数字化技术的飞速发展给当前高校反诈教育工作带来新的情势。作为公共行政和公共治理的新范式,协同治理正成为一种参考框架在高校教育现代化中逐步得到实践。当前高校反诈教育工作存有治理主体缺位,客观联动机制与主观场域认知不足,宣教实效性受限的现实问题。高校反诈教育实践处于治理资源、反诈信息、共治能量流转于多主体间的稳定开放系统,具有实质影响反诈主体协同治理意愿的“四维”主观驱动力结构,是以提高学生“三感”、建设平安高校、实现社会善治为终极治理旨归。将协同治理理论引入指导高校反诈教育实践,形成多主体联动的反诈立体治理网络,探索反诈工作协同推进的有效接合区间,实现传统资源、效果反馈、经验成果多态整合,构建统一的高校反诈教育共同体意识。最终建成以“主体协同”为基础、“机制协同”为行动、“资源协同”为保障、“意识协同”为趋向的全方位、多层次的反诈教育治理网络。

基于新工科教育背景,聚焦高校大数据人才培养与企业需求的契合度问题。旨在揭示高校培养模式与企业需求之间的匹配水平,为优化人才培养体系提供理论支撑与实践指导。首先,基于社会网络分析法构建论文和专利技术的共现网络,挖掘学术研究与企业技术需求的关联关系。其次,基于Word2Vec-K-means-LDA的主题挖掘模型,提取不同时间段的核心主题。最后,结合余弦相似度进行主题间的语义匹配测度。结果表明,大数据技术呈现从理论研究到产业应用的演化路径,学术与企业需求在知识图谱、数据挖掘等领域具有较高的契合度。当前高校课程在跨学科融合与实践能力培养方面仍存短板,难以充分满足企业对复合型人才的需求。对此,文章提出构建跨学科培养体系、深化校企协同机制等策略,以提升人才培养效能,支撑大数据产业高质量发展。

新时代大学生的价值观表现为政治上耦合与张力交错、道德上奉献与困惑交织、生活上奋斗与躺平并存、学习上崇高与功利兼有、交往上现实与虚拟相伴等新特征。这些特征的出现与“两个大局”同步交织、文化格局多元开放、生存方式数字化、高等教育普及化的新时代境遇密切相关。抓好大学生的价值观教育引导工作,需基于大学生价值观特点和新的时空境遇,通过注重学理阐述、课程育人、平台搭建、环境营造、需求导向等多种途径,不断提升价值观教育实效性和针对性。

目前,有关社交媒体虚假信息验证行为影响因素的实证研究存在差异性,文章通过系统整合国内外相关实证研究,揭示影响用户实施虚假信息验证行为的关键因素,为虚假信息治理提供借鉴。文章采用元分析方法,从35篇实证研究中提取出98个效应量、66 482个样本量和17个影响因素,并进行出版偏倚检验、异质性检验、整体效应检验和调节效应分析。研究发现:信息维度、认知维度、情绪维度和个体维度都对虚假信息验证行为产生不同程度的影响。其中,信息相关性、信息重要性和信息素养对用户虚假信息验证行为作用较强;社会背景、性别、学科类型和教育水平都对相关变量与虚假信息验证行为之间的关系产生调节作用。

基于2010—2021年沪深A股上市的国有企业样本数据,探讨了在国有企业中,党委会参与公司治理对公司价值的影响,并分析了高管团队信息断裂带在其中的影响和作用机制。研究发现:党委会对公司治理的参与程度对公司价值存在正向影响,更进一步,当党委会分别进入董事会、监事会和高管层参与公司的治理时,对公司价值都会产生显著的影响;高管团队信息断裂带在参与程度与公司价值之间呈现倒U型的调节作用,高管团队信息断裂带强度较低和较高时,会抑制党委会参与公司治理对公司价值的正向影响,只有强度适中时,党委会参与公司治理才能较大程度提升公司价值。

针对微表情持续时间短暂以及面部肌肉动作幅度细微的特点,提出一种基于双流Transformer的微表情序列识别网络(TSTMER)。首先,利用TV-L1光流法计算微表情序列帧与起始帧的光流信息,以获取微表情面部肌肉的运动特征。其次,设计微表情特征提取模块,该模块由两个Transformer网络和交叉注意力机制构成,其中两个Transformer网络分别用于提取光流图像和微表情图像的空间特征,交叉注意力机制将两者的空间特征融合为新特征。然后,设计一种时空注意力机制,以增强微表情局部区域和序列帧的权重。最后,采用Bi-LSTM学习微表情序列在时间维度上的前向和后向依赖关系。在多个微表情数据集上的实验表明,TSTMER网络在UAR和UF1测度上具有明显的优势。

基于新冠疫情冲击情境,实证考察营商环境对企业韧性的影响及其作用机制。研究表明,营商环境与企业韧性之间存在倒U型关系,企业冒险倾向在营商环境与企业韧性之间发挥正向调节作用。基于“资源-关系-能力”框架的机制检验发现,营商环境通过优化资源配置、改善政企关系、激发创新能力实现企业韧性的提升。异质性分析显示,当区域发展水平、行业要素密集度和企业特征(产权性质、生命周期和企业规模)不同时,营商环境对企业韧性的提升效应存在显著差异。上述研究为企业更好享受营商环境优化的政策红利以实现韧性提升,以及为政府制定更合理的营商环境优化政策提供了理论指导和实践建议。

数字技术改变了传统社会创新的要素、流程和参与形式,使得数字社会创新成为热门议题。然而其学科性质和概念界定仍较为模糊,使得国内外的数字社会创新研究难以形成统一的范式。通过对现有国内外文献进行梳理,从数字社会创新的内涵、型构维度及实践机制展开,进行了一个总体的文献综述。以此为基础构建了数字社会创新的分析框架,力求将数字社会创新研究清晰化、框架化,进而探求数字社会创新的中国情境研究新范式。

在新质生产力的驱动下,“两山”理念的价值内涵正不断拓展。新质生产力以科技创新为核心,以数据、智能和绿色要素为主要特征,推动生态产业化、数字化转型与绿色发展协同推进。这一变革不仅拓宽了“两山”理念的价值主体,使科技企业、社会组织与公众深度融入生态经济体系,还丰富了价值客体,使生态资源的资本化、生态系统服务功能的显性化、数据资产化成为新趋势。同时,新质生产力推动价值尺度的优化,使生态效益成为经济决策的重要考量因素,促进经济高质量发展、社会可持续进步,并助力生态文明建设迈向更高水平。基于这一价值拓展,提出以科技创新引领生态经济融合、以产业升级推动生态资源增值、以社会文化培育生态自觉取向的实践路径,从人与自然、人与社会、人与自身三个层面深化“两山”理念的价值逻辑与实践模式,推动生态文明建设的现代化进程,为习近平生态文明思想研究提供时代创新视角。

我国改革开放政策带来社会领域的深刻变革,当代青年群体的成长环境及其社会化的影响因素都发生了巨大的变化,青年对社会问题或普遍现象的感知力及其评价在代与代之间也发生明显的变化,这些都在很大程度上影响他们的价值观和行为模式。基于2013年和2021年中国社会状况调查(CSS)的跨年度数据系统分析了近十年来中国青年在社会公平感知、社会热点关注、社会信任及其评价等方面的动态变化。研究发现,青年对上述热点的关注度和敏锐度有显著提升,但各指标的指向意义有较大差异;青年对社会热点的评价趋于理性和多元化,包容性有所增强,体现其价值观多元化的特点。

组合零样本学习将类别定义为属性和对象的组合,要求模型在训练时对未见过的组合上进行准确的识别,不仅可以有效降低模型对标注数据的依赖,还可以探究深度学习模型的组合泛化能力。现有方法在组合识别时,往往忽略了属性和对象在不同组合情境下的外观差异性,导致泛化能力不足。为此,提出了一种基于情境感知决策的组合零样本学习方法,利用多模态预训练模型CLIP作为编码器,结合文本软提示、适配器微调和特征去噪机制,分别提取属性、对象的独立特征,并设计情境相关门控网络,在模型决策阶段根据图像自适应地融合属性和对象的预测得分。在四个主流基准数据集上进行了实验,结果表明,该方法显著提升了组合零样本学习的性能,证实了基于属性和对象组合的情境参与决策的有效性。

针对跨视角步态识别方法在复杂穿着条件下识别精度不足等问题,本文提出了一种全局与局部特征融合(Global and Local Feature Fusion, GLFF )的跨视角步态识别算法。算法引入深度过参数化卷积构建神经网络来增强网络表征能力,首先通过水平分块卷积突出四肢运动信息,增强网络局部空间的细粒度特征;再利用集合池化层(Set Pooling, SP)提取视角鲁棒性高的全局静态特征,聚合不同步态时间点下的步态;接着融合特征并使用微动作模板构建器提取微动作特征,训练得到GLFF。利用中国科学院自动化所的CASIA-B数据集进行实验验证,本文算法在跨视角条件下平均识别准确率达到了88.9%,其中在复杂穿着条件下的识别率达到了79.5%。该结果表明全局与局部特征融合可以有效减少穿着因素对跨视角步态识别的负面影响。

我国数据跨境“白名单”制度法律功能包括数据跨境流动“朋友圈”的拓展功能、“一带一路”数据跨境流动的支撑功能以及国家间平等互利、共同进步的协商对话功能。总体上遵循着“由近及远”与“由点带面”的探索思路,“白名单”制度与安全评估、标准合同、专业认证等机制是并列关系而非互为替代关系,适用标准的考量因素应当包括境外接收方所在国公共机构的个人信息调取权限、个人信息保护政策以及法律法规、落实个人信息保护的具体机制和数据保护相关的条约、协定或国际承诺。

新感觉派小说是20世纪30年代引人注目的一个文学流派,它热衷于表现上海的都市现代性。作品大多聚焦于碎片化的都市景观、流动性的消费时尚以及生死爱欲中的摩登男女,而对社会底层尤其是劳工大众关注不够,与左翼文坛倡导的无产阶级文学构成明显的对照。新感觉派作家的这种文学趣味一方面是受了当时方兴未艾的西方现代主义思潮的影响,另一方面也与他们对文学的独特理解有关,他们的创作因此蕴涵着一种有别于传统文学的叙事伦理。

为满足用时设备对高精度高可靠性时钟的要求,根据全球导航卫星系统(GNSS)授时长期稳定性高和晶振时钟短期稳定性高的特点,提出了利用GNSS秒脉冲驯服晶振的方案,实现两者的优势互补,提升了晶振输出频率的稳定度和准确度。基于GNSS驯服恒温晶振的系统,使用奇异值截断算法实时地滤除系统中的异常值,结合渐消滤波算法有效减少系统误差并使其稳定输出在一定范围内。晶振驯服实验结果表明,驯服后的恒温晶振频率准确度能够达到3.4×10^-12,授时精度优于20 ns。

针对常用神经网络分类模型计算量过大的问题,本文提出了一种能够部署于中低端嵌入式设备的轻量级卷积神经网络模型—基于MobileNet-ShuffleNet结合的轻量级卷积神经网络模型。该模型结合MobileNet和ShuffleNet的特点,引入SE(Squeeze-and-Excitation)通道注意力机制和shortcut分支,采用改进的h-swish激活函数替代原有的ReLU激活函数,提高了目标识别的准确率和计算效率。测试结果表明:基于MobileNet-ShuffleNet结合的轻量级卷积神经网络模型在MDMFR数据集、FMD数据集和基于OpenMV嵌入式平台采集数据集的性能优于MobileNet、ShuffleNet、EfficientNet等传统轻量级卷积神经网络模型。

为解决产能共享平台产能闲置率高及多主体利益不均问题,分析了制造方的服务费投入和订单获取收益、需求方的产品质量和交货要求、平台方生产协调和成本控制,建立以产能利用率公平性和订单价值公平性为目标函数的模型,制定订单拆分、订单分配和生产调度策略。提出了改进的离散布谷鸟搜索算法进行模型求解,改进了随机游走机制,避免算法陷入局部最优;设计自适应抛弃概率,可以在前期进行较多的随机游走以增加解的多样性;同时开发了专门的编码映射方式,避免从Levy飞行退化为随机搜索。大量数值实验结果表明,在相同运行时间内改进的离散布谷鸟搜索的寻优性能优于经典布谷鸟搜索算法和遗传算法。

作为继农业经济和工业经济之后的新经济形态,数字经济的快速发展推动了数字化咨询、信息技术顾问和需求分析等相关服务领域兴起,对于我国经济结构和社会运行产生了重大影响。文章基于2014—2021年中国省级面板数据,从产业结构服务化产出水平和效率水平两个维度对数字经济与产业结构服务化之间的影响关系进行实证考察。研究发现,数字经济发展平均每增加一个标准差,导致产业结构服务化产出水平和效率水平分别平均上升0.216和0.503个标准差。机制检验结果表明,数字经济发展通过市场整合水平和资本技术效率两个渠道间接促进了产业结构服务化发展。异质性分析发现,中部地区以及城镇化高水平地区的数字经济对产业结构服务化的产出和效率两方面都有推动作用,西部地区与城镇化低水平地区的数字经济仅对产出方面有显著推动作用,而东部地区的数字经济仅对效率方面有显著推动作用。

随着金融资产规模日益扩大,全球各国的货币政策逐步透明化,央行货币政策沟通已成为一种新型的货币政策工具。为了更准确地测度央行沟通,文章提出一种基于分支过程的动态主题模型,结合关键措辞法系统地构建央行沟通指数。同时,将构建的央行沟通指数作为新型货币政策工具,建立时变参数因子增强向量自回归模型,该模型可以从大量的宏观经济变量中提取潜在的宏观经济信息,其时变性可以更好地反映出货币政策的动态调控效应。实验结果表明了央行货币政策沟通的有效性,央行沟通可以及时捕捉常规货币政策工具的信息,立即反应出利率和货币供应量的变化,可以有效平抑产出波动,对宏观经济具有更长期的影响。

文章以2021—2023年中央预算执行审计整改报告为分析蓝本,从协同治理的全新视角,基于SFIC模型,系统探究审计整改与预算执行绩效双提升的路径。研究表明,当前中央预算执行审计整改虽已实现立体化协同监督机制的初步构建与治理逻辑的跃升,但协同治理依然面临制度设计结构性缺陷、信息与反馈渠道不畅、责任共担机制缺失以及协同的纵向传导失灵四大核心挑战。由此,为系统性破解协同治理困境,文章基于SFIC模型的动态循环逻辑,从激活起始条件、强化多元催化领导、创新制度设计、畅通协同过程四个维度出发,提出了协同治理的实现路径,从而为审计整改视域下预算绩效提升的系统性协同治理提供了行动框架与政策建议。

采用中国30个省份2013—2022年的面板数据,通过熵值法、核密度估计、Dagum基尼系数、空间Markov链以及标准差椭圆等方法对中国新质生产力发展水平及时空演化特征进行分析。研究发现:(1)绿色低碳发展是新质生产力发展水平的重要测量指标之一;(2)新质生产力发展水平较低,呈现东、中、东北、西依次递减的分布特征;(3)从地区发展差异来看,新质生产力发展总体差异呈先下降后上升趋势,各地区内部的差异大致表现为“西部>东部>中部>东北”的分布特征;(4)从动态演进趋势来看,全国和各地区的新质生产力发展均呈现上升趋势,且地区间的极化现象有所减缓,但绝对差异有所增大;(5)从空间分布动态来看,新质生产力发展水平的空间格局呈现东部沿海向内地逐渐减弱的趋势,高水平的省份主要集中在东南沿海地区。

研制了一款工作频率为4～8 GHz的低噪声放大器(LNA,Low Noise Amplifier)电路。采用有耗匹配网络,实现了LNA的宽带特性;通过合理分配两级放大器的增益,兼顾了LNA的增益和噪声性能。该LNA采用某国产化GaAs pHEMT工艺加工,测量结果表明,在工作频带内,增益为20.5 dB,输入回波损耗优于14 dB,输出回波损耗优于12 dB。基于晶圆级异构封装工艺,设计了该LNA的封装,并提出了融合晶圆级封装工艺与GaAs工艺的协同仿真方法,对封装后LNA的性能进行了评估,提出的协同仿真方法为基于晶圆级工艺的微波电路封装、结合微波固态集成电路构建异构微系统提供了一种参考。

技术许可是企业加速新技术扩散和实现技术商业价值的重要手段。为了研究竞争环境中的企业如何实施技术许可策略,文章构建了一个包含两个制造商的双寡头竞争模型,并且其中一个制造商为创新技术拥有者。通过对比分析无许可、固定收费许可和单位收费许可三种模式下两企业的利润和产量,探讨了竞争市场中创新技术拥有者的技术许可策略选择和技术扩散问题。研究结果显示:在竞争环境下,当新技术的市场吸引力较小时,技术许可策略并不能给技术拥有者带来更多利润。单位收费许可模式可以减缓企业间的竞争,但并不总是技术拥有企业的最优选择。研究还表明,新技术的市场吸引力越大,技术拥有者越倾向于选择固定收费许可模式。

从海量的医疗文本中挖掘信息,提取关键的命名实体,对提升医疗信息处理与对话理解的效率至关重要。针对医疗领域命名实体识别任务中复杂的医学术语识别困难、单一特征方法难以全面精准捕捉的问题,提出一种融合字音、字形及词典信息等多种特征的医疗文本命名实体识别方法。该方法使用预训练模型提取语义向量,构建汉字笔画、部首的字形向量及带有音调的拼音向量,通过双向匹配对齐医疗词典并动态融合特征,最终将多模态特征输入到BiLSTM-CRF模型以提升识别效果。实验结果表明,该方法在IMCS互联网医患在线对话文本上的识别效果上显著优于其他对比实验。测试集上的F1值最高达到了92.5%,相较于其他五个对比实验(Base-BERT、MC-BERT、RoBERTa-wwm-ext、Medbert-Kd-Chinese、Albert-Base-Chinese),其F1值最高提升了8.6个百分点。此外,消融实验也进一步验证了融合特征对提升识别效果的有效性。

为了构造具有非负性、局部性等性质的广义重心坐标,本文提出了一种基于最小化Dirichlet能量的可视自然邻点坐标构造方法。通过计算二阶Voronoi图、可视顶点得到可视自然邻点,引入可视自然邻点,保证了坐标的局部性。接着引入Dirichlet能量概念,并通过最小化Dirichlet能量来保证坐标的光滑性。数值实例表明,该方法能在任意简单多边形内构造出具有非负性及更强局部性的重心坐标。

信息技术的发展带来了对3D资产的巨大需求。最近, 文本引导的3D生成模型因为其易用性得到了广泛关注。为了满足用户对于快速生成多样且高质量的3D形状的需求,提出了一种基于多模态检索系统和潜空间扩散模型的三维形状生成方法Re3Diffusion。给定文本提示,Re3Diffusion能够访问外部多模态知识库来检索相关形状,并将其作为生成3D模型的参考。为了生成更符合文本描述的3D形状,先使用了对比学习预训练以参数学习的方式缩小不同模态之间的间隙,之后在推理时间结合检索系统以非参数学习的方式缩小与目标分布之间的距离。为了避免检索到与文本条件相关性低的信息误导生成结果,进一步设计了一种自适应权重方案,以有选择性地利用检索到的形状信息。该方法同时支持文本引导的形状编辑。实验结果表明,该方法在保持较快生成速度的同时,显著提高了生成的3D形状与文本条件语义的匹配程度,并且具备新颖的域外泛化能力。

曲线逼近是计算机辅助几何设计(CAGD)中的基本问题之一,在数据压缩、路径规划和轨迹生成等方面有着广泛的应用。然而在处理复杂交曲线的逼近问题时,常面临计算复杂度较高和逼近效果不佳的挑战。针对上述挑战,本文提出一种基于最小化平方距离积分的曲线逼近算法,通过最小化原曲线与指定逼近曲线在参数区间内的平方距离积分,实现逼近曲线控制点的求解。不同于传统积分最小化方法,该算法采用高斯-克朗罗德积分法来精确快速完成复杂积分的数值计算,提高了逼近精度和计算效率。实验结果表明,基于最小化平方距离积分的曲线逼近算法相比现有技术能实现更高的逼近精度和更小的数据量。

基于0.18 μm CMOS工艺,设计了一款工作在X波段的高增益低噪声放大器。电路采用两级差分共源结构,使用交叉耦合电容中和技术抵消晶体管栅漏寄生电容的密勒效应带来的耦合影响,提高电路增益、稳定性和反向隔离度。采用变压器巴伦作为输入、级间和输出匹配网络,实现紧凑的阻抗匹配结构和端口单端至差分信号转换。测试结果表明,在直流功耗为35 mW的条件下,低噪声放大器的3 dB增益带宽为9~11 GHz,最大增益为25.1 dB,噪声系数为3.6±0.1 dB,芯片核心面积为0.34 mm²。

基于碳化硅(SiC)高性能中子探测系统中微弱信号处理需求,设计了一款SiC中子探测器读出电路。该读出电路对SiC中子探测器输出的微弱信号进行读取处理、放大成形,与前端探测器和后端计数器构成一个中子探测系统,可以实现对中子探测计数的需求。设计的读出电路集低压电源管理模块、前置放大器、主放大器、甄别器于一体。通过实验测试验证了电路设计的有效性,测试结果表明:该读出电路工作时单板功耗约为300 mW,等效输入噪声约为1 fC,其中前置放大器线性度为99.72%,输出动态范围约为±3 V,总放大模块增益约为19.28 mV/fC。设计的电路具有低噪声、低功耗、高增益和稳定性好等特点。

甲烷(CH₄)是重要的温室气体,研究CH₄微渗漏运移机理对准确评估大气CH₄源汇具有关键意义。文章综述了地下多孔介质中CH₄运移机理的研究进展,并聚焦计算流体力学(CFD)应用于该领域的研究现状。地下多孔介质物理性质复杂多样,CH₄微渗漏过程受多重因素影响。扩散、对流、浮力作用对CH₄运移均有影响,但主导机制仍存在争议。CFD技术易于定量控制、具有预测功能,可以弥补实地监测与实验室物理模拟的局限性,因此被广泛应用于多种地下多孔介质CH₄运移机理的研究。文章总结了CFD技术在埋地天然气管道泄漏,煤层气、页岩气、填埋气运移以及对海底天然气水合物开采等场景中CH₄运移过程建模的应用,辨明不同场景中CH₄运移的主要机理和影响因素,可为CFD技术在地下油气藏微渗漏CH₄运移机理研究中的应用提供参考依据。

新时代背景下,立足于“两山”理念的生态意蕴,系统阐释生态文明建设与新质生产力发展的辩证统一关系。通过剖析“既要绿水青山,也要金山银山”的协同发展范式,论证以绿色技术创新为媒介,实现绿水青山与金山银山的双向互促;聚焦“宁要绿水青山,不要金山银山”的生态优先价值排序原则,揭示绿色生活方式促进新质生产力发展作用机制;解构“绿水青山就是金山银山”的价值转化机理,阐明生态资源资本化过程中绿色生态共识引领新质生产力发展的内在逻辑。以期构建起生态优势向新质生产力发展优势转化的理论框架,为破解现代化进程中的生态悖论提供兼具理论深度与实践价值的解决方案。

在复杂场景下,汉字识别面临挑战。由于字符可能被遮盖或变形,传统的特征提取或分类方法常常无法提取足够的特征,导致识别错误。此外,现有的视觉和语言结合的模型忽略了隐藏字符特征对语言模型的重要性,使得错误纠正不准确。为此,提出了一种基于字符、字根、关键笔形的多维表征识别算法。该算法结合自注意力机制提取多层次字符特征,有效解决了特征提取不足问题导致的识别错误问题。此外,构建了多维表征融合机制来连接视觉模型与语言模型,以有效传递隐藏字符特征给语言模型。算法分文本识别、识别字符检错、字符纠错三个阶段。实验结果表明,相较于基于Transformer架构的最先进模型,本文算法在场景文本、网页文本、印刷文本和手写文本数据集上的性能分别提升了1.81%、1.11%、0.25%和2.27%。

我国在数据出境领域的立法供给尚不能充分满足实际需求,数据出境安全评估机制亦需进一步完善。在监管层面,我国目前采用的分散监管模式导致了监管冲突和效率不高的问题。立法与监管的双重难题,也使得我国在与国际数据治理规则对接时面临挑战。为此,建议以数据安全主权原则为指导,实施数据分级分类制度,完善数据出境的法律规范体系,并建立监管协同机制,以健全我国的数据出境安全治理体系。此外,我国还应积极对接国际高标准数据跨境流动规则,推动构建全球网络空间命运共同体。

近年来中国网络文学在海外市场飞速发展,先后经历了出版授权、翻译出海、模式出海,并进入了全球共创的新阶段,在这一阶段中国网络文学在海外的市场规模、生态格局、发展策略都迈入新的台阶,与此同时中国网络文学也面临着更激烈的竞争态势。基于市场、文化、产业的角度对中国网络文学所面临的竞争进行相应分析,针对题材同质化、文化壁垒、娱乐内容爆炸等问题,从选品策略、翻译制度、IP开发的角度寻找解决方法,为中国网络文学的全球化传播探索行之有道的发展策略。

作为预警监测污水厂水质的手段之一,预测出水水质可以为污水厂动态调控提供数据基础。针对工业污水水质数据波动性强、非线性的特点,提出基于高效通道注意力机制ECA、双向LSTM、CEEMDAN优化的时间卷积网络TCN模型。首先,输入序列经CEEMDAN分解,能够降低输入序列的拟合难度。其次,分量信号经ECA模块捕获局部通道特征信息,BiLSTM模块提取双向时序特征,结合TCN网络实现对工业污水出水水质时间序列的预测。最后将各分量结果重构输出。实验结果表明:提出的时间卷积网络模型能够较准确地预测工业污水出水水质的化学需氧量,其R²指标可达0.90,高于其他基准模型。该方法可为工业污水处理厂实现高效动态调控提供依据。

营造积极的教育生态,需要跳出主客二分法来剖析师生的世界,从单一以师或生为中心的个体视角,转向建设师生共在的对话型、共主体的关系性视角。师生共在性对话是基于人本主义理念,从师生共同成长发展的视角,把师生作为一个共同体来审视的新的教育教学主张。师生共在性对话凸显了关系性、协同性和实践性的主要特征。这些主要特征突出了师生共同主体的地位,确立了师生共同成长的目标,形成了师生携手共创的理念。构建师生共在性对话路径就是在教育地位上要从单向倾斜转向双向平等,在成长动力上要从外部推动转向内部生成,在师生关系上要从泾渭分明转向共在开放,最终达到教学相长的目的。

“数智赋能+利益协同”的现代环境治理体系,能精准识别水环境协同治理中的利益主体,有效提升我国“人工智能+”水环境治理的现代化水平。文章结合浙江数智治水实践,构建“政府-企业-公众”协同治理三方演化博弈模型,揭示数智赋能水环境治理的利益协同演化路径及其治理策略。结果表明:(1)政府激励治理、企业契约治理、公众协作治理是实现数智赋能水环境利益协同治理的最佳理想稳定点;(2)利益主体对数智赋能水环境治理效果的认可度、公众协作参与治理的演化方式是推动数智治水系统利益协同的关键所在;(3)政府奖惩分明的激励监管政策,不仅可以强化企业投资力度,还能有效提升公众参与治水的积极性;(4)区块链与AI技术作为数智赋能的关键纽带,通过构建智能监测平台提升利益协同治理水平,推动水环境治理策略向稳定均衡演进。研究结论不仅拓展了人工智能时代协同价值共创理论的范围,还为中国现代环境治理体系建设提供了有力的参考价值。