考虑协作度的双人异步并行拆卸序列规划

为降低飞机运营中维修成本,减少拆卸时间,使双人拆卸更加灵活、高效,提出协作度概念,建立了考虑协作度的双人异步并行拆卸序列规划模型。使操作者在优先约束下产生的闲置时间加入另一操作者进行协作。设计适用的算子编码、解码方案以及进化规则,提出了适用于模型求解的遗传-粒子群算法;最后以起落架拆卸为例,在MATLAB软件上进行算例验证,与文献方法进行对比,计算结果表明采用考虑协作度的双人异步并行拆卸序列耗时更短,本文建立的模型可有效减少民航业大量的维修工作在拆卸中所耗时间,降低人力成本。

基于社会认知网络分析的学习者协作问题解决能力发展研究

协作问题解决能力是21世纪数字公民应具备的核心能力之一,但目前尚且缺乏对学习者协作问题解决能力动态发展过程的探讨,需要融合多元方法提供更细粒度的分析。以学习者在教学初期、中期、后期三个时期的在线协作会话数据为分析样本,运用认知网络分析发现,学习者协作问题解决能力呈现出由低水平向高水平发展的过程;通过社会网络分析发现,参与者呈现出网络核心和边缘两种社会角色,且社会角色随时间会动态改变;社会认知网络分析结果显示,不同社会角色学习者的协作问题解决能力发展过程具有显著差异。基于研究结果,从在线协作环境、课堂教学策略以及教师专业发展三个方面给出建议。

一种基于双重语义协作网络的图像描述方法

CLIP(contrastive language-image pre-training)视觉编码器提取的网格特征作为一种更加靠近文本域的视觉特征,具有易转化为对应语义自然语言的特点,可以缓解语义鸿沟问题,因而未来可能成为图像描述任务中视觉特征的重要来源.但该方法中未考虑图像内容的划分,可能使一个完整的目标被划分到若干个网格中,目标被切割势必会导致特征提取结果中缺少对目标信息的完整表达,进而导致生成的描述语句中缺少对目标及目标间关系的准确表述.针对CLIP视觉编码器提取网格特征这一现象,提出一种基于双重语义协作网络(dual semantic collaborative network,DSC-Net)的图像描述方法.具体来说:首先提出双重语义协作自注意力(dual semantic collaborative self-attention,DSCS)模块增强CLIP网格特征对目标信息的表达能力;接着提出双重语义协作交叉注意力(dual semantic collaborative cross-attention,DSCC)模块,综合网格和目标2个层面的语义构造与文本相关的视觉特征,进行描述语句预测;最后提出双重语义融合(dual semantic fusion,DSF)模块,为上述的2个语义协作模块提供以区域为主导的融合特征,解决在语义协作过程中可能出现的相关性冲突问题.经过在COCO数据集上的大量实验,提出的模型在Karpathy等人划分的离线测试集上取得了138.5%的CIDEr分数,在官方在线测试中取得了137.6%的CIDEr分数,与目前主流的图像描述方法相比具有显著优势.

项目式多粒度协作学习模型促进工程教育中高阶认知参与的实证研究

认知参与是协作学习中小组表现的一个重要指标。本研究提出了一种项目式多粒度协作学习模型,将项目式学习与多粒度协作学习策略结合起来,以提高工程教育中设计类课程的认知参与和学习绩效。为了验证模型的有效性,从一门工程设计类课程中采集了学习者进行数据库系统设计时的协作会话数据。数据分析显示,在基于项目式多粒度协作学习模型的小组合作过程中,学习者的高阶认知参与被不断提升。其中,反思活动可以极大地提高学习者的高阶认知参与。此外,个体准备和同伴评估中的高阶认知参与可以极大地提高协作中的小组表现。这些发现对协作学习活动的组织具有参考价值。项目式多粒度协作学习策略可以提升工程设计类课程中学习者的高阶认知参与和小组绩效。教师应重点关注个体准备和同伴评估活动,激发学习者在这两类活动中的高阶认知参与,这可以帮助学习者在小组协作中取得更大的进步。

基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法

在多智能体协作领域,强化学习算法通过共享智能体的局部信息来实现智能体间的协作.但共享协作机制极易引发过度协作问题,导致智能体忽视自身局部观测信息,丧失策略多样性,最终陷入低效协作的困境.为了解决该问题,本文提出基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法(Bi-View Modeling Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning,简称BVM-CMARL).该方法从局部和全局两个视角对智能体进行建模,分别用于产生多样性的策略和激励协作.在局部视角最大化局部变分与自身轨迹的互信息,激励智能体的策略多样性;同时在全局视角最大化全局变分与其他智能体动作的互信息,提高智能体协作水平.最后将局部变分训练出的局部Q值与全局变分训练出的全局Q值合并,避免低效协作.将BVM-CMARL算法应用于星际争霸多智能体挑战赛(StarCraft Multi-Agent Challenge,SMAC)中的等级觅食(Level-Based Foraging,LBF)和走廊(Hallway)等环境,与QMIX、QPLEX、RODE、EOI和MAVEN等5种目前优秀的强化学习算法相比,BVM-CMARL算法具有更好的稳定性和性能表现,在SMAC上的平均胜率为82.81%,比次优算法RODE高13.42%.通过设计模型变体,在消融实验中证明了双视角建模对BVM-CMARL的必要性.

迈向共同富裕的东西部协作机制演进与行动路径——以1996年至2022年间闽宁协作为例

东西部协作为缓解西部地区温饱问题、消除绝对贫困与缩小区域发展差距贡献了重要的制度力量。不同于已有研究多从府际合作及横向转移支付视角探讨对口支援与东西部协作的制度设计与实践过程,本文构建了迈向共同富裕的东西部协作理论分析框架,并引入制度性集体行动分析框架对各阶段东西部协作的协作困境与机制演进展开整体论述。基于闽宁协作1996—2022年联席会议纪要与调研事实,总结出达成发展共识、互学互助、产业协作、人才交流与社会动员等五个行动路径,并对如何助力形成益贫性经济增长、包容性社会发展和多维度扶贫开发的可持续减贫格局进行分析。这些发现既有助于启示发展中国家未来实现可持续发展目标的贫困协同治理,也可为中国在共同富裕目标下进一步优化东西部协作制度促进乡村全面振兴提供参考。

基于HCPN的复杂BPMN协作模型数据流建模与验证

为了保证复杂BPMN协作模型的正确性,不仅要涵盖多实例和子进程等复杂元素,还要在检测控制流错误的同时检测数据流错误。但业务流程建模标注(BPMN 2.0)缺乏形式化语义的描述,这对模型正确性的验证造成了阻碍。因此,给出了一种具有弧权重的层次化着色Petri网(HCPN)的定义,它既可以对数据流进行形式化表示,又可以对多实例和子进程结构进行建模。进一步提出了从BPMN协作模型到HCPN模型的形式化映射方法。然后基于HCPN模型的弧权重给出了缺失、丢失和冗余3种数据流错误的定义,并提出了对应的检测算法。最后,设计了一个自动化建模与验证的框架,通过一个案例研究说明了该方法的有效性。

中蒙农牧业跨境供应链协作理论框架及实现路径

中蒙农畜产品跨境贸易是中蒙跨境贸易的重要组成部分,须以中蒙农牧业跨境供应链为载体,通过供应链上各参与主体的充分协作,提高中蒙农畜产品跨境贸易的效率和质量。结合供应链协作理论以及中蒙农畜产品跨境贸易的特点,围绕中蒙农牧业跨境供应链协作目标、基础条件、协作机制以及协作模式,构建中蒙农牧业跨境供应链协作三角形理论分析框架。中蒙农牧业跨境供应链协作基础条件是两国农牧业跨境供应链协作的前提,协作机制解决两国农牧业跨境供应链协作的内在作用机理,协作模式解决两国农牧业跨境供应链如何协作,三者共同服务于协作目标,形成相互制约、相互影响、互促共融的完整理论框架。目前,中蒙农牧业跨境供应链协作存在着跨境贸易供需不足、渠道单一、政策障碍、市场主体运营不规范、信息不对称和融资障碍以及流通网络不健全等问题。中蒙农牧业跨境供应链协作要适度扩大农畜产品贸易的种类和规模,重视边民互市贸易,扩大边民互市贸易规模,加大草原保护及养殖技术创新力度、提高优质畜产品供给能力,加强农畜产品跨境电商合作、积极满足中蒙俄畜产品跨境贸易,优化贸易政策,制定统一的农畜产品标准和认证机制,重视品牌化战略、实现中蒙农牧业跨境供应链的价值提升,完善中蒙农牧业跨境物流通道和物流网络以及培育大型物流服务企业,构建中蒙农牧业跨境供应链信息平台等。

智慧课堂协作学习设计新范式:具身设计、群体感知与共享调节

协作学习是一个以学生群体为核心的相互沟通、共同探讨、协作解决问题并完成任务的过程,因此对协作学习过程的设计应该由传统的以“教”为主导的“教学设计”转为以“学”为核心的“学习设计”。文章从具身设计、群体感知和共享调节三个方面提出智慧课堂协作学习设计的新范式,并应用到教学实践中检验其效果。研究表明,基于“具身设计、群体感知、共享调节”的协作学习设计能提升学生的学习效果和高阶思维能力,还能提升学生协作学习的积极性。同时实践发现,协作学习具身体验环境的建设需要多方力量广泛参与;协作学习群体感知需要泛在化的学习分析技术的支持;协作学习共享调节过程需要进一步挖掘其内在机制。

基于多学科协作管理模式结合PDCA质量管理工具对中药注射剂的管控效果分析

目的:探讨多学科协作管理模式结合PDCA质量管理工具用于医院中药注射剂管理的成效,为促进中药注射剂的合理应用提供参考。方法:成立多学科协作管理小组,运用PDCA质量管理工具,采取综合干预措施管控河北省中医院(以下简称“该院”)中药注射剂的临床应用。以2020年为干预前、2021年为第1阶段干预后、2022年为第2阶段干预后,对比干预效果。结果:干预前,该院中药注射剂合理使用率为92.38%(3 008/3 256),第1阶段干预后、第2阶段干预后分别升高至94.64%(3 740/3 952)、97.34%(3 766/3 869),与干预前的差异有统计学意义(P<0.001),中药注射剂不合理使用情况得到明显改善。第2阶段干预后,在超疗程、未冲管方面较第1阶段干预后明显改善,差异均有统计学意义(P<0.001),且未发现中西药混合输注、溶剂剂量不适宜、给药途径不适宜、溶剂种类选择不当等问题。干预后,中药注射剂相关不良反应占药品总不良反应的比例呈逐年降低趋势,尤其是第2阶段干预后较干预前明显降低,差异有统计学意义(P=0.013)。结论:在医院中药注射剂管理中运用多学科协作管理模式结合PDCA质量管理工具,可使管理质量显著提高,该方法值得在医院药事管理中推广。

在线协作会话中情绪设计支持的教学代理反馈模型构建及应用研究

教学代理的反馈有利于提升学习绩效,并且反馈的情绪设计可以有效激发学习者的积极情绪并增强他们的学习动机。然而,目前针对在线协作会话中学习者参与度低、协作知识建构抑制等问题,探讨情绪设计支持的教学代理反馈策略的研究依旧较少。文章通过梳理情绪反应理论等相关研究,构建了情绪设计支持的教学代理反馈模型,为面向在线协作会话的智能教学代理反馈设计提供参考。在此基础上,文章开展了准实验研究以验证模型的有效性。研究发现:(1)教学代理提供的学习情况反馈能够促进协作会话参与和协作知识建构;(2)且情绪设计支持的教学代理反馈更能促进在线协作会话参与和协作知识建构;(3)学习者对提供学习情况和积极情绪反馈的教学代理的技术接受程度显著高于只提供学习情况反馈的教学代理。这些发现为教学代理的设计和开发提供了有益的指导。

基于生成式人工智能技术的对话机器人能促进在线协作学习绩效吗?

近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判性思维意识及其知识激活量和贡献度的影响。研究邀请大学生参与在线协作学习,综合采用定量和定性相结合的研究方法,深度分析对话机器人的影响。研究结果表明,基于生成式人工智能技术的对话机器人不仅在其知识激活量、贡献度方面明显优于传统媒体,而且也能够显著提升在线协作学习绩效和批判性思维意识。文章深入分析和讨论了研究结果,并提出若干启示和建议。

论数字检察背景下协作式法律监督观

数字时代下,检察机关积极作为,主动推行“数字检察”改革,对法律监督进行数字化赋能。与传统法律监督相比,数字化的法律监督在监督范围、方式和规模上呈现出扩张倾向,这不仅带来潜在技术风险,还对原有的权力架构产生影响,具体表现为检察机关职权配置的内部隐忧、不同监督机关间的衔接难题以及检察机关与被监督机关的潜在冲突。面对这些问题,检察机关应从理念出发,树立协作式法律监督观。协作式法律监督观以协作共赢为监督目标,要求法律监督应奉行平等积极的监督态度,强调清晰统一的监督权责,重视沟通协作型监督方式,遵守技术性正当监督程序。协作式法律监督观以“条件论”作为理论起点,不仅有法律依据,也契合既有政策要求。检察机关应运用协作式法律监督观规范检察人员的行为,同时依托此理念推进检察机关内部职权优化,促进监督机关间衔接机制的构建,促成权力的新一轮定界与算法的有效治理。

英国大型阅读推广项目多元协作模式解析

“多元协作”组织实施模式是英国大型阅读推广项目得以成功开展的主要因素之一。政府、社会组织、公共图书馆、企业、公众等多元主体以不同角色和作用结成协作关系及协作网络,形成了特色而有效的协作机制。该模式具有跨界协作、伙伴关系、双核心、专业性、广泛性和适应性等特点及优势,但也存在松散性和不稳定性的潜在问题。我国可从创新和改进政府引导扶持方式、树立公共图书馆多元协作“核心”地位、主动吸纳社会资金并充分利用社会资源、推动跨领域协作、确立规范稳定的协作机制等方面对其经验加以借鉴。

基于深度学习的协作学习投入分析方法研究

协作学习投入的自动分析是动态追踪协作学习过程、提升协作学习效果的重要手段。现有研究大多使用浅层机器学习分析个体学习投入,较少关注协作学习投入,并且存在准确度受限且泛化能力较差等问题。为了解决相应问题,首先,研究提出以BERT-BiLSTM深度学习模型为核心的协作学习投入自动分析方法,包括收集数据、建立数据库、建立训练集、构建深度学习模型、检验模型效果、批量识别数据以及统计分析等流程。其次,研究应用该方法分析了某高校数学建模活动中20个小组的协作学习投入,验证了方法的有效性,并进一步探索了高低成就小组协作学习投入的差异以及动态变化特点。研究突破了传统学习投入自动检测方法在准确性和泛化能力上的局限性,将学习投入的自动分析对象从个体拓展到了小组,并揭示了协作学习投入的时序变化特征及其与协作成效的复杂联系,为未来实时监测及干预协作学习提供了重要支持,进一步推动了该研究领域的理论与实践发展。

共同富裕目标下东西部协作机制重构研究

东西部协作是推动区域协调发展、协同发展、共同发展,从而实现共同富裕的大战略、大举措。党的十八大以来,东西部协作和对口支援的规模不断扩大、路径不断拓宽,西部地区全面建设小康社会成果显著。进入新发展阶段,要实现党的二十大报告提出的全体人民共同富裕的中国式现代化要求,东西部协作机制需要释放“倍增效应”。为此,需要响应以巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接为起点,以缩小东西部区域城乡差距和群体收入差距为导向,以协同推进全国统一大市场建设为路径,遵循共同富裕目标下东西部协作机制的重构逻辑,以东西部协作机制重构赋能乡村振兴与区域协调发展。新发展阶段,以东西部协作机制重构赋能共同富裕,要推动“产业+园区”协作治理模式提档升级,强化“消费+就业”协作治理模式创新,探索“资源+服务”协作治理模式。

区域协作治理中的领导力:一个动态分析框架——以长三角生态绿色一体化发展示范区为例

区域协作治理是当前公共管理研究的热点话题,将领导力理论嵌入区域协作治理场域中可以为理解复杂的协作过程提供动态视角。本文基于相关理论构建了由公共价值、运行系统、领导活动组成的区域协作治理领导力要素模型,其中公共价值是区域协作治理领导力的出发点和落脚点,运行系统由结构管理、过程管理、政治管理构成,是区域协作治理领导力的核心要素,领导活动是区域协作治理中正式领导和非正式领导的行为方式;本文以长三角生态绿色一体化发展示范区为例印证并发掘领导力的动态过程,认为示范区塑造了国家战略引领的公共价值体系,构建了以网络行政组织(NAO)为核心的复杂运行系统,形成了关系导向的领导策略和行动逻辑,通过这些领导力要素整合提升了示范区协作治理绩效;基于案例研究凝练搭建了区域协作治理领导力的动态分析框架,并提出长三角示范区加快从区域项目协同走向区域一体化制度创新的对策建议。

基于大数据的多学科协作教学模式在全科病房护生实习带教中的应用

目的:研究基于大数据多学科协作教学模式在全科病房护生实习带教中的应用。方法:选择2018年4月至2020年4月我院全科病房实习护生98名,依据随机数表法分组。对照组接受常规教学,试验组接受基于大数据的多学科协作教学模式。比较两组综合护理能力考核成绩及满意度。结果:试验组理论考核、操作技能、病例分析、文献检索、语言表达及团队协作等综合护理能力考核成绩均高于对照组(P<0.05);试验组带教满意度高于对照组(P<0.05)。结论:基于大数据的多学科协作教学可提高理论考核、操作技能及团队协作等综合能力,增加护理满意度。

老年住院患者照顾者与护士协作水平及影响因素分析

目的调查老年住院患者照顾者与护理人员协作关系的总体状况,分析两者之间协作关系的影响因素,从而为进一步采取措施促进双方有效协作提供指导和依据。方法采用随机抽样方法,于2022年4月—2023年4月选取北京市5家三甲医院的老年患者的照顾者230例作为研究对象,采用患者及照顾者的一般情况调查表及跨文化调适后的家庭协作量表(FCS)进行调查。结果老年住院患者的照顾者与护士的协作得分为(91.1±10.04)分,其中照顾者的文化程度、是否与患者同住等因素影响照顾者与护士的协作水平(P<0.05)。结论住院老年患者的照顾者与护士的协作水平处于中等偏上水平。护理人员应关注照顾者的文化水平、是否与患者同住等方面,根据情况给予个体化指导,并不断提高护理人员自身水平,及时识别照顾者需要,为提高护理质量及满足老年人对日常延续照料的需求提供依据。

多学科协作风险管控预防肿瘤病人PICC相关性静脉血栓的效果观察

目的:探讨多学科协作(MDT)风险管控预防肿瘤病人经外周静脉置入中心静脉导管(PICC)相关性静脉血栓的效果。方法:选取2020年6月—2022年6月在本院留置PICC的肿瘤病人190例,采用随机数字表法分为观察组和对照组,各95例。对照组给予常规护理,观察组在对照组基础上给予MDT风险管控护理,比较两组PICC穿刺、维护质量、相关性静脉血栓及腋下静脉最大血流速度(Vmax),平均血流速度(Vmean)情况。结果:观察组PICC一次穿刺成功率、维护质量优良率高于对照组(P<0.05);两组护理后腋下静脉Vmax、Vmean快于护理前,观察组护理后腋下静脉Vmax、Vmean快于对照组(P<0.05);观察组PICC相关性静脉血栓发生率为2.11%,低于对照组的11.58%(P<0.05)。结论:MDT风险管控可提高肿瘤病人PICC穿刺、维护质量,改善腋下静脉循环,有利于改善PICC相关性静脉血栓的预防效果。