前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇各自遠航范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

各自遠航范文第1篇

我在20XX年的銀行工作中，始終保持著良好的工作狀態，以一名合格的銀行員工的標準來嚴格要求自己。我立足本職工作，潛心鉆研業務技能，使自己能在平凡的崗位上默默的奉獻著，為合作銀行事業發出一份光，一份熱。作為儲蓄崗位一線員工，我們更應該加強自己的業務技能水平，這樣我們才能在工作中得心應手，更好的為廣大客戶提供方便、快捷、準確的服務。以“客戶滿意、業務發展”為目標，搞好服務，樹立熱忱服務的良好窗口形象，做到來有迎聲，問有答聲，走有送聲，要讓每個顧客都高興而來滿意而歸.。眾所周知，在xx支行轄內，xx分理處是比較忙的一個點。每天每人的業務量平均就要達到一百多筆。接待的顧客一二百人，尤其是小鈔和殘幣特別多，因此這樣的工作環境就迫使我自己不斷的提醒自己要在工作中認真認真再認真，嚴格按總行和支行制定的各項規章制度來進行實際操作。

一年中我始終如一的要求自己，20XX年我個人沒有發生一次責任事故。我在做好自己本職工作的同時，還用我多年來在會計工作中的經驗來幫助其他的同事，同事們有了什么樣的問題，只要問我，我都會細心的予以解答。當我也有問題的時候，我會十分虛心的向其他同志請教。對待業務技能，我心里有一條給自己規定的要求：三人行必有我師，要千方百計的把自己不會的學會。想在工作中幫助其他人，就要使自己的業務素質提高。儲蓄乃立社之本，20XX年，在上級領導的關心、支持和同事們的協助下，我積極努力地開展工作，較好的完成了各項工作任務，全年個人累計吸儲***多萬元。

這一年來，我積極參加政治理論學習和業務知識學習，能自覺遵守法律法規和單位的各項規章制度，同時刻苦鉆研業務知識，不斷提高自己的工作技能。回顧這一年來的工作，我是問心無愧的，在工作中，我是忠于職守，盡力而為的，銀行屬于服務行業，工作使我每天要面對眾多的客戶，為此，我常常提醒自己“善待別人，便是善待自己”，在繁忙的工作中，我仍然堅持做好“微笑服務”，耐心細致的解答客戶的問題，遇到蠻不講理的客戶，我也試著去包容和理解他，最終也得到了客戶的理解和尊重。

回顧檢查自身存在的問題，我認為：一是學習不夠。當前，以信息技術為基礎的新經濟蓬勃發展，新情況新問題層出不窮，新知識新科學不斷問世。面對嚴峻的挑戰，缺乏學習的緊迫感和自覺性。理論基儲專業知識、文化水平、工作方法等不能適應新的要求。二是在工作較累的時候，有過松弛思想，這是自己政治素質不高，也是世界觀、人生觀、價值觀解決不好的表現。針對以上問題，今后的努力方向是：一是加強理論學習，進一步提高自身素質。轉變工作作風，努力克服自己的消極情緒，提高工作質量和效率，積極配合領導和同事們把工作做得更好。新的一年里我應加緊學習，更好的充實自己，以飽滿的精神狀態來迎接新時期的挑戰，總結過去，是為了吸取過去的經驗和教訓，更好地干好今后的工作。工作中的不足和欠缺，請各位領導和同事批評、指正。

各自遠航范文第2篇

關鍵詞:學習對象元數據;學習導航;資源整合

隨著無線互聯網、“三網”融合等信息高速公路基礎設施的逐步完善以及互聯網教學資源的迅速增長,互聯網作為一種信息與知識的傳播手段正在改變教與學的關系。同時,現代社會對人才的多元化需求也要求學生具備通過互聯網進行自主學習與評價的能力。

互聯網教學資源具有數量多、形式多樣、分布式存儲、不斷變化且無統一規范等特點。同時,教學資源與學習者及學科知識模型之間也沒有統一的關聯規范。對于大多數學習者而言,在利用含有海量教學資源的互聯網進行學習時通常會迷失方向。為提高互聯網優質教學資源的利用效率,迫切需要對互聯網上不斷增加的海量教學資源進行整合并為學習者提供個性化學習導航服務。關于教學資源整合以及學習導航的方法得到了廣泛地研究[1-4]。

學習對象元數據(LOM, Learning Object Metadata)規范是IEEE采用的一種表示學習對象(教學資源)信息的規范。不但可以用于整合教學資源,還可以表示教學資源之間的依賴關系。

本文提出一種教學資源整合以及學習導航的框架,采用LOM表示教學資源元信息,利用XML表示LOM,并將LOM的XML數據轉換為擴展知識結構圖,并在擴展知識結構圖的基礎上實現教學規劃與學習導航。

1基本框架

1.1基于學習對象元數據(LOM)的資源整合

全國信息技術標準化技術委員會(CELTS)教育技術分會制定了教育信息相關規范,CELTS將IEEE的學習對象元數據(LOM, Learning Object Metadata)規范封裝在CELTS-3中,包括3個子規范,其中CELTS-3.1為信息模型規范,CELTS-3.2為元數據的XML綁定規范,CELTS-3.3為實踐指南,CELTS-3.4為測試規范。LOM規范表示了學習對象的9大類元信息,包括:通用、生存期、元-元數據、技術、教育、權利、關系、評注、分類等。

LOM數據項如圖1所示,有關LOM的詳細描述參見文獻[5-6]。

LOM數據項中,“關系”類信息描述了相關學習對象之間的關系,為學習導航提供了基礎數據。CELTS-3.1 采用了Dublin Core關于學習對象關系的類別,其中“A基于B”和“A需要B”兩類關系表示A依賴B,“B基于A”和“B需要A”兩類關系表示B依賴A。

1.2基于擴展知識結構圖(EKG)的學習導航

文獻[7]提出了一種基于擴展知識結構圖的教學規劃方法,其中擴展知識結構圖(Extented Knowledge Graph)定義為一個滿足以下條件的有向無環圖,(1)圖中包含兩類節點:知識節點和方法節點;(2)知識節點的后繼節點為方法節點,表示完成該知識點教學的多種可選的教學方法。方法節點的后繼節點為知識節點,表示運用該方法完成學習目標所需掌握的基礎知識;(3)每個方法節點設多個置權值,表示不同的學習者通過該方法完成教學目標所需的費用。

一個示例性的擴展知識結構圖如圖2[7]所示。

LOM表示的學習對象(教學資源)信息可以很好的表示擴展知識結構圖。設某一學習對象A(其標識為A),利用“A.通用類.標題”表示該學習對象所學習的目標知識點,學習對象A即為學習該目標知識點的一種學習方法,“A.教育類.難度”則表示該方法的初始難度,該難度值將根據不同學習者的評價進行調整。利用學習對象A來學習其目標知識點的基礎知識集合則記錄在“A.關系類”元數據中,包括所有“A.關系類.類型”為“A基于B”或“A需要B”的資源(用“A.關系類.資源”表示)。

1.3系統框架

系統管理學習對象(教學資源)元數據,學習者,教學專家(學習對象提供者)等信息,系統并不維護學習對象本身。系統基本功能包括:

1) 為教學專家提供接口,將學習對象的LOM信息錄入到LOM數據庫,并轉化為XML表示形式;

2) 自動將XML表示的LOM數據庫轉換為擴展知識結構圖;

3) 根據擴展知識結構圖進行學習導航;

4) 為學習者提供接口,自主學習導航以及評價反饋。

系統結構如圖3所示。

2人工智能教學資源整合和學習導航實例

以人工智能中狀態空間搜索有關教學資源整合和學習導航為例,對上述系統加以說明。

與狀態空間搜索有關的知識點包括:狀態空間、狀態空間搜索、盲目搜索、寬度優先搜索算法、深度優先搜索算法、啟發式搜索、A*算法、A*算法的實現。學習這些知識點的依賴關系如圖4所示。

以上示例分別說明了兩個學習對象LOM的主要XML元素,前者的元素說明了“A*算法”對于“狀態空間搜索”的依賴關系。與A*算法有關的部分教學資源如表1所示,由于篇幅限制其他資源的LOM表示從略,一種典型的學習路徑為:(9)-(7)-(11)-(12)-(1)-(5)-(13)-(4)。

3結語

本文對教學資源整合以及學習導航方法進行了探索。提出一種教學資源整合以及學習導航的框架,采用LOM表示教學資源元信息,利用XML表示

LOM,并將LOM的XML數據轉換為擴展知識結構圖,并在擴展知識結構圖的基礎上實現教學規劃與學習導航。后續工作將建立LOM的XML收集以及轉換系統,為教學資料提供者以及學習者提供服務接口。

參考文獻:

[1] 梁漢立. 基于概念網的知識組織與學習導航機制的研究[D]. 長沙:中南大學信息科學與工程學院,2003.

[2] 陳其暉,徐海寧,凌培亮. 基于知識點關系的學習導航系統建模方法研究[J]. 計算機科學,2007,34(12):193-196.

[3] 李益才,張小真. 模型驅動的智能教學系統分層規劃的研究[J]. 重慶交通學院學報,2005,24(5):157-161.

[4] 姜云飛. 基于知識結構圖的智能教學規劃[J]. 計算機研究與發展,1998,35(9):787-792.

[5] 史元春,沈中南,向欣,等. 學習對象元數據:信息模型規范(CELTS-3.1)[EB/OL]. [2007-10-17]. celtsc.edu. cn/680751c665875e93/folder.2006-04-03.8417036039/celts-3/celts-3-1-cd3-0.pdf.

[6] 鄭莉,史元春,沈中南,等. 學習對象元數據:XML綁定規范(CELTS-3.2)[EB/OL]. [2010-05-02]. celtsc.edu. cn/680751c665875e93/folder.2006-04-03.8417036039/celts-3/celts-3-2-ts.pdf.

[7] 段琢華. 具有學習能力的智能教學規劃[D]. 廣州:中山大學軟件研究所,2002.

Tutorial Material Integration and Learning Navigation for Artificial Intelligence Based on LOM

DUAN Zhuo-hua

(School of Computer Science, Shaoguan University, Shaoguan 512003, China)

各自遠航范文第3篇

本大綱突出國內銀行業實踐，兼顧國際銀行業最新趨勢，堅持理論與實踐相結合，以實踐為主；知識與技能相結合，以技能為主；現實與前瞻相結合，以現實為主的原則。

本大綱包括商業銀行風險管理基礎、商業銀行風險管理基本架構、信用風險管理、市場風險管理、操作風險管理、流動性風險管理、聲譽風險和戰略風險管理、監管要求與市場約束等八個部分。大綱從商業銀行風險管理的基本概念和基本架構入手，著重突出信用、市場、操作三大風險的識別、計量、監測與控制的技能知識，并考察流動性風險、聲譽風險和戰略風險等基本知識，最后從理念、機制和方法等角度對商業銀行監管和市場約束作了要求。

與2006年考試大綱相比，本次考試大綱的修訂主要表現在以下幾個方面：

結構調整

原大綱由六章組成，新大綱由八章組成，主要是將原大綱中的第一章和第五章進行了拆分和合并。對原考綱的調研意見反映，風險管理基本架構不應包含在風險管理的基礎知識中，修訂后更便于大家對風險管理認識的深化和全面理解。根據商業銀行風險管理發展的實際，目前大多數同業已將國家風險管理納入到信用風險管理中，將法律風險管理納入到操作風險管理中，據此，我們將風險管理基本框架在新大綱中單獨成章；將國家風險管理合并到信用風險管理中，將法律風險管理合并到操作風險管理中；同時，為了體現流動性風險管理的重要性，我們還將流動性風險管理也單獨成章。

內容變化

一方面，對原考綱的調研反映出，風險管理的基礎部分應增加風險量化的基礎知識和內容，據此，我們在第一章中增加了兩節，一節是風險管理常用的概率統計知識，一節是風險管理的數理基礎，這兩節中由原考綱的部分內容及新增內容組成；另一方面，雖然現階段我國商業銀行面臨的流動性風險不大，但是，由于流動性風險是商業銀行面臨的一個永恒風險，根據商業銀行風險管理實際情況和需要，我們對有關內容也進行了充實。

邏輯優化

關于信用風險管理，調研反映，原大綱的第二節和第三節邏輯性不強，與實際操作差距較大，為此，在新大綱中，我們對原大綱中的信用風險評估與計量、信用風險控制等內容進行了歸納、重組，并增加了與實際操作關聯度較大的內容，主要是將各種信用風險管理模型和技術納入到客戶信用評級、債項評級以及組合信用風險度量中，并增加了國家風險評級和新資本協議下信用風險的量化。同時，將信用風險控制的內容按管理流程重新組合成限額管理、信貸審批、貸后管理、經濟資本配置、資產證券化與信用衍生產品五節。

關于市場風險管理，為了更加突出重點，我們將第一節的資產分類從第一部分調整到第三部分；為了強調各種計量方法的同等重要性，將原大綱中的第二節的第二、第三部分進行了合并，統一稱為市場風險計量方法；為了強調經濟資本配置在市場風險管理中的重要作用，我們將有關內容從第三節第三部分中分離出來，單獨形成第四部分。

關于操作風險管理，為了與實際操作更加吻合，我們將原大綱評估與計量中的有關內容進行了拆分，將其中第三部分形成新大綱中的風險資本計量與資本配置，將其他內容合并到現大綱第三節第二部分，并將原大綱中的產品線控制改為主要業務風險控制。