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  • 节气是中国人的时间哲学,不仅跟农业、养生等有关,也跟我们对生命、自然、人生的感受和认知有关。二十四节气和传统节日是农耕文化的长期积累,也是我国的重要传统文化,作者通过对江南节气、节日和生活习俗的长期观察和亲身感受,用散文的形式,分三部分“节气之窗”“节日之窗”“生活之窗”,描写了流传于江南的二十四节气习俗与日常生活的密切关系、传统节日在江南的习俗和演化,以及农耕生活的原生态图景。
  • 本书为长篇小说《红灯笼》与《红灯笼Ⅱ密战上海滩》的续篇。主人公钮佳悦于1944年奉党组织之命再次前往上海执行任务,继续以代号“红灯笼”开展地下工作。她与同为中共地下党的战友刘雅诗、上海滩警察宋书平一起,与日本特高课、“军统”特工斗智斗勇,营救出国际友人安德烈,破坏了日本帝国的“光石计划”,设法得到了龙华机场的日军兵力部署图……他们一次次破除万难完成党组织交给的任务,立下了不可磨灭的功勋。
  • 本志系宁波市北仑区戚家山街道首部志书。全志共设15编,如实记载了千余年来戚家山街道境内自然与社会的历史变迁,详今略古,侧重经济人文,尽力反映时代特点和地方特色,以利地方志经世致用。本志书坚持叙事唯实,展现出一幅戚家山历史变迁、天文地理、人事沦桑、时代风云、社会变化的真实画卷,具有“资治、存史、教化”的社会价值。
  • 本教材顺应“互联网+教育”和新文科建设的趋势,根据软件类课程的特点,将纸质教材和数字资源充分整合,将金融理论、数据分析模型和金融案例有机结合,探索纸质教材、电子素材、网络资源、教学终端一体化,打造新形态《R软件与金融数据分析》教材。
  • 本书紧紧围绕教育部相关文件精神,结合我国高等教育改革和高职院校发展的特点,根据高职院校毕业生的求职就业需要而编写。《高职院校学生就业指导与服务体系建设研究》力图借鉴和吸收国内外大学生就业指导的成功经验和研究成果,阐述了高职院校特殊群体就业与服务体系的构建、高职院校就业指导信息化建设与实践。同时还包含如何就业的准备、择业的策略及方法、就业程序及法律问题、创业指导等内容,结构完整、内容丰富。
  • 本书以南宋理宗朝宰相乔行简为研究对象,乔行简为浙江东阳人,学于吕祖谦之门,绍熙四年进士,著有《周礼总说》《孔山文集》。南宋理宗视乔行简为“股肱”,史家称其“历练老成,识量宏远”,但目前对乔行简的研究却是一片空白。本书以史学专门史家族史进路,研究乔行简,以揭示南宋社会对浙江新兴士族形成及其对人才成长的影响,乔行简仕途历程与南宋朝廷的政治体制、乔行简思想学术对南宋学术文化及社会的影响等,或为以后浙江省
  • 本书是职教教师科研工作实例操作丛书中的一本。全书通过对职教老师如何写好申请课题项目申报书中的科研文献部分内容进行详细说明,具有较好的实用性。书稿应用大量案例并进行分析,语言简洁,使得读者能很快接受并模仿学习。为职业教育工作人员进行科学研究学习奠定了基础。
  • 该书稿分为上、下两编。上编为“项目的结题”,主要围绕结题目标的达成、结题报告的撰写、结题的申请和结题鉴定会的组织等内容与环节,为广大青年教师扎实做好项目研究、完成既定任务和预期目标、提升成果层次和质量提供有效指导。下编为“教科研论文的写作与发表”,主要围绕论文的选题与创新、类型与特征、写作与规范、投稿与发表等内容与环节,结合典型案例的分析,阐释教科研论文选题的基本原则、要求与方法,论文写作的基本要
  • 该书稿以实例分析、操作详解、图文并茂的方式介绍了科研文献的基本概念和分类,总结了职教科研问卷的特点和常用的职教问卷类型;展示了职教科研问卷设计的程序与方法。同时,在详细介绍文样本的选择、 问卷设计、问卷发放与回收、问卷数据的整理与转化等,系统分享了职教科研问卷方法的基本内容要求、格式规范等。通过本书的阅读和学习,读者可以掌握职教科研问卷设计与处理的基本方法。
  • 该书稿基于如何编制好一份科研项目申报书的角度出发,对项目申报书基本栏目的内涵进行详细分析,涉及职教科研项目来源、项目的选题、项目名称的选取、项目研究意义与国内外研究现状、研究内容(目标、方案、进度(时间)和拟解决的关键问题)、创新点(预期成果、去向和研究效益)、科研项目研究经费和经费预算、项目负责人制和项目组人员构成、项目申报书提交前应了解的几个问题等内容。
  • 本书的研究对象是汉语与日语中共计70多个否定极性副词(NPI)。对其从基本语义、与谓语关系、与否定词关系的角度进行立体的分类的基础上,再从组与组、词与词的层面上对汉日相应的否定极性副词从共时的角度进行构词、句法、功能和语义的比较考察。在上述共时角度研究的基础上,并从历时与共时的角度考察汉、日否定极性副词从无到有、从非极性词到极性词,以探讨否定极性副词的发生和发展的规律。
  • 本册书稿主要论述三维曲线的特征与形状重构,内容如下:第1章为绪论;第2章为曲线参数表示;第3章为二维曲线数据的特征识别与形状重构;第4章, 三维曲线数据的特征识别与形状重构;第5章, 数据基于曲率流的形状重构;第6章, 总结与展望。