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关键词： 人工智能   面点专业   职业教育   人才培养   课程改革  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展和完善,其对各领域发展都带来了巨大改变。教育行业也受到人工智能影响出现了多方面的变革,文章围绕面点专业人才培养,深入分析了当前面点专业人才培养中存在的问题,并基于人工智能提出教育教学中行业需求的分析路径,提出重构“AI+面点”课程体系、创新数字化实践教学模式、深化产教融合、构建智能化评价体系及提升师资AI素养等一系列优化路径,以期推动面点专业人才培养与行业导向需求、人工智能技术等的深度结合,为面点专业职业教育改革提供参考。

关键词： KANO模型   肺癌患者   康复服务   医护需求   患者需求  

摘要： 目的利用KANO模型剖析肺癌患者及医护人员肺康复服务需求,界定必备、期望及魅力要素,为服务优化提供支撑。方法通过便利抽样选定某三级甲等医院2023年8月—9月205例肺癌患者及50名医护人员为调研对象。依据KANO模型,采用问卷调查界定需求属性,计算满意系数,构建需求与满意度二维矩阵图。结果肺癌患者肺康复服务需求:魅力属性5项,期望属性2项,必备属性10项,无差异属性12项。医护人员需求:魅力属性1项,期望属性2项,必备属性19项,无差异属性6项。肺癌患者重点优化6项,待改进7项,次要改进11项,优先满足7项。医护人员重点优化6项,待改进7项,次要改进11项,优先满足4项。结论运用KANO模型分析肺癌患者及医护人员肺康复服务需求,提炼核心需求,为优化服务策略提供理论依据,提升服务质量和满意度。

关键词： 内循环   土地供给结构   多区域投入产出模型   影响机制   差异化土地供给  

摘要： 基于中国多区域投入产出表测度各省内循环水平,借助标准差椭圆方法分析其时空演变特征,并揭示土地供给结构通过收入与创新的中介路径对内循环的影响。结果显示:(1)我国内循环规模逐渐扩大,内循环及各组成部分均呈现“东高西低”的分布格局。其中,省内循环是内循环的主体部分。(2)工业偏向型的土地供给结构不利于我国内循环发展,在经过稳健性检验后结果依然成立。(3)这种土地供给结构会通过抑制居民收入和区域创新阻碍内循环发展。(4)异质性方面,在产业更高级、投资效率偏低和财政缺口较大的省份,土地供给结构对内循环的抑制作用更明显。最后,针对区域发展特征,提出差异化的政策建议。

关键词： 技术创新   以旧换新政策   市场分化   出口市场  

摘要： “2025年一季度,中国家电行业在政策红利释放、消费需求复苏与技术创新驱动的三重支撑下,整体呈现稳健增长态势。其中以旧换新政策扩围、地产政策边际宽松、出口市场超预期表现,成为推动行业发展的核心动力。但市场分化加剧,原材料价格波动与渠道竞争压力仍制约部分企业利润空间,企业业绩分化显著。白电龙头表现稳健,部分厨电及后周期企业受地产竣工下滑的拖累,营收增速普遍低于5%,行业存货周转天数同比增加的企业占比提升,叠加出口基数走高的增速放缓压力、关税大战的影响,家电市场二季度直至下半年的分化格局、负面影响或将延续甚至扩大。”

关键词： 新型电力系统   电力需求响应   负荷聚合商   虚拟电厂   关键技术  

摘要： 构建以新能源为主体的新型电力系统将降低电源侧的调节能力,从而对系统安全稳定运行造成负面影响,亟需实施需求响应调动负荷侧调节能力。首先介绍了构建新型电力系统的意义与发展方向,分析了主要包含基于价格、基于激励和强制执行的电力需求响应策略,其次从负荷控制、负荷聚合商、虚拟电厂等6个方面研究了电力需求响应的关键技术,最后对电力需求响应进行了展望。

关键词： 公共体育服务   农村体育   精准化供给  

摘要： 运用文献资料、实地调研等方法,探讨农村公共体育服务精准化供给的内涵、理念遵循,并提出优化策略。理念遵循:以人民为中心的价值理念,均等化为主导的供给理念,全局统筹的资源配置理念,在地化为内核的共建理念,数字技术赋能的创新理念。优化策略:以文化实践培育责任村民,推动需求精准表达;以机制创新优化供需协同,推动供需精准匹配;以制度规范重塑协同模式,推动供给高效协作;以数字技术嵌入服务链条,推动服务精准触达。

关键词： 数据驱动   多智能体   规划识别   非合作博弈   纳什均衡  

摘要： 在进行实时对抗的任务中,对于敌方的动作识别较为困难,需要根据对方的移动轨迹或行为来分析对方的意图,预测其未来目标,构建规划策略库.针对此问题,提出基于数据驱动的多智能体识别算法,该算法首先采用基于自动机的特征提取方法,获得规划需要的位置和任务信息;然后将规划识别问题转换为多分类问题,并从单智能体角度切入,给出了一种基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的多分类模型;之后,对于多智能体之间可能存在的合作行为,使用无监督学习的一种基于密度对噪声鲁棒的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对多智能体进行分簇,以促进协同合作.对于同簇智能体,构建了一种针对多智能体的多分类模型,完成对多智能体的目标预测.在获悉敌方目标后,提出基于博弈的围捕逼停算法,构建非合作动态博弈模型,通过求解纳什均衡得到应对敌方的最优策略.最后,通过仿真验证了所提出算法的有效性.

关键词： 嵌入式设计   智能保鲜   AI交互   用户需求   冰箱  

摘要： 当嵌入式设计逐渐成为装修首选,当智能保鲜、AI交互开始重塑用户体验,冰箱正被卷入一场矛盾之争。它既要“显”于家居美学之中,又要“隐”于空间布局之内;既要满足大容积的囤货需求,又要适应小户型的寸土寸金;既要搭载AI技术成为智能管家,又要避免沦为华而不实的科技噱头……这些都是冰箱行业在当下激烈的市场竞争时代,为应对不同的消费需求而展开的差异化创新。

关键词： 多元主体   反垄断   电商平台   演化博弈  

摘要： 本文构建电商平台、商户和政府等多元主体参与的演化博弈模型,采用演化博弈方法考察电商平台的反垄断治理问题。通过数理推导和参数模拟发现:政府是否选择监管以及电商平台是否选择垄断不能改变商户的入驻策略;相比对电商平台垄断行为的高惩罚,政府对商户的高补贴更能有效实现反垄断治理;政府的不补不罚、少补少罚和少补不罚等手段均无法实现系统的演化稳定策略,多罚多补能够实现反垄断治理效果。研究结论为加强反垄断立法与评估、坚持电商平台发展与反垄断治理并重以及合理制定惩罚与补贴措施提供了有益的参考。

关键词： 电力需求   响应   K-Means++   SA   预处理  

摘要： 随着电力系统智能化发展,用电需求响应逐渐成为提高电网稳定性和效率的关键研究方向。为了有效预测用户的用电需求,研究通过对公开的用电数据集进行预处理,并使用K-Means++进行用户聚类,再结合模拟退火算法优化聚类结果,最终提出了一种用电需求响应模型。实验结果表明,该新模型的预测精度最高值为96%,此时迭代次数最少为230次。相比于其他先进方法,该新模型的数据样本间聚类距离均值为0.2,需求响应率最高为87.98%。由此可知,研究方法表现出更快的收敛速度和较高的预测精度,同时在处理复杂的用户用电需求响应任务时具有良好的适应性和鲁棒性,能够为国内电力调配和需求响应提供一种有效的数字化技术支持。