
硝酸鹽氮是含氮有機(jī)物無機(jī)化作用的最終分解產(chǎn)物，如果水樣中僅含有硝酸鹽氮，有機(jī)氮和亞硝酸鹽氮都不存在，就表示有機(jī)污染物已經(jīng)完全分解；如果水樣中含有較多量的硝酸鹽氮，其他各種含氮化合物也存在，就表示水的自凈作用正在進(jìn)行，有機(jī)物的分解物還未完成[1]。嬰兒食用過量的硝酸鹽會引起“高鐵血紅蛋白癥”，嚴(yán)重時甚至引起死亡[2]。測定硝酸鹽氮的多種方法中，麝香草酚分光光度法由于儀器要求易于滿足、操作簡單，非常適合基層檢測機(jī)構(gòu)選用。但在工作中常會遇到空白值高導(dǎo)致校準(zhǔn)曲線線形差的情況，對其分析處理過程如下：
1 材料和方法
1.1儀器與試劑
723可見分光光度計(jì)（上海菁華科技儀器有限公司），DL-1型電子萬用電爐（北京中心偉業(yè)儀器有限公司），50ml具塞比色管。氨水（ρ20=0.88 g/ml）、乙酸溶液（1+4）、氨基碘酸銨溶液（20 g/L）、麝香草酚乙醇溶液（5 g/L）、硫酸（ρ20=1.84 g/ml）、硫酸y硫酸溶液（10 g/L）、硝酸鹽氮標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)[中國計(jì)量科學(xué)研究院，編號BW3058批號14042 ρ（NO3-N=1000μg/ml）]、 硝酸鹽氮標(biāo)準(zhǔn)使用溶液[ρ（NO3-N）=10μg/ml]。以上試劑除標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)和標(biāo)準(zhǔn)使用溶液外，均為分析純試劑，所用水為去離子水。
1.2方法
1.2.1空白值高原因分析 取9支50ml干燥比色管，分成3組，每組3只，各組編號分別為1#、2#、3#，分別取1.00 ml純水于編號為1#、2#、3#的50 ml干燥比色管中，向1#管加入0.1 ml氨基磺酸銨溶液，搖勻后放置5 min；各管均加0.2 ml麝香草酚乙醇溶液，搖勻后1#、2#管各加2ml H2SO4（ρ20=1.84g/ml），3#管加2ml AgSO4-H2SO4溶液；各管混勻后放置5 min[3]，然后按GB/T5750.5-2006麝香草酚分光光度法進(jìn)行操作，測量吸光度平均值分別為：1# 0.020，2# 0.024，3# 0.142。由此可判斷出AgSO4-H2SO4溶液有正干擾，硫酸干擾可忽略，從而得出硫酸銀有干擾。
1.2.2硫酸銀的提純 稱取5 g硫酸銀，加入5 ml硫酸，加熱溶解，并繼續(xù)加熱至酸基本揮發(fā)完全，停止加熱并冷卻，加入10 ml純水趕酸，反復(fù)二次，最后小火干燥。全部溶解于500 ml硫酸中，配制成硫酸銀硫酸溶液（10 g/L）。
1.2.3用經(jīng)提純的硫酸銀硫酸溶液制作標(biāo)準(zhǔn)曲線 取7支50 ml干燥比色管，分別加入硝酸鹽氮標(biāo)準(zhǔn)溶液0、0.05、0.10、0.30、0.50、0.70、1.00 ml，用純水稀釋至1.00 ml[4]；按GB/T5750.5-2006麝香草酚分光光度法進(jìn)行操作。
1.2.4水樣的測定 取1.00 ml水樣于50 ml干燥比色管，按1.2.3進(jìn)行操作。
2 結(jié)果與討論
2.1標(biāo)準(zhǔn)曲線
用經(jīng)提純的硫酸銀硫酸溶液進(jìn)行測定，空白值低（樣品空白吸光度0.025），在0.5-10 mg/L，回歸方程為y=0.0725x+0.0272，相關(guān)系數(shù)r=0.9991。
2.2回收率試驗(yàn)
對同一水樣A加入不同量（1.00、3.00、5.00 μg）的標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，測定回收率分別為99.3%、98.9%、101.5%，見表1。
2.3準(zhǔn)確度和精密度試驗(yàn)
對編號為GSBZ50008-88批號為200838的標(biāo)準(zhǔn)樣品（環(huán)境保護(hù)部標(biāo)準(zhǔn)樣品研究所）25倍稀釋后進(jìn)行平行測定五次，平均值為3.48 mg/L，標(biāo)準(zhǔn)值為（3.47±0.17）mg/L。對其五次平行測定的標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.0823，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.37%，見表2。
2.4經(jīng)提純的硫酸銀硫酸溶液穩(wěn)定性試驗(yàn)
用配制好的硫酸銀硫酸溶液每月對編號為GSBZ50008-88批號為200837的標(biāo)準(zhǔn)樣品（環(huán)境保護(hù)部標(biāo)準(zhǔn)樣品研究所）進(jìn)行測定，連續(xù)六個月測定值均在標(biāo)準(zhǔn)值范圍之內(nèi)，見表3。
3 結(jié)論
利用實(shí)驗(yàn)原理，模擬無干擾理論狀態(tài)下，在濃硫酸溶液中，硝酸鹽和麝香草酚反應(yīng)，產(chǎn)物在堿性條件下生成黃色化合物作為基礎(chǔ)，然后以加入干擾抑制劑與否形成對比，研究其有無顯著性差異，逐步分析找出原因；通過對比實(shí)驗(yàn)，確定目標(biāo)物，是分析實(shí)驗(yàn)空白值高原因的常用手段。
用硝酸銀和過量硫酸反應(yīng)是硫酸銀的工業(yè)合成途徑之一，但常殘留有少量的硝酸鹽氮，而造成用其進(jìn)行麝香草酚分光光度法測定水中硝酸鹽氮時空白值高，經(jīng)提純處理后配制的硫酸銀硫酸溶液密閉保存穩(wěn)定性好，空白值低，準(zhǔn)確度和精密度高。
測定硝酸鹽氮的方法除了麝香草酚分光光度法外還有其它方法[5-6]，但麝香草酚分光光度法由于儀器設(shè)備簡單，操作簡便，準(zhǔn)確度和精密度高，經(jīng)過樣品前期的稀釋處理，可以彌補(bǔ)線性范圍小的缺點(diǎn)[7]，使得它便于在日常生活飲用水監(jiān)測工作中尤其是在基層單位的日常生活飲用水監(jiān)測工作中使用。
本實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)：①實(shí)驗(yàn)中所用的比色管不能用硝酸溶液浸泡，因?yàn)闅埩舻南跛釙閹碚?，?0%鹽酸溶液浸泡效果較好。②所用器皿應(yīng)干燥，因?yàn)闈饬蛩岘h(huán)境下，硝酸鹽和麝香草酚才能反應(yīng)完全。③麝香草酚乙醇溶液加入時應(yīng)由比色管中央滴入[8]。④氯化物對本實(shí)驗(yàn)呈負(fù)干擾，用硫酸銀消除[9]。⑤加入濃氨水時，應(yīng)在通風(fēng)櫥內(nèi)操作；而且由于濃氨水與硫酸中和反應(yīng)劇烈，管口勿對著自已和他人，緩緩邊搖邊加入。⑥麝香草酚分光光度法的線性范圍是0.5～10mg/L，生活飲用水硝酸鹽氮標(biāo)準(zhǔn)是≤20 mg/L，因此對硝酸鹽氮含量較高的樣品進(jìn)行稀釋。
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第5篇：分享發(fā)言稿范文
關(guān)鍵詞：地塊；形態(tài)梯度；區(qū)域生長；小波變換；圖像分割
AbstractA new method of farmland parcel of mountainous region extraction from high resolution remote sensing image based on Spectral characteristics and morphological gradient segmentation was proposed in this paper. First， classification results were used to enhance the contrast of gray- scale value o f typical pixels in the orig inal image using the high resolution remote sensing imag based on spectral information. Second， wavelet transform was applied to Smooth the enhanced image， then Morphological gradient and Region growing method were used to image segmentation， the results was processing with Edge connectivity and remove the small region algorithm .Finally， inverse wavelettransform was taken to get the reconstructed image，then Canny operator was introduced to add the edge information， and the result of farmland parcel segmentation was obtained. The developed method has tested on high resolution remote sensing image under MATLAB.
KeywordsParcel；Morphological gradient；Region growing；Image segmentation
中圖分類號：S341.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：
1 引言
耕地是土地資源最重要、最珍貴的部分，保護(hù)耕地就是保護(hù)我們的生命線。我國是個多山地的國家，大部分耕地分布在山地丘陵區(qū)，人地矛盾突出，耕地的后備資源有限，耕地問題始終制約著我國農(nóng)業(yè)和整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此如何準(zhǔn)確地獲知耕地資源信息成為耕地資源可持續(xù)利用的迫切需要。
地塊是指可辨認(rèn)出同類屬性的最小土地單元，即內(nèi)部特性和區(qū)位條件相對均勻的土地區(qū)域， 是評定和劃分土地級別的基本空間單位。地塊作為評價單元， 在土地利用動態(tài)監(jiān)測、土地覆蓋、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和生態(tài)規(guī)劃等領(lǐng)域都有著非常重要的意義。近年來，從遙感影像中提取耕地信息的方法相繼提出并得到了應(yīng)用。但對于自動提取耕地地塊的研究較少。耕地信息提取是遙感專題信息提取的難點(diǎn)之一， 因?yàn)楦嘏c背景地物在空間上鑲嵌，相互交錯而構(gòu)成復(fù)雜的混合體。加上山地存在一定的陰影，增加了耕地地塊自動提取的難度。
2 研究內(nèi)容
目前，對于地塊的提取方法主要是借助GIS軟件對高分辨遙感影像進(jìn)行人工手動數(shù)字化，這種方法勞動強(qiáng)度大，效率較低，并且和操作人員的經(jīng)驗(yàn)密切相關(guān)，因此具有很強(qiáng)的主觀性?；趫D像光譜信息自動提取地塊的方法也有少量研究，胡潭高等[1] 提出了一種基于小波變換和分水嶺分割的高分辨率遙感圖像耕地地塊提取方法，該方法對于提取大面積的耕地地塊取得了較好的效果。
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理[2]的基本思想是利用一個稱作結(jié)構(gòu)元素的“探針”收集圖像的信息。當(dāng)探針在圖像中不斷移動時，便可考察圖像各個部分間的相互聯(lián)系，從而了解圖像各個部分的結(jié)構(gòu)特征。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算有四個：膨脹、腐蝕、開啟和閉合。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)已廣泛用于遙感影像處理，如面狀地物提取[3]，遙感圖像分割[4]，基于遙感影像提取道路網(wǎng)絡(luò) [5]等。
本文在總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，提出了一種基于光譜特征和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法自動提取山地耕地地塊。首先利用影像分類結(jié)果對原始圖像的灰度值進(jìn)行對比增強(qiáng)處理；然后對圖像進(jìn)行小波變換，并對小波變換后的低頻圖像進(jìn)行形態(tài)梯度分割，然后再利用區(qū)域生長算法進(jìn)行搜索，進(jìn)行再次分割；對分割后的圖像進(jìn)行區(qū)域連通和移除小區(qū)域計(jì)算，去除多余邊緣；最后對重構(gòu)圖像引入Canny 算子提取邊緣信息，并對圖像進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，得到最終的地塊提取結(jié)果。
3 方法
基于光譜特征和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法自動提取山地耕地地塊的主要流程（見圖3.1）：分類后影像灰度值對比增強(qiáng)，基于小波變換的平滑處理，形態(tài)梯度與區(qū)域生長算法的圖像分割，區(qū)域連通和移除小區(qū)域計(jì)算去除多余邊緣，對重構(gòu)圖像進(jìn)行邊緣檢測及區(qū)域標(biāo)記等環(huán)節(jié)。
圖3.1 圖像分割流程圖
3.1圖像增強(qiáng)處理
空間上與耕地地塊相鄰的像元，其灰度值通常與其相鄰的耕地像元比較接近， 如果直接運(yùn)用基于光譜特征圖像分割的方法，難以準(zhǔn)確得到耕地地塊邊緣；首先通過圖像分類方法區(qū)分出典型地物和耕地，然后對分類后的圖像進(jìn)行灰度值拉伸，目的是增強(qiáng)典型地物與耕地灰度值對比度，避免邊緣混淆，從而提高圖像分割的精度。
3.2 小波變換
小波變換是一種信號的時一頻分析方法。它具有多分辨率分析的特點(diǎn)。本文選取小波變換對典型地物灰度值對比增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行平滑預(yù)處理，不僅可以緩解圖像過度分割的問題，還能有效抗噪。具體方法如下：
(1)對圖像進(jìn)行2層的二維小波分解；[c，l]=wavedec2(I，2，'db3')；csize=size(c)；式中I為經(jīng)過圖像增強(qiáng)后圖像，'db3'為小波函數(shù)。(2)對低頻系數(shù)進(jìn)行放大處理，并抑制高頻系數(shù)；for i=1：csize(2)；if(c(i)
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關(guān)鍵詞： 回歸分析法 科技產(chǎn)出能力 影響因素分析 預(yù)測研究
一、回歸分析理論簡介
回歸分析方法是多元統(tǒng)計(jì)分析的各種方法中應(yīng)用最廣泛的一種。它是處理多個變量間相互依賴關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。
1.多元線性回歸
多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來研究解決多指標(biāo)問題的理論和方法。多元回歸分析方法是根據(jù)實(shí)際問題的要求，在眾多相關(guān)變量中，考查其中一個或幾個變量與其余變量的依賴關(guān)系。
2.多元線性回歸模型
稱此模型為經(jīng)典多元線性回歸模型，其中Y是可觀測的隨機(jī)向量，？蘚是不可觀測的隨機(jī)向量，C是已知矩陣，β，σ是未知參數(shù)，并設(shè)n>m，且rank（C）=m+1.
3.回歸預(yù)測的步驟
第一步：獲取自變量和因變量的觀測值。
第二步：繪制XY散點(diǎn)圖。
第三步：寫出帶未知參數(shù)的回歸方程。
第四步：確定回歸方程中參數(shù)值。
第五步：判斷回歸方程的擬合優(yōu)度。
第六步：進(jìn)行預(yù)測。
4.回歸模型的檢驗(yàn)
（1）判定系數(shù)R
用來判斷回歸方程的擬合優(yōu)度，通?？梢哉J(rèn)為當(dāng)R大于0.9時，所得到的回歸曲線擬合得較好，而當(dāng)R小于0.5時，所得到的回歸曲線很難說明變量之間的依賴關(guān)系。
（2）t統(tǒng)計(jì)量
如果對于某個自變量，其t統(tǒng)計(jì)量的p值小于顯著水平（或稱置信度、置信水平α），則可認(rèn)為該自變量與因變量是相關(guān)的。
（3）F統(tǒng)計(jì)量
如果F統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著水平（或稱置信度、置信水平），則可認(rèn)為方程的回歸效果顯著[1]。
二、回歸分析法的應(yīng)用
本文根據(jù)黑龍江省高校2000-2008年的理工類科技數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，文中數(shù)據(jù)來源于《歷年統(tǒng)計(jì)年鑒》。我們將研究2000-2008年中影響黑龍江省高?？萍籍a(chǎn)出能力的因素并作出回歸模型，以便于預(yù)測其他年份的科技產(chǎn)出能力。
文中高校的科研產(chǎn)出能力用高校當(dāng)年產(chǎn)出的論文與著作的加權(quán)和衡量，高校當(dāng)年的經(jīng)費(fèi)使用情況我們采用當(dāng)年經(jīng)費(fèi)支出的數(shù)據(jù)[3]。我們用Y來表示黑龍江省21所高?？萍籍a(chǎn)出能力（單位：項(xiàng)），為黑龍江省21所高校當(dāng)年經(jīng)費(fèi)支出總數(shù)（單位：百元），為黑龍江省高校當(dāng)年投入的人員總數(shù)（單位：人）。把這九年的數(shù)據(jù)錄入到SAS中，輸出結(jié)果見表1[2]。
表1 輸出結(jié)果
The REG Procedure
Model：MODEL1
Dependent Varible：y
Analysis of Variance
Sourc DF Sum of Squares Mean Square F Value pr>F
Model 2 46454159 23227079 11.61 0.0087
Error 6 12002893 2000482
Corrected Total 8 58457052
Root MSE 1414.38400 R-Square 0.7947
Dependent Mean 9727.88889 Adj R-Sq 0.7262
Coeff Var 14.53948
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value pr>|t|
Intercept 1 -348.67105 4372.23945 -0.80 0.4566
X1 1 0.00400 0.00082996 4.82 0.0030
X2 1 0.23290 0.11848 1.97 0.0969
表1的輸出結(jié)果中截距項(xiàng)的p值為0.4566大于顯著性水平α，顯著性水平α取為0.05，截距項(xiàng)在模型中不顯著，可以將截距項(xiàng)去掉，修改程序重新擬合模型，輸出結(jié)果見表2。
表2 輸出結(jié)果
The REG Procedure
Model：MODEL1
Dependent Varible：y
Analysis of Variance
Sourc DF Sum of Squares Mean Square F Value pr>F
Model 1 896874210 2095.20175 236.57
Error 7 13269242 1895606
Uncorrected Total 8 2103.98725
Root MSE 1376.81007 R-Square 0.9854
Dependent Mean 8.17193 Adj R-Sq 0.9957
Coeff Var 6.62214
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value pr>|t|
X1 1 0.00360 0.00709 84.58
X2 1 0.14238 0.00721 8.09 0.0030
1.回歸方程
2.回歸方程顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果
均方誤差MSE=13269242/7=1895606，它是模型中誤差方差σ的估計(jì)；該表還給出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F值為236.57，P值小于0.0001，這表示擬合的模型是高度顯著的，該模型解釋了這組數(shù)據(jù)總變差中的主要部分。
3.回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果
該輸出中參數(shù)估計(jì)表不僅給出回歸方程的系數(shù)，并給出檢驗(yàn)∶β=0（i=0，1，…，m）的結(jié)果：見該圖的最右邊列Prob>|T|（即顯著性概率P值），若給定α=0.05自變量x的P值均小于0.05，說明這個模型是高度顯著的[4]。
4.有關(guān)的回歸統(tǒng)計(jì)量
決定系數(shù)R=0.9854，標(biāo)準(zhǔn)差σ的估計(jì)量為1376.81007回歸平方和U=896874210殘差平方和Q=13269242.
輸出的方差分析表顯示，各項(xiàng)指標(biāo)都較好，說明模型擬合較好，同時這是一個意義直觀且便于應(yīng)用的二元線性模型。模型表明：每年的綜合成果數(shù)與當(dāng)年用于課題的經(jīng)費(fèi)投入成正相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)費(fèi)投入越多，相應(yīng)的成果產(chǎn)出也較多；同時綜合成果數(shù)與當(dāng)年用于課題的人員投入也成正相關(guān)關(guān)系，也就是說，投入的人員多也意味著有較多產(chǎn)出，因而從這幾年理工類課題的人員投入趨勢看，其一直都在增加，各個高校似乎也抓住了這一規(guī)律。
當(dāng)然，基于這一關(guān)系，我們便可以進(jìn)行合理預(yù)測和控制。我們已知2009年黑龍江省高校投入的經(jīng)費(fèi)總數(shù)為2503876千元和人員投入的總數(shù)為35746人，應(yīng)用以上模型預(yù)測2009年黑龍江省的綜合成果總數(shù)14103.5項(xiàng)。而2009年綜合成果總數(shù)的真實(shí)值為15308.8項(xiàng)。相對誤差為7.9%，根據(jù)區(qū)間估計(jì)的理論我們可求出回歸函數(shù)在x=2503876，x=35746處的值的置信水平為0.95的置信區(qū)間為[10464.66908，17742.26908]而我們的真實(shí)值又確實(shí)落在其中，所以又一次證明了我們的模型較好，我們可以通過這個模型進(jìn)行預(yù)測，為政府部門的決策提供參考。
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第7篇：分享發(fā)言稿范文
【關(guān)鍵詞】科研管理系統(tǒng) 現(xiàn)狀 發(fā)展方向
近年來，隨著現(xiàn)代職業(yè)教育體系的構(gòu)建，以及建設(shè)國際水準(zhǔn)、世界一流職業(yè)教育目標(biāo)的提出，高職教育進(jìn)入了內(nèi)涵發(fā)展的新階段，這就對高職院校的科研管理工作提出了新要求。如何加強(qiáng)科研信息化的管理、提高科研信息管理的質(zhì)量、降低科研管理的成本，成為高職院?？蒲泄芾砉ぷ髡吣壳懊媾R的重要問題?？蒲泄芾砉ぷ鞯乃绞求w現(xiàn)學(xué)校深化改革和發(fā)展的重要標(biāo)志，對高校的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，科研管理系統(tǒng)也已成為高校信息化體系建設(shè)的一個極其重要的組成部分。
一、科研管理工作現(xiàn)狀
高職院校的科研工作相對來說起步較晚，自2006年起，通過國家示范性高職院校建設(shè)項(xiàng)目，高職院校內(nèi)部的科研管理工作才有較大發(fā)展，不少學(xué)校都成立了專門的科研處，構(gòu)建了較完善的科研工作管理體系，并且國家也啟動了相關(guān)科研管理工作的國家培訓(xùn)、省級培訓(xùn)項(xiàng)目。但對科研管理的信息化構(gòu)建和科研管理的規(guī)范化提升工作而言，一是重視程度不夠大，二是發(fā)展時間不夠長，三是缺乏理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，四是由于由中專升格而來高職院校起點(diǎn)低，發(fā)展過程中良莠不一、參差不齊，所以好多工作開展起來針對性差、難度較大，致使在學(xué)院的整體建設(shè)與發(fā)展過程中，科研管理工作的提升一直處于薄弱環(huán)節(jié)，科研管理水平提升工作成為制約高職院校發(fā)展的一大瓶頸，所以，急待加強(qiáng)此方面的研究與探索。
二、科研管理工作面臨的問題
1、科研信息化程度不高，科研管理人T負(fù)擔(dān)較重。當(dāng)前不少高校都迫切需要提升科研信息收集和加工效率，然而更多的數(shù)據(jù)整理工作還是處于手工操作狀態(tài)，一般僅能采用一些簡單的編程技術(shù)，進(jìn)行科研數(shù)據(jù)的輸入、查詢、刪除或更新，雖然這些方法在一定程度上也能起到規(guī)范數(shù)據(jù)的作用，但要花費(fèi)科研管理者和教職員工大量的精力和時間，有時還是難以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與及時性。
2、科研資料不齊全，難以反映學(xué)校科研現(xiàn)狀。許多高職院校在科研信息的管理方面，注重科研項(xiàng)目和科研成果的管理，忽視了對學(xué)術(shù)報(bào)告、學(xué)術(shù)會議等科研數(shù)據(jù)資料的管理，這些同樣也是反映高?？蒲兴降囊粋€重要方面，因此導(dǎo)致科研資料難以全面反映出學(xué)校的科研現(xiàn)狀。
3、科研信息傳遞速度慢。先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的缺失，致使科研管理人員之間缺少有效的交流，不能及時了解到學(xué)校最新的科研狀況，這就導(dǎo)致從事科研的教職員工不能充分的應(yīng)用本校的科研資源，整體上極大地影響了各級各類課題的申報(bào)。
4、科研管理人員和教職員工不能齊抓共管?？蒲泄芾砉ぷ鞑粌H僅是科研管理人員的工作，同時更需要全校教職員工的主動參與，只有這樣才能充分調(diào)動全校教師的科研積級性。但由于目前科研管理工作方式的滯后，致使廣大教職員工沒有能主動參與進(jìn)來，良好的科研氛圍也沒有營造出來。
三、研究趨勢分析
隨著《職業(yè)院校管理水平提升行動計(jì)劃2015-2018年）》的提出，現(xiàn)代學(xué)校制度的構(gòu)建要求高職院校必須要有較高的科研與社會服務(wù)能力來作為支撐，科研管理水平的內(nèi)涵建設(shè)成為學(xué)校發(fā)展的重要支撐與創(chuàng)新發(fā)展的推動力。
構(gòu)建科研管理服務(wù)平臺，建立專門網(wǎng)站和服務(wù)系統(tǒng)，在線完成課題申報(bào)、研究進(jìn)度、成果轉(zhuǎn)化等各環(huán)節(jié)的材料遞交，對項(xiàng)目基本信息、專家信息、課題申報(bào)、立項(xiàng)、中期檢查、結(jié)題、經(jīng)費(fèi)使用情況等信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和管理，使管理工作初步實(shí)現(xiàn)無紙化和網(wǎng)絡(luò)化。強(qiáng)化“管理就是服務(wù)”的觀念，進(jìn)行主動式服務(wù)、參與式服務(wù)，為教師進(jìn)市場拉項(xiàng)目，為企業(yè)進(jìn)學(xué)校找技術(shù)，積極參與科研課題的開發(fā)、查詢、跟蹤鑒定以及科研成果與技術(shù)的推廣工作。在此基礎(chǔ)上，提供有針對性的管理與服務(wù)，為專業(yè)教師的科研能力提升提供支撐。
四、創(chuàng)新科研管理的發(fā)展方向
1、建立開放式的科研管理體系。高校科研管理系統(tǒng)建立后，既能面向本校一線專業(yè)教師，又能與學(xué)校財(cái)務(wù)處，人事處等相關(guān)部門建立數(shù)據(jù)資源的共享。要徹底改換以前不能開放的運(yùn)行模式，逐步解決數(shù)據(jù)資源對全校開放性的問題，要求教職員工能夠?qū)⒖蒲许?xiàng)目的進(jìn)展情況及時準(zhǔn)確地錄入系統(tǒng)，使管理人員能及時審核數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性。
2、具備實(shí)時統(tǒng)計(jì)和考核功能。高校分管科研的領(lǐng)導(dǎo)要及時準(zhǔn)確地掌握全?？蒲泄ぷ鞯目傮w情況，所以科研管理部門不僅要及時了解教師的科研進(jìn)展情況，同時又要了解全校的科研工作狀況。為實(shí)現(xiàn)這一要求，科研管理系統(tǒng)應(yīng)自動實(shí)現(xiàn)按照不同的模塊采用相應(yīng)的計(jì)算方式，實(shí)時生成各種報(bào)表的功能，以提供不同權(quán)限人員查看，這是系統(tǒng)的關(guān)鍵。若能實(shí)現(xiàn)，既保證了科研數(shù)據(jù)的及時性和準(zhǔn)確性，又極大程度的減輕科研管理人員的工作量。
3、實(shí)現(xiàn)二級管理功能。科研管理系統(tǒng)中各系、處室等部門，主要擔(dān)負(fù)的是其部門的各項(xiàng)科研管理任務(wù)，具體包括人員、項(xiàng)目、成果（論文、著作、專利等）及學(xué)術(shù)話動等數(shù)據(jù)資料的審核管理工作，以及負(fù)責(zé)所在部門的項(xiàng)目申報(bào)、中期檢查、結(jié)題驗(yàn)收及考核等工作，各部門的科研秘書還負(fù)責(zé)向所屬部門的教師發(fā)送和反饋信息，因此科研管理系統(tǒng)要充分構(gòu)建二級管理體制。
4、具有科研績點(diǎn)核算功能。通過科研管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)科研工作量的自動化核算，在建立了學(xué)?？蒲泄ぷ髁炕瘶?biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)能自動根據(jù)新增加的科研項(xiàng)目、經(jīng)費(fèi)、成果、獲獎、學(xué)術(shù)活動等數(shù)據(jù)計(jì)算出教師的工作績點(diǎn)。
第8篇：分享發(fā)言稿范文
國培開幕式學(xué)員代表發(fā)言稿
2013年9月26日至9月28日，我有幸到安徽師范大學(xué)參加了省中小學(xué)網(wǎng)絡(luò)研修與校本研修整合培訓(xùn)。主辦老師臨時請我代表會員在開幕式上發(fā)言。現(xiàn)在將發(fā)言稿存下，以便勾起美好的回憶。
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、老師們：
大家好！
我是來自淮南的一名一線教師，很榮幸作為學(xué)員代表發(fā)言。在這秋高氣爽之際，我們走進(jìn)國培，走進(jìn)安師大校園，清麗別樣的風(fēng)采迎面撲來。首先，讓我代表全體學(xué)員感謝本次培訓(xùn)的主辦單位，感謝主委會的工作人員為我們的學(xué)習(xí)和生活所做的周密的安排！另外，我們感謝國培！國培，是我們一線老師分享知識、收獲智慧、成就未來的天然課堂；是我們專業(yè)發(fā)展的平臺。國培研修凝聚了專家學(xué)者的心血和智慧。本次學(xué)習(xí)，我們?yōu)槟芎兔麕熛嘧R，并且近距離的交流而倍感榮幸。我們一定認(rèn)真聆聽專家講座，做好學(xué)習(xí)筆記，積極完成作業(yè)，及時總結(jié)，善于反思，真正做到有所思，有所想，有所為。努力將專家經(jīng)驗(yàn)和自身所學(xué)有機(jī)結(jié)合起來，從而豐富自己的課堂，提高自身的教學(xué)水平。與此同時，回去過后，我們會將這兩天的收獲與老師們分享。最后，祝在座的領(lǐng)導(dǎo)、老師們身體健康，工作順利！
第9篇：分享發(fā)言稿范文
學(xué)校運(yùn)動會發(fā)言稿1
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)，各位裁判、運(yùn)動員、廣大員工：
根據(jù)公司20xx年度員工培訓(xùn)計(jì)劃要求，經(jīng)有關(guān)部門的認(rèn)真組織和籌備。日照市凌云海糖業(yè)集團(tuán)有限公司第二屆安全消防運(yùn)動會今天開始了，在此，我代表公司董事會、監(jiān)事會及經(jīng)理層，向參加本次運(yùn)動會的全體運(yùn)動員、裁判員表示熱烈的祝賀！向蒞臨大會指導(dǎo)開發(fā)區(qū)安監(jiān)領(lǐng)導(dǎo)表示熱烈的歡迎和誠摯的感謝！
今年以來，我公司為了加強(qiáng)安全生管理，防止和減少生產(chǎn)事故，保障人民群眾生命和財(cái)產(chǎn)安全，堅(jiān)持“安全第一、預(yù)防為主、綜合治理”的方針和深入貫徹落實(shí)“預(yù)防為主、防消結(jié)合”的消防工作方針，組織員工開展了“安全生產(chǎn)技能大練兵、消防技能大練兵”的活動，加強(qiáng)“兩個能力”建設(shè)，嚴(yán)格落實(shí)安全生產(chǎn)、消防工作各項(xiàng)責(zé)任制，建立健全了規(guī)章制度和操作規(guī)程，制定了生產(chǎn)安全事故應(yīng)急求援預(yù)案，注重對員工生產(chǎn)安全和消防安全知識的培訓(xùn)學(xué)習(xí)，做到持證上崗，增強(qiáng)了各員工的安全消防意識，提升了公司生產(chǎn)安全工作整體管理水平，從而更好地構(gòu)建和諧企業(yè)、營造良好的安全環(huán)境。但我們必須清醒的認(rèn)識到，安全、消防工作不能一勞永逸，“防范勝于救災(zāi)，責(zé)任重于泰山”。我們必須居安思危，時刻繃緊生產(chǎn)安全這根弦，牢固樹立安全第一的指導(dǎo)思想，不斷總結(jié)和創(chuàng)新生產(chǎn)安全、消防安全工作的好經(jīng)驗(yàn)、好辦法，以保障公司生產(chǎn)、經(jīng)營及各項(xiàng)工作順利進(jìn)行。
舉辦本次安全、消防運(yùn)動會的目的就是對我們一年來，“安全生產(chǎn)技能在練兵、消防技能大練兵”活動的“兩個能力建設(shè)”和安全消防知識學(xué)習(xí)培訓(xùn)成果進(jìn)行一次大檢閱。希望大家要以臨戰(zhàn)的姿態(tài)、實(shí)踐的要求，賽出成績、賽出風(fēng)格，從而推動公司安全、消防工作再上一個新的水平，預(yù)祝本次安全消防運(yùn)動會取得圓滿成功。
最后祝愿各位領(lǐng)導(dǎo)工作順利，身體健康，萬事如意！
學(xué)校運(yùn)動會發(fā)言稿2
生命中如果失去了友誼，就像大地失去了鮮花一般，變得枯燥無味。因此，要珍惜你所擁有的友誼。
朋友是燈，驅(qū)散寂寥;朋友是茶，過濾浮躁;寂寞時送上一聲問候，迷茫時帶來一縷亮光，疑難時加上一份力量，快樂時分享一份歡愉。
我們需要朋友，并且需要最真摯的'友誼。首先要交友，廣交友，但要遵循交友三原則：
1、樂交益友;
2、善交諍友;
3、不交損友;
最真摯的友誼——在沒有任何利益下建立的友誼。當(dāng)你擁有這樣的友誼時，此時的你就是最富有的，同時，你也會覺得，友誼，其實(shí)是一種寄托。
當(dāng)你在知識的海洋里迷茫時，首先想起的是朋友;當(dāng)你孤獨(dú)無助時，映入腦海的是朋友;當(dāng)你躲在黑暗的角落里哭泣時，將你從黑暗領(lǐng)向光明的是朋友，當(dāng)你在陌生的環(huán)境中拼命掙扎時，使你安靜下來的是朋友。此時，深受感動的你就會知道友誼是多么彌足珍貴。
友誼，不是茶，愈沖愈淡;友誼，是酒，愈釀愈濃。
你知道嗎?我為我擁有的真摯的友誼而自豪，有時甚至炫耀，也曾因此惹來他人的嫉妒。小學(xué)時，我們四個姐妹是班里的尖子生，共學(xué)習(xí)，同進(jìn)步，常歡樂。轉(zhuǎn)眼升入初中，我們即使不在一個班，但也
整天形影不離，共上學(xué)，同回家，互相傾訴心中的煩惱，常分享你我的快樂。同觀旭日東升，共度夕陽西下，“讓我們的友誼之樹常青”是我們共同的心愿。為此，我們：平等、真誠、尊重、寬容、關(guān)愛、幫助……
"桃花潭水深千尺，不及汪倫送我情。"我的友誼比山還高，比海還深。珍惜你所擁有的友誼，用心靈的泉水去澆灌它。
學(xué)校運(yùn)動會發(fā)言稿3
各位領(lǐng)導(dǎo)、老師、同學(xué)們：
在這百花爭艷的春天，在這充滿團(tuán)結(jié)、奮進(jìn)、友誼氛圍的美好時刻，我們共同迎來了我校首次體育盛會——***學(xué)校**屆趣味運(yùn)動會。我代表全體運(yùn)動員向本屆運(yùn)動會的召開致以熱烈的祝賀！對前來參加大會的各位領(lǐng)導(dǎo)、家長、同學(xué)們表示熱烈的歡迎和衷心的感謝！
發(fā)展體育運(yùn)動，弘揚(yáng)體育精神對學(xué)校培養(yǎng)新世紀(jì)合格人才、對學(xué)校的發(fā)展建設(shè)有著重要的意義。今年，是我校落實(shí)素質(zhì)教育，實(shí)現(xiàn)由新校向強(qiáng)校轉(zhuǎn)變，穩(wěn)步持續(xù)發(fā)展的一年。過去的一年里，學(xué)校的體育工作取得了很大成績：在剛剛閉幕的區(qū)運(yùn)會上，我校取得了乙組總分團(tuán)體第二的好成績，此外，還奪得了多項(xiàng)競賽的冠亞軍。
在這里，我代表全體運(yùn)動員向所有關(guān)心、支持體育工作，并為學(xué)校體育工作做出辛勤奉獻(xiàn)的領(lǐng)導(dǎo)、老師們表示衷心地感謝！ 本屆趣味運(yùn)動會是創(chuàng)造性體育盛會；是增加了解、增進(jìn)友誼、加強(qiáng)團(tuán)結(jié)、促進(jìn)發(fā)展的盛會。在本屆運(yùn)動會中，我謹(jǐn)代表全體運(yùn)動員宣誓：聽從指揮、服從裁判，在比賽中堅(jiān)韌頑強(qiáng)、拼搏進(jìn)取、賽出風(fēng)格、賽出水平、賽出成績。
