基于KANO模型的护患双方对专科护理门诊关怀行为期望比较

目的探究专科护理门诊护患双方对关怀行为的期望,为高效实施护理人文关怀提供依据。方法以华生关怀理论为框架,基于关怀评价量表,结合文献回顾、半结构化访谈、德尔菲专家函询,形成专科护理门诊患者22项关怀行为需求指标。应用KANO模型设计调查问卷,采用便利抽样法于2023年5-6月,对河南省5所三级甲等医院1309例在专科护理门诊就诊的患者和119名专科护理门诊护士进行调查。结果22项关怀行为中,患者视角下归于必备属性5项、期望属性6项、魅力属性11项,其中满意系数Better值最高的为“多种途径的预约挂号”,不满意系数Worse值最高的是“治疗护理中保护您的个人隐私”;基于Better-Worse指数的分类显示,必备属性9项、期望属性2项、魅力属性11项。护患双方对21项关怀行为的KANO属性构成分布比较,差异有统计学意义(均P<0.05),KANO属性构成分布一致的项目仅1项。结论专科护理门诊服务应在满足必备属性的基础上,着力提高期望属性,并尽力满足魅力属性。护患双方在关怀行为属性构成上存在较大偏差,护士应加强患者需求为导向的人文关怀服务,以满足患者需求,提高满意度。

低价值护理项目临床使用现状调查

目的了解低价值护理项目的临床使用现状,为相关部门采取针对性措施减少低价值护理服务、减少资源的浪费提供参考。方法采用便利抽样法,对内科、外科、妇产科、儿科、急诊科和重症监护室16个病区384名临床护士进行问卷调查,了解37个低价值护理项目的临床使用频率,并分析各个项目使用频率的分布特征。结果在调查的37个低价值护理项目中,12个项目(32.4%)的使用频率中位数≥30%,11个项目(29.7%)的使用频率中位数≥50%。25个低价值护理项目(67.6%)的使用频率分布特征为基本停用型,6个项目(16.2%)为常规使用型,2个项目(5.4%)为使用两极型,4个项目(10.8%)为尚无共识型。妊娠期糖尿病护理、约束与新生儿护理相关的项目使用频率的中位数分别为54.5%、51.1%、40.5%,分列前3位;静脉导管护理、尿管护理相关的项目使用频率最低,小于15.0%。结论虽然67.6%的低价值护理项目在临床基本停用,但仍有32.4%的项目在临床实践中广泛或部分广泛使用。需针对临床使用频率较高的低价值护理项目,根据其使用频率的分布特征,采取针对性措施,以减少资源浪费,促进护理服务高质量发展。

护理人文关怀标准化建设的思考

人文关怀在护理专业中的重要性不言而喻。国家卫生行政部门出台系列文件,提出强化护理人文关怀。标准化建设是提升或强化护理人文关怀的重要途径。随着护理人文关怀相关团体标准的发布及应用,我国护理人文关怀标准化建设迈出了实质性的一步,但还有更多工作要开展,包括但不限于构建护理人文关怀标准体系,提高标准的质量,加强标准的应用,做好标准的统筹乃至标准国际化工作,以此达到高质量标准推动护理高质量发展的目的。

跨界创新联盟成员间失败知识共享策略研究

跨界创新是企业打破产业边界,通过共享知识实现创新的有效途径。为探究跨界创新联盟成员间的失败知识共享策略,为不同利益方提供失败知识共享决策并增强跨界创新网络的稳定性,提升知识共享效率和创新绩效。研究在分析创新联盟成员知识共享过程的基础上,运用三方演化博弈理论,构建跨界创新联盟成员间失败知识共享博弈模型,并通过MATLAB软件进行仿真,探讨3类知识特征对企业失败知识共享策略选择的影响机理。研究发现,跨界创新联盟成员间存在知识共创和知识破坏两种知识共享策略,风险成本、声誉损失、隐性收入、知识传播率等因素对知识共享策略产生影响。当共享收益大于成本时,两种策略皆有可能出现。失败知识只适合在小范围内传播,失败知识存量和共享风险影响共享策略选择。随着声誉损失提高,隐性收入降低,企业倾向于知识共创策略。

智能合约下考虑破产风险的保理融资演化博弈分析

数字化推动了供应链金融的变革,其中智能合约技术在保理融资领域展现出独特优势。本文研究供应商、销售商和银行构成的融资链系统,通过演化博弈分析,发现供应商破产风险增加会使其更倾向保理融资,进而影响其他主体策略。银行保理保证金设定影响系统稳定性,适度保证金可激励销售商正常还款,过高则导致系统不稳定。销售商延期还款额外收益低时,最优策略才能实现。因此需要智能合约设定合理滞纳金与保证金,激励正常还款与保理采用,维护融资链长期稳定。研究表明智能合约技术可降低供应商破产风险,增加银行利润与销售商信誉,实现共赢。

军民融合背景下国防知识产权合作机制演化博弈研究

军民融合背景下的国防知识产权合作是由军工企业和民用企业共同投入优势资源,合作研发满足军民双方需求的国防知识产权,促进国防建设和国民经济的双向发展。本研究构建以军工企业、民用企业和政府为参与主体的国防知识产权合作演化博弈模型,分析三方博弈主体的演化稳定策略,并通过数值仿真探究影响国防知识产权合作稳定性的重要因素。研究结果表明,国防知识产权合作稳定性与违约惩罚呈正相关,与信息沟通成本呈负相关,与收益分配系数呈“倒U”型相关。政府补贴和惩罚对合作稳定性产生重要影响,且军工企业对政府政策和违约惩罚变动的反应更加敏感,民用企业对信息沟通成本变动的反应更加敏感,并确定了最优博弈策略(坚持合作,坚持合作,监管)状态稳定时的收益分配系数和政府补贴系数的变化区间。最后为提高合作稳定性提出相应的对策建议。

基于教育大数据的《运筹学》课程学习成果评价研究

文章以基于教育大数据的《运筹学》课程OBE教学改革与学习评价设计为核心内容。第一,明确基于OBE理念的课程预期学习效果;第二,基于文献分析和多年教学实践数据,探索OBE教育理念下的学习成果形式;第三,构建面向学习过程的学习评价体系;第四,设计学习评价量规和多元化评价方法。文章研究考虑新时代教育实施过程的新特点,依托教育大数据背景,创新研究基于OBE教育理念的学习评价方法,为智慧化教学改革提供一定的参考。

银行管制放松对城乡收入差距的影响

文章利用2003—2020年中国31省的面板数据,系统考察了银行管制放松对城乡收入差距的影响,并在此基础上探寻银行管制放松扩大城乡收入差距的渠道机制。结果显示,银行管制放松会显著扩大城乡收入不平等,该结论在进行一系列稳健性检验后依然成立。进一步分析发现,银行管制放松显著地提高城镇居民的收入份额,并降低了农村居民的收入份额,构成了银行管制放松加剧城乡收入差距的直接影响机制。中介机制检验结果证实,银行管制放松会提高城乡信贷非均衡性、加剧农村资金外流、提升技能溢价,从而扩大了城乡收入差距。据此,文章的研究为全面认识银行管制放松影响和深化收入分配改革提供新的视角,对于合理推动中国银行体系市场化改革具有一定的政策启示。

生命历程视角下青年不婚意愿的形成缘由及表征研究

近年来,中国单身社会趋势愈发严重,青年婚恋现象日益多元化,其中较为特殊的不婚现象越演越烈。上述趋势使得洞察青年不婚意愿何以形成是理解中国婚姻与家庭结构变革的重要视角。通过半结构访谈法、参与观察法,基于生命历程理论,对21位25岁至35岁具有明显不婚意愿的青年进行个案研究,探讨其不婚缘由、形成过程及呈现状态。研究发现,这些青年正在脱离传统婚姻文化和原生家庭结构的情感束缚;青年不婚意愿的形成缘由在性别方面存在共同性和异质性。在共同性原因上,两性均受到传统婚姻文化与家庭(族)主义变迁的影响。在异质性原因上,男青年偏重经济性、生理性等原因,女青年偏重对婚姻中性别话语的反思;不婚意愿的形成除个人因素外,深受事件的累积效应和阶段性差异及身边婚姻的影响;不婚意愿是流动的而非固定的。

考虑社会捐赠的疫情应急预算分配优化研究

突发公共卫生事件暴发后,如何结合疫情的传播扩散规律,科学合理地分配应急预算资金,是提升应急救援效率和应急治理能力的重要保障。基于此,本文首先结合疫情传播特征构建SEIHRD系统动力学模型用于刻画突发公共卫生事件的演化规律,然后通过对社会公众向当地红十字会捐款数据的拟合,构建突发公共卫生事件下的社会捐款函数;在此基础上,以未能入院接受治疗的感染人数最少为目标,综合考虑政府固定预算与社会捐款,构建总额可变环境下的应急预算分配混合整数非线性规划模型。算例测试结果表明,社会捐款在疫情应急响应中发挥着重要的作用,而总体应急预算投入则存在边际效用递减效应;随着总应急预算投入的增加,应急预算的分配逐渐趋于稳定;对疫情越早干预效果越好,每推迟一周所需的应急投入成倍增加;此外,控制医疗资源挤兑行为、平稳医疗服务价格,对控制疫情的发展同样有着非常重要的作用。

碳交易政策下动力电池闭环供应链定价决策

为探讨实施碳交易政策对新能源汽车动力电池回收和减排决策的影响,基于动力电池生产者责任延伸制度,建立以整车制造商为主导的动力电池闭环供应链的Stackelberg博弈模型,引入碳交易政策和动力电池成本系数,通过对比分析碳交易政策实施前后供应链各成员的定价决策,探究碳交易市场价格、碳减排成本、动力电池成本系数对各主体定价决策和整车制造商减排水平的影响。研究发现政府实施碳交易政策始终能够提高动力电池的回收价格和回收量;碳减排成本和碳价的比值越低,越有利于推动新能源汽车产业的发展与碳中和进程;动力电池成本系数与动力电池回收价格、回收总量正相关,与碳排放量负相关,与新能源汽车价格和市场需求、企业碳减排水平无关。

系统故障演化过程熵及其受逻辑关系的影响研究

为研究系统故障演化过程中系统功能状态变化的混乱程度,引入熵概念提出了系统故障演化过程熵(简称演化熵)。演化熵是演化过程某时刻的系统功能状态混乱程度,是系统演化从一时刻发展到另一时刻的系统功能状态混乱程度的变化度量,数值上等于该时刻事件故障概率分布熵(简称分布熵)。研究表明演化熵只能通过某时刻事件故障概率分布得到,且具有确定的值域范围;演化过程中的事件逻辑关系对演化熵的变化有直接影响,或逻辑使演化熵降低且小于任意参与事件的分布熵,与逻辑使演化熵增加且大于任意参与事件的分布熵;随传递次数增加,与逻辑和或逻辑分别对演化熵的提高和降低作用减小。最后通过实例展示了演化熵的确定过程,总结了目前研究存在的问题,提出了后继研究方向。

新质生产力驱动下基于AHP-FCE的物流企业数字化转型能力评估

为构建评估物流企业数字化转型能力指标体系,结合层次分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE)法,确立数字化水平、数字化基础、数字化管理、数字化效益等指标。通过专家访谈和问卷调研收集数据,利用AHP方法精确计算各指标的权重,随后运用FCE方法对物流企业的数字化转型能力进行综合评价。通过H物流企业的实证分析,验证所构建评估体系的实用性和有效性。

基于K-近邻与FOA改进聚类的数据异常分析模型及用电行为分析

对隐藏在大数据中的信息进行深层挖掘时,由于存在数据来源、统计口径、人员输入、行为异常等方面的问题,可能出现异常数据。针对此类问题,首先利用离散小波变换进行多尺度分解,然后采用K-近邻思想对局部区域的密度、距离重新定义,来提高对异常值的识别精度;最后结合改进的果蝇优化算法,对密度峰值聚类算法中的截断距离进行优化,提出基于K-近邻与改进果蝇优化的密度峰值聚类异常分析模型。从异常值检测角度进行仿真实验分析,根据用户数据多时间尺度特征,对不同时间尺度的复合数据进行聚类,对用电行为进行分析;选择多种标准测试函数,对基于知识学习的改进果蝇优化算法性能进行对比研究。结果显示,基于K-近邻的算法能够将变压器中不同于正常运行模式的少数异常曲线及单个用户的异常用电模式检测出来,其有效性得到了验证。在基于知识学习的改进果蝇优化算法中,随着果蝇个体数量增加其寻优能力也得到提高。

离散流水线车间内交货期与鲁棒性及能耗成本的集成优化

当今车间管理者不仅需要在最小化制造工期的同时尽可能应对设备随机故障等因素引起的不稳定性,更需要节省分时电价模式下的能耗成本以提高产品价格竞争力。本研究以考虑设备随机故障的流水线车间为研究对象,以工件交货期、系统鲁棒性、能耗成本为目标,建立了涉及生产调度、设备维护、能量分配三个维度的模型。首先,以代理指标方法结合蒙特卡洛仿真验证解决了不确定环境下的可行解评估问题;其次以NSGA-II框架为基础结合启发式解码方法以搜索此多目标问题的帕累托曲线。数值实验验证了所提目标评估方法的有效性以及集成方案相较于传统规则的优越性;在各工序间插入合适的缓冲时间,既可以吸收故障冲击以提高系统鲁棒性,又可以调整设备开机时段以降低总能耗成本。

EPR制度下考虑绿色设计及CSR的闭环供应链回收决策

为探究政府生产者责任延伸制度下,制造商的绿色设计及零售商的企业社会责任(CSR)行为对闭环供应链运作的影响,构建了4种情形下的闭环供应链博弈模型,分析了制造商绿色设计与零售商CSR行为对闭环供应链回收决策和运作绩效的影响。研究表明,无论在何种回收模式下,零售商的CSR行为虽然未必总对自身有利,但是能够提高制造商的最佳绿色设计水平,增强废旧品回收效果,改善闭环供应链整体绩效;制造商绿色设计水平的提高有利于增大废旧品回收率,扩大市场需求,改善零售商利润和社会福利,然而较高的绿色设计水平对自身是不经济的;无论零售商是否承担CSR,制造商的回收渠道选择策略同时受废旧品回收难度和政府补贴额等因素影响,而且当零售商回收且承担CSR时更有利于制造商获利。

中美芯片产业政策比较:理念、目标、路径与创新

美国是世界芯片技术和产业的先驱与领军者,对比中美两国芯片产业政策,剖析两者间差异共性和隐含逻辑,对中国相关政策的制定与完善有着重要借鉴意义。本文研究构建基于“理念—目标—路径—创新”政策分析框架,对比分析中美两国芯片产业政策的逻辑特点和差异分野,并探讨差异背后的深层原因。研究发现,中美两国芯片产业政策既有共通性也有显著差异性,且差异的主要原因在于两国持有价值观念、制度环境和技术水平方面的不同。基于此,对中国芯片产业政策未来发展提出政策建议。

基于期权博弈的可再生能源投资定价策略

在电力需求随机波动下,如何通过市场和政策引导可再生电力投资和市场消纳,避免保供缺口与弃风弃光成为可再生能源优化发展的重要研究方向.构建无限连续时间的Stackelberg动态博弈模型,研究发电商对可再生能源的最优投资策略和电网企业的最优定价策略,提出政府对可再生电力限价区间的优化设置.研究表明,若发电商等待投资,可再生电力收购价格增加促使其更早投资而非更多投资,电力需求波动增大使得发电商延长等待时间而非缩小投资规模.若发电商立即投资,更高的电力价格、更低的边际成本和更小的需求波动都将激励其增大投资规模.相对于短视策略和传统策略,期权投资策略为发电商带来更高价值.电网企业的最优定价取决于可再生电力价值以及政府限价,在可再生电力初始需求和期望增长率双重差异下其最优定价策略是稳健的.

基于EEMD-DRL的铁矿石期货交易策略研究

随着铁矿石等大宗商品日益金融化,越来越多的投资者参与到铁矿石期货交易中,交易策略成为投资决策中的重点研究问题。针对复杂和动态的铁矿石交易环境,设计一种基于集合经验模态分解(EEMD)与深度强化学习(DRL)方法的铁矿石期货交易策略。首先,采用EEMD方法深入剖析铁矿石期货价格的特征,综合考虑分解后的特征,构建基于马尔可夫决策过程的铁矿石期货交易环境;其次,采用多种DRL方法产生铁矿石期货交易策略,并利用累计收益率优化DRL产生的交易策略;最后,采用夏普比率筛选出各交易周期内的最优策略,形成全交易周期的最优策略组合。实验结果表明:提出的交易策略在确保收益率最大化的基础上具有较强的稳健性。

基于蚁群算法的卷烟物流配送路径优化研究

在全球化和信息技术的推动下,现代物流业正成为连接发达与发展中国家的关键纽带。现代物流通过信息化、网络化、智能化手段提升效率和优化供应链管理。卷烟物流的目的是确保卷烟产品能够快速、安全、准确地送达目的地。配送路径优化是卷烟物流的核心,通过减少配送时间,提高服务效率和客户满意度。蚁群算法作为启发式算法,在旅行商问题(TSP)、调度、路径规划等领域广泛应用。探讨蚁群算法在卷烟物流配送路径优化的应用。首先,介绍卷烟物流和配送路径优化相关概念,然后深入分析蚁群算法的理论和实施流程。接着,构建蚁群算法模型,解决卷烟物流配送问题,并通过仿真分析评价算法性能。最后,以云南省DH烟草公司为案例,探讨其卷烟物流配送路径优化策略。利用MATLAB仿真建模,研究显示蚁群算法能显著优化卷烟物流配送路径,降低成本,提升效率,为行业提供技术支撑。