下载文档原格式
在适应性分析过程中，天造企业高层管理人员应在确定内外部各种变量的基础上，采用杠杆效应、抑制性、脆弱性和问题性四个基本概念进行这一模式的分析。
1.杠杆效应（优势+机会）。
杠杆效应产生于内部优势与外部机会相互一致和适应时。
在这种情形下，企业可以用自身内部优势撬起外部机会，使机会与优势充分结合发挥出来。
然而，机会往往是稍瞬即逝的，因此企业必须敏锐地捕捉机会，把握时机，以寻求更大的发展。
2.抑制性（机会+劣势）。
抑制性意味着妨碍、阻止、影响与控制。
当环境提供的机会与企业内部资源优势不相适合，或者不能相互重叠时，企业的优势再大也将得不到发挥。
在这种情形下，企业就需要提供和追加某种资源，以促进内部资源劣势向优势方面转化，从而迎合或适应外部机会。
3.脆弱性（优势+威胁）。
脆弱性意味着优势的程度或强度的降低、减少。
当环境状况对公司优势构成威胁时，优势得不到充分发挥，出现优势不优的脆弱局面。
在这种情形下，企业必须克服威胁，以发挥优势。
4.问题性（劣势+威胁）。
当企业内部劣势与企业外部威胁相遇时，企业就面临着严峻挑战，如果处理不当，可能直接威胁到企业的生死存亡。
SWOT分析步骤1、确认当前的战略是什么？2、确认企业外部环境的变化（波特五力或者PEST）3、根据企业资源组合情况，确认企业的关键能力和关键限制。
4、按照通用矩阵或类似的方式打分评价把识别出的所有优势分成两组，分的时候以两个原则为基础：它们是与行业中潜在的机会有关，还是与潜在的威胁有关。
用同样的办法把所有的劣势分成两组，一组与机会有关，另一组与威胁有关。
5、将结果在SWOT分析图上定位或者用SWOT分析表，将刚才的优势和劣势按机会和威胁分别填入表格。
6、战略分析举一个科尔尼SWOT分析得出战略的例子。
成功应用SWOT分析法的简单规则进行SWOT分析的时候必须对公司的优势与劣势有客观的认识；进行SWOT分析的时候必须区分公司的现状与前景；进行SWOT分析的时候必须考虑全面。
基于AMMI 模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析姜秀英1，于永梅2，马作斌1，吕军1，王丽丽1，李跃东1，韩勇1,解文孝1*（1辽宁省水稻研究所，沈阳110101；2桓仁满族自治县农业综合服务中心，辽宁本溪117200）摘要：为评价辽宁省水稻品种的稳定性、丰产性、适应性及不同试验点的区分力，利用AMMI 模型对2019年辽宁省水稻区域试验中早熟组参试品种及试验点进行分析。
结果表明：基因型、环境、基因型与环境互作方差均达到极显著水平，三者平方和分别占总平方和的17.0%、49.72%、14.19%。
AMMI 模型中前2个主成分值达到极显著水平，共解释76.5%的交互作用，能有效地分析基因与环境互作效应。
源粳2号（g4）、美锋稻245（g2）、富禾稻258（g5）属高产稳产型品种，6个试验点中，区分力最强的是开原市示范繁殖农场（e1）。
关键词：AMMI 模型；水稻；稳定性；适应性水稻是辽宁省第二大粮食作物，在全省粮食生产和经济发展中占有重要地位，筛选适宜辽宁地区种植的水稻品种意义重大。
区域试验对品种丰产性、稳产性、适应性、抗逆性等进行鉴定，并进行品质分析、DNA 指纹检测等，为品种审定和加速良种推广与合理布局提供依据。
基因型与环境互作对作物品种的稳产性和区域适应性具有关键作用[1]。
品种评价必须考虑包括产量在内的多个性状。
进行多性状评价、选育高产稳产及广适型品种是育种家需要解决完成的重要课题。
以往对于区域试验数据的分析大多采用算术平均数、方差分析或线性回归分析等方法，然而这些方法在评价基因型与环境互作时具有较大的局基金项目：省水稻种植结构调整专项-优质高食味水稻新品种选育繁育示范推广;辽宁省应用基础研究计划项目，2022JH2/101300283；沈阳市科技特派团项目，22-319-2-48；中国博士后科学基金面上资助，2022MD713760。
收稿日期：2023-07-10作者简介：姜秀英（1973-），女，副研究员，硕士，主要从事常规水稻品种选育及区域试验工作。
文章编号:1006—9860(2015)01—0085—08* 本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目“自适应学习系统理论模型建构及其效果实证研究”(项目编号：12YJCZH086)、东北师范大学哲学社会科学校内青年基金团队项目“吉林农村中小学教师远程学习适应性研究”(项目编号：130021049)、“中央高校基本科研业务费专项资金”阶段性成果。
基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现 *姜 强1，赵 蔚1，王朋娇2，王丽萍3(1.东北师范大学 计算机科学与信息技术学院，吉林 长春 130117；2.辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116029；3.吉林大学 教育技术中心，吉林 长春 130062)摘要：通过大数据学习分析模型，能够深入探究学习者的学习过程与情境，发现学习规律，根据每一个学生的需求和能力为其提供个性化自适应学习。
本研究综述了大数据的内涵及应用，从微观视角提出了大数据之“大”，不在于其表象的“大容量”，而在于分析数据的全面性和潜在的“大价值”。
基于大数据分析,从数据与环境(What)、关益者(Who)、方法(How)和目标(Why)等4个维度构建个性化自适应在线学习分析模型。
以《C语言程序设计》课程学习为例，从基于大数据个性化自适应的学习过程结构、学习过程可视化及学习效果实证等方面进行分析，研究结果表明对学生学习行为与知识掌握的数据分析，能够推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源，可对学生的学习效果做及时准确的反馈，提供个性化服务干预，有利于促进教与学。
关键词：大数据；个性化自适应学习；学习分析；可视化中图分类号：G434 文献标识码：A一、引言从基础教育到高等教育，尽管教育体制较完善，能够起到很好的教书育人之目的，但存在共性问题是教师只会按照自己的思路讲课，完成教学任务，少有考虑学生的接受能力，缺少有效教学策略激发学生的学习兴趣和主观能动性，严重影响学生自觉性和积极性，导致思维能力丧失，主动获取知识的能力和创新能力不断被削减。
文章编号：1006-0081（2020）12-0059-04水工程在发挥防洪、发电、航运、灌溉等效益的同时，在一定程度上改变了河流水文情势，产生了相应的生态效应。
在工程实践中，一般较多关注优化水工程的最小下泄流量，主要考虑生产和生活用水需求。
随着对河流生态系统认识的逐步深入，水库下泄流量需要考虑下游生态保护目标的需求，河流生态流量的计算和实践评估是一个十分重要而复杂的课题。
研究和实践表明：应根据不同地域、不同类型河湖的气候水文特性、水资源禀赋条件及开发利用状况、河湖生态功能定位等，分析并明确主要生态保护对象及保护要求，合理确定河流生态流量及过程，对重要河流生态流量的满足状况进行评价，并分析存在的主要问题和成因［1］。
欧洲开展生态流量的研究和实践起步比较早，在《欧盟水框架指令》下开展生态流量计算评估［2］的经验和案例值得参考借鉴。
1生态流量计算方法学术界常用的几种生态流量计算方法包括：①水文法；②水力-栖息地法；③整体法。
为了对比3种方法的利弊，在表1中对这些方法进行了比较。
表1三种生态流量计算方法比较方法类别水文法水力-栖息地法整体法用途审查历史流量数据，找出河流中天然流量阈值，并可将其视为流量的“安全”阈值审查选定目标物种或群落的栖息地数量和面积随流量变化的情况在专家意见研讨会上检查流量，推荐用于河流生态系统所有组成部分的流量，包括社会和娱乐用途规模整条河流，应用于区域评估根据研究河段代表性，扩大至整个流域整条河流，应用于区域或河流特定尺度相对成本较低一般较高相对使用频率较高一般低1.1水文法水文法是基于历史径流数据分析的方法。
基本假设是为了保护河流生态系统，必须保证天然的水文情势。
水文法中并不考虑物种或群落特定水平，提供同期流量的变化幅度和范围，以维持生态过程与生物多样性。
水文法在当前的应用趋势是从仅设定一个最小流量的方法（如：1976年Tennant 法）转向更加全面的方法，考虑维持河流形态和生态过程所需的水文条件。
班级环境与学⽣适应性的多层线性模型_江光荣班级环境与学⽣适应性的多层线性模型江光荣(华中师范⼤学⼼理学院,武汉,430079)林孟平(⾹港中⽂⼤学教育⼼理学系,⾹港)摘要此研究探索中国中⼩学体制下的班级社会⼼理环境对于学⽣的适应性的关系。
以江光荣和林孟平所编制的我的班级问卷测量班级环境,选择学⽣的学校适应(由T eacher-Child Rati ng Scale(T-CRS )测量)、主观幸福感(以Student s Life S at isfaction Scale(SLSS)测量)和焦虑(⽤State-Trait Anxiety Inventory for Children(STAIC)测量)作为适应指标,以多层线性模型(HLM )⽅法进⾏分析,结果显⽰:学⽣个体所知觉到的班级环境,对其适应⽔平有相当肯定的解释⼒,⽽⼀个班级学⽣整体适应⽔平的⾼低,与这个班的班级环境有极⼤关联。
此结果表明,中国学校体制下的班级社会⼼理环境对于学⽣的发展和适应状况,具有举⾜轻重的作⽤。
关键词:班级环境学⽣适应多层线性模型1 引⾔学校教育环境与学⽣发展之间的关系⼀直是发展⼼理学和学校⼼理学领域⾥的研究主题之⼀。
当前的理论⽐较强调⽣态学的或系统论的观点,这种观点的核⼼,是把发展视为⼀个个⼈环境相互作⽤的过程[1]。
个⼈和其周遭的环境共同构成⼀个⽣态系统。
不同环境成份对于个⼈的影响⼒有着远近、直接间接的层次区别。
研究者认为,班级/课堂环境是与家庭环境处在同⼀层次,较为直接的环境[2]。
近年来Eccles 等学者在前⼈观点的基础上,提出所谓阶段-环境适配的理论模型(Stage-Environment Fit )[3]。
其核⼼观点是,学校教育环境应该跟不同年龄段孩⼦的发展性需要相配合,对学⽣的发展需要有敏感的反应,这样才能促进学⽣发展。
传统上对学校环境与学⽣发展的研究受重智主义的影响,⽚⾯集中于探讨学校环境与学⽣学科成绩和学科态度之间的关系[4],很少关注学校环境对学⽣⼈格和社会性发展的影响。
SWOT分析模型(SWOT Analysis)SWOT分析法（也称TOWS分析法、道斯矩阵）即态势分析法，20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。
目录• 1 SWOT分析模型简介• 2 SWOT模型含义介绍• 3 SWOT分析步骤• 4 成功应用SWOT分析法的简单规则• 5 SWOT模型的局限性• 6 SWOT分析法案例分析o 6.1 中国电信的SWOT分析案例o 6.2 某炼油厂SWOT分析案例o 6.3 沃尔玛(Wal-Mart)SWOT分析案例o 6.4 星巴克(Starbucks)SWOT分析案例o 6.5 耐克(Nike)SWOT分析案例SWOT分析模型简介在现在的战略规划报告里，SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。
来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析，包括分析企业的优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁（Threats）。
因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
通过SWOT分析，可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会的地方。
SWOT模型含义介绍优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较，而机会和威胁分析将注意力放在外部环境的变化及对企业的可能影响上。
在分析时，应把所有的内部因素（即优劣势）集中在一起，然后用外部的力量来对这些因素进行评估。
1、机会与威胁分析（OT）随着经济、社会、科技等诸多方面的迅速发展，特别是世界经济全球化、一体化过程的加快，全球信息网络的建立和消费需求的多样化，企业所处的环境更为开放和动荡。
这种变化几乎对所有企业都产生了深刻的影响。
正因为如此，环境分析成为一种日益重要的企业职能。
环境发展趋势分为两大类：一类表示环境威胁，另一类表示环境机会。
环境威胁指的是环境中一种不利的发展趋势所形成的挑战，如果不采取果断的战略行为，这种不利趋势将导致公司的竞争地位受到削弱。
遗传模型的适应性检验
遗传模型的适应性检验包括多个步骤：
（1）设置实验条件和数据搜集：在实验中设定合理的控制条件、模型测试参数及假设，并收集模型预测结果和观察值。
（2）分析市场反馈数据：研究市场表现与消费者行为，确定模型的预测结果是否与实际的观察一致。
（3）对模型进行统计性检验：计算相关系数、均值标准差、R系数等指标，确定遗传模型的准确性和可靠性。
（4）优化模型：进行参数优化操作，改造遗传模型的结构，以提高其准确度和有效性。
（5）反复检验模型：定期对模型进行重新检验，以确保其准确性、可靠性以及在实际应用中的有效性。
