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关键词： 学前数字教育资源   公共服务   家长认知  

摘要： 学前数字教育资源公共服务是新时代推进学前教育现代化的必然要求,是更好地解决学前教育发展不平衡、不充分问题的现实选择。采取问卷调查的方法,以自编问卷为研究工具,从家长的认知观念、价值取向、获取途径、内在需求、满意度等五个维度对学前数字教育资源公共服务需求的现状进行调查。结果显示:家长在学前数字教育资源公共服务的观念上存在偏差;家长对学前数字教育资源的价值认同度偏低;家长对学前数字教育资源公共服务的内在需求与认知不一致;家长缺乏获取高质量学前数字教育资源的能力。为更好地促进学前数字教育资源公共服务的高质量发展,建议采取以下策略:加大宣传力度,转变家长对学前数字教育资源的认知观念;加强供给主体多元合作,完善主体协同机制;构建监督与评估制度,制定质量标准;激发家长参与的积极性,提高信息获取能力;注重供需匹配,优化需求导向的服务供给。

关键词： 供给侧改革   思政课   “三个课堂”   “三类课程”  

摘要： 本文基于供给侧改革思维,探索思政课通过“三个课堂”落实“三类课程”的创新路径。提出以“第一课堂”优化国家课程教学,通过情境导入、探究合作等模式提升课堂实效;利用“第二课堂”开发校本课程,整合校内外资源开展实践活动,满足个性化需求;拓展“第三课堂”实施地方课程,通过研学、志愿服务等社会实践强化知行合一。“三个课堂”协同联动,既夯实知识传授,又强化实践体验,形成全域育人格局,有效提升学生核心素养。

关键词： 数字环境   社区智慧养老   服务供给   协同治理理论  

摘要： 随着数字技术深度融入养老服务体系,社区智慧养老成为应对老龄化挑战的重要方向。本文基于协同治理理论,以东部数字化试点社区Y社区为对象,探讨数字环境下精准化服务供给机制的优化问题。研究发现,社区智慧养老面临多重协同困境:政府部门因数据壁垒导致政策执行效能不足,社会组织专业化服务能力薄弱,企业技术供给与老年群体需求存在代际适配偏差,家庭责任共担机制虚化削弱了服务的协同性。针对上述问题,本文分别从政府、社会、市场、家庭四个维度提出优化路径,以破解“资源分散–技术悬浮–供需错配”的结构性矛盾,推动养老服务从“技术覆盖”向“精准供给”转型。研究为构建多方协同、可持续的智慧养老模式提供了理论支撑与实践参考。As digital technology becomes deeply integrated into elderly care services, community smart elderly care has emerged as a crucial approach to addressing the challenges of an aging population. Based on the theory of collaborative governance, this paper explores the optimization of the mechanism of precise service provision in the digital environment by taking the community Y, a digital pilot community in the east, as an object. This research identifies multiple collaborative dilemmas faced by community smart elderly care: government departments experience reduced policy implementation effectiveness due to data silos;social organizations lack specialized service capabilities;there is a generational mismatch between the technological offerings of enterprises and the needs of the elderly;and the weakening of shared family responsibilities undermines service coordination. To address these issues, this study proposes optimization strategies from four dimensions (government, society, market, and family) to resolve the structural contradictions of “resource fragmentation-technological disconnection-supply-demand mismatch,” thereby promoting a transition in elderly care services from “technological coverage” to “precise provision”. This paper offers theoretical support and practical references for constructing a collaborative and sustainable smart elderly care model.

关键词： 设计美学   发展历程   多元共生  

摘要： 探讨设计美学的发展历程及现状,依次阐述了设计萌芽期的实用至上、传统手工艺时期技艺与审美的交织、工业革命后设计思潮更迭、现代主义与后现代主义美学碰撞以及当代设计美学的多元共生与责任担当。强调设计美学需设计师和学者共同努力完善,以引领设计方向。

关键词： 专项行动方案   高质量供给   供给侧   消费  

摘要： 前不久,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《提振消费专项行动方案》,其中强调“以高质量供给创造有效需求”。这让我想到3月初去福建政和的经历。这是一个紧挨我省庆元的山区县,1700平方公里,平坦地仅占7.7%,发展条件逊于庆元:但他山之石,可以攻玉,那里的竹制品产业令我大开眼界.

关键词： 机器学习   时间粒度   需求预测  

摘要： 本文基于国内某大型制造企业在2015年9月1日至2018年12月20日面向经销商的出货数据,探讨了在全球供应链不确定性加剧与数字化转型加速的背景下,企业需求预测面临的多源异构数据整合、非线性波动(如疫情引发的“牛鞭效应”)和跨粒度决策协同等挑战。本文通过对比XGBoost、LightGBM和随机森林(RF)模型在月、周、日三种时间粒度下的预测性能。研究发现,模型精度随预测频率提高呈系统性衰减,并由此提出构建多粒度联合优化框架的必要性,以实现不同决策层级的精度与资源分配平衡。Based on the shipment data of a large domestic manufacturing enterprise to distributors from September 1, 2015 to December 20, 2018, this article explores the context of intensified global supply chain uncertainties and accelerated digital transformation. Enterprise demand forecasting faces challenges such as the integration of multi-source heterogeneous data, nonlinear fluctuations (such as the “bullwhip effect” triggered by the epidemic), and cross-granularity decision-making collaboration. This paper compares the prediction performance of XGBoost, LightGBM and Random Forest (RF) models at three time granularities: month, week and day. The research finds that the model accuracy systematically decays with the increase of the prediction frequency. Based on this, the necessity of constructing a multi-granularity joint optimization framework is proposed to achieve the balance of accuracy and resource allocation at different decision-making levels.

关键词： 物资需求预测   配电网   极限学习机   改进粒子群优化算法  

摘要： 为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的因素。其次,利用引入自适应惯性因子和学习因子的改进粒子群算法调整极限学习机的最佳参数组合,训练各类配网项目物资需求预测模型。最后,以南方电网深圳市某供电局2020—2022年基建项目10 kV电力电缆需求情况为例,将GRA-IPSO-ELM(grey relational analysis,improved particle swarm optimization,and extreme learning machines)德尔菲法和灰色关联分析法模型与常见的4种预测模型的结果进行对比。结果表明,相较于ELM模型、支持向量机模型以及PSO-ELM模型,GRA-IPSO-ELM模型预测准确率得到10.38%、5.37%、3.83%的提升,可见,所提出的模型实现了对配网物资需求数量准确且高效的预测。

关键词： 就业指导   课程创新   “专精特新”企业  

摘要： 该文聚焦“专精特新”企业的人才需求,识别并分析高校就业指导课程的不匹配问题,提出创新高校就业指导课程的策略。通过市场驱动的课程设计、校企合作实践平台和个性化职业发展服务的策略,旨在提升学生的就业竞争力,为产业升级和经济发展培养匹配型人才。研究强调教育与产业融合,为高校就业指导提供创新路径。

关键词： 医院   后勤人才   人才队伍建设  

摘要： 医院作为知识密集型产业,离不开人才支撑,需要不断对人才队伍需求及建设进行探索。本文以医院后勤人员工作所肩负的重要使命和后勤人才队伍建设在医院高质量发展中的关键作用为切入点,重点从当下医院后勤人才队伍建设过程中面临的挑战和痛点、现阶段智慧化医院、信息化医院的特点下各类后勤人才结构需求,以及人才队伍建设过程中相关的针对性培训、绩效改革、价值观培养和人才结构优化等几方面进行了分析和阐述,为现代化医院后勤人才队伍建设提供了思路。

关键词： 就业需求   园林工程   教学探索   知行合一  

摘要： 随着社会对园林专业人才需求的不断变化,以就业需求为导向,对园林工程课程实施教学改革与实践显得尤为迫切与重要。文章在分析当前园林工程课程教学与就业需求之间差距的基础上,提出了优化课程内容、创新教学方法、加强实践教学环节等改革策略,并阐述了改革实践的成效,为高校培养适应市场需求的园林专业人才提供参考。