福鼎饼花元素在福鼎特色产品中的创新设计

新时代背景下,消费者对特色产品包装中所蕴含的地域特色及文化内涵的需求日益增长。然而,福建省福鼎市特色产品包装缺乏地域特色文化,难以激发消费热情。对此,本文分析了福鼎当地非遗项目"福鼎饼花"元素再应用的基础和价值,借鉴"饼花"的构成元素、包装思路、销售模式,通过提取和整理,创新设计出既有福鼎地域文化又具时代特色的产品包装。

融合时序知识图谱的路段级交通事故风险预测

从历史交通事故数据中探究事故发生的规律,实现准确的路段级交通事故风险预测,可以有效提升交通出行的安全与效率.然而,由于天气、交通状态等多源因素的影响、交通事故之间复杂的时空相关性和事故数据的稀疏性,实现准确的路段级交通事故风险预测面临巨大的挑战.针对上述挑战,文中提出融合时序知识图谱的双层次多视角时空图神经网络模型(Two-Level and Multi-view Spatial-Temporal Graph Neural Network by Incorporating Temporal Knowledge Graph,STGN-TKG).首先,构建交通事故时序知识图谱并设计交通事故时序知识图谱历时嵌入模型,挖掘多源影响因素数据之间的动态、高阶相关性.然后,利用空间图卷积注意力模块和时序表征模块,从两个层次、多个语义视角,充分建模交通事故之间复杂的时空相关性.最后,提出符合实际场景的事故风险传播策略,缓解数据稀疏带来的零膨胀问题.在两个真实的路段级交通事故风险数据集上的实验表明,STGN-TKG在路段级事故风险预测任务中表现较优.

面向交通事故预测的时空多模态点过程

交通事故预测对于构建智慧城市具有重要意义。然而发生在连续时间域上的交通事故数据同时包含具有不同语义特征的时间、空间模态信息,且这两种模态的不确定性存在差异,因此传统的序列建模方式无法全面描述交通事故的时空相关性,很难实现准确的交通事故预测,对此提出了一种面向交通事故预测的时空多模态点过程模型MSTPP。该模型设计了一种具有双解码器的seq2seq框架。在编码器中提出了衰减感知长短期记忆网络DLSTM用于编码在连续时间域中的交通事故事件序列,有效地融合不同模态信息以及建模事件序列的异步性。在解码阶段,使用两个特殊设计的解码器去处理模态间差异性。在两个真实的交通事故数据集上的实验结果表明,MSTPP在预测下一个交通事故发生的时间和区域任务上相比于其他基准模型具有最优的预测能力。

融合出发地与目的地时空相关性的城市区域间出租车需求预测

精准预测城市区域之间的出租车需求量,可以为出租车的引导和调度以及乘客的出行推荐提供决策支持信息,从而优化出租车的供需关系。然而现有模型大多以区域内的出租车需求量为建模和预测对象,对区域之间的时空相关性考虑不足,且较少关注区域之间更细粒度的需求量预测。针对上述问题,提出一种面向城市区域间出租车需求量的预测模型——出发地—目的地融合时空网络(ODSTN)模型。该模型分别从区域和区域对两个空间维度以及临近、日、周三个时间维度出发,采用图卷积和时间注意力机制来捕获区域之间的复杂时空相关性,并设计了一种新的路径感知融合机制来对多角度的特征进行融合,最终实现了对城市区域间出租车需求量的预测。在成都和曼哈顿地区两个真实出租车订单数据集中进行了实验,结果表明ODSTN模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.8971、3.5274、50.6556%和0.5896、1.1638、61.0794%。可见,ODSTN模型在出租车需求预测任务上具有较高的准确性。

面向快递员揽收到达时间预测的多任务深度时空网络

快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响,包括待预测订单自身的时空特征,以及与其他待揽收订单之间的相互影响;(2)快递员在执行揽件任务期间,会不断接收到系统分配的新订单,造成揽收路线的动态变化,从而给揽件到达时间预测带来了更大的不确定性。针对以上挑战,提出了一种面向揽件到达时间预测的多任务深度时空网络MSTN4PAT模型,从海量的揽件历史数据中学习快递员揽件到达时间的复杂时空模式。MSTN4PAT充分挖掘待预测订单始发地与目的地之间的内在关联,使用多任务学习来建模订单之间的相互影响,并从特征宽度和特征深度2个角度高效融合各种特征,实现准确的揽件到达时间预测。在真实的揽件数据集上的实验结果表明,MSTN4PAT的预测效果明显优于对比模型。

基于时空LSTM的OD客运需求预测

客运需求预测是打造智能交通系统中的重要一环,精准的预测模型有助于预分配交通资源,改善用户出行体验.然而客运需求的动态时空特性导致准确预测客运需求具有很大的挑战.本文提出了一种基于时空长短期记忆网络(LSTM)的出发地—目的地(OD)客运需求预测模型(STLSTM-PDP),显式地建模了客运需求时间序列内部的时间依赖关系和序列之间的空间依赖关系,预测未来一段时间所有OD的客运需求量.在全国民航重点航线客运需求量数据集及某城市区域间出租车客运量数据集上进行了实验,结果表明:STLSTM-PDP模型优于其他现有的预测方法,其MAE比其他方法降低了4.4%～41.4%,RMSE降低了4.3%～49.1%.

基于时空循环卷积网络的城市区域人口流量预测

城市区域人口流量的准确预测可以为交通监管和市民出行提供有效的决策支持。城市各区域人口流量同时具有时间维度上的变化规律和空间维度上的相关性,这给流量的精准预测带来了极大的挑战。文中提出了一种基于注意力机制的时空循环卷积网络(ASTRCNs)模型,可以全面地对影响区域人口流量的多种因素进行统一建模。ASTRCNs共包含3个组件,分别用于描述人口流量的短时依赖关系、日周期规律、周周期规律。在真实的北京市人口流量数据集上进行了实验,结果表明ASTRCNs模型的预测效果优于传统的时间序列预测模型以及其他现有的基于深度学习的人口流量预测模型。

基于卷积神经网络的机票低价预测

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.

平衡计分卡在企业绩效评价中的应用研究

平衡计分卡作为一种新型的绩效管理体系,在企业的战略管理中具有重要作用.本文主要探讨了基于平衡计分卡的企业绩效评价体系的构建,并提出了平衡计分卡在企业绩效评价中应用的保障措施.

面向交通流量预测的多组件时空图卷积网络

流量预测一直是交通领域研究者和实践者关注的热点问题.流量数据具有高度的非线性和复杂性,对其进行精准预测具有很大的挑战,现有的预测方法大多不能很好地捕获数据的时空相关性.提出一种新颖的基于深度学习的多组件时空图卷积网络(MCSTGCN),以解决交通流量预测问题.MCSTGCN通过3个组件分别建模流量数据的近期、日周期、周周期特性,每个组件同时利用空间维图卷积和时间维卷积有效捕获交通数据的时空相关性.在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验,结果表明,MCSTGCN模型的预测效果优于现有的预测方法.

“着眼生活,为生活服务”——中职美术欣赏与学生生活关系的探讨

美术欣赏课在中职教学实践过程中,受教材限制,教学内容往往脱离学生生活实践经验,无法激发学生学习兴趣。本文结合教学实践,就中职美术欣赏课应贴近学生生活及如何将教学内容与学生生活相结合的问题进行了探讨。

面向出租车空载时间预测的多任务时空图卷积网络

出租车空载时间严重影响交通资源的利用效率和司机的收益。准确的出租车空载时间预测可以有效地指导司机进行合理的路径规划,辅助打车平台进行高效的资源调度。然而,在实际场景中,城市不同区域的空载时间受到区域车流量、客流量以及历史空载时长等多方面因素的影响。为解决该问题,提出一种基于多任务框架的时空图卷积网络(MSTGCN)模型。MSTGCN采用一种新颖的时空图卷积结构,全面建模上述影响空载时间的各种时、空相关性因素。使用多任务学习框架从不同视角学习数据的特征表示,并提出一种多任务注意力融合机制,通过对辅助任务信息的筛选来提升主任务的信息获取能力和预测性能。将所提模型在两个公开的滴滴数据集上进行了充分的实验,其取得了优于其他方法的预测效果。

融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测

交通事故预测在城市公共安全、应急处置以及建设规划方面发挥着重要的作用。然而,在预测交通事故风险时仍然存在以下问题:首先交通事故的发生受到众多因素的影响,例如天气、道路状况等。其次交通事故的发生在空间范围内存在多尺度的时空依赖,主要包括局部区域的时空相关性和全局区域的时空相似性。同时,由于实际场景中交通事故发生次数相对较少,给预测带来了零膨胀问题。因此,对交通事故进行准确的预测具有很大的挑战,现有的预测方法无法综合考虑上述问题。提出了一种新颖的融合局部和全局时空特征的交通事故风险预测模型(ST-RiskNet),同时考虑时间、天气、交通流量等影响事故发生的多源因素,通过局部区域时空相关性模块和全局区域时空相似性模块同时建模多尺度的时空相关性和相似性,并设计样本加权损失函数,针对事故风险较大的样本设置较大的权重来解决零膨胀问题。在两个真实交通事故数据集的结果表明,ST-RiskNet的预测效果优于现有的预测方法。

浅析任务驱动法在中职美术欣赏课程教学中的优与缺

对中职美术教学来说，“任务驱动教学法”同传统教学法相比，在激发学生兴趣、培养学生综合能力方面有着巨大的优势，但在实际教学过程中也遇到了一些问题，作者结合自身教学，对。任务驱动教学法”在中职美术教学中的优势和缺陷进行探讨，井提出完善方法。

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型--3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。

基于自适应小波分解的时间序列分类方法

时间序列分类即通过构建分类模型建模时间序列中的特征来实现对该时间序列的归类,是时间序列挖掘的重要研究分支。现有的时间序列分类方法多数从时域的角度对时间序列进行建模,忽视了时间序列中隐含的频域信息,而时间序列往往同时蕴含着多种不同变化速率的变化模式,这些变化模式在时域上相互叠加,使得时间序列的变化规律变得比较复杂,因此仅从时域的角度进行建模,难以有效地从复杂的规律中捕获其蕴含的多种相对简单的规律。提出一种基于自适应多级小波分解的神经网络方法AMWDNet,使用自适应小波分解建模时间序列中的多级时频信息,自适应小波分解模块能够同时从时域和频域的角度出发,对时间序列中蕴含的多种变化模式进行有效分解,通过使用长短期时间模式提取模块分别建模时间序列中的长期和短期时间模式。选取时间序列分类任务中8个主流的方法作为基准方法,在UCR数据集仓库中的8个数据集上进行对比实验,结果表明,AMWDNet在其中的7个数据集上取得了最高的分类准确率,相比于次优的基准方法提升了0.1~2.2个百分点,整体分类性能优于MLP和FCN等基准方法。

浅谈中职美术欣赏课中的传统文化教育

中华民族有着丰富的历史文化和精神积淀,但在如今这个信息全球化的时代中这些优秀的传统文化却面临着挑战和冲击。传统文化是我们的根,当今社会需要优秀传统文化的传承。本文就中职美术欣赏课需要突出传统文化教育的原因进行了探讨,并提出了一些教学建议。

时空数据预测关键技术及其在交通和物流领域的应用

在"交通强国""现代供应链"等国家战略的推动下,我国交通和物流行业近年来得到了十分迅猛的发展,基础网络设施建设日趋完善,但交通和物流系统的运行效率和服务质量还存在严重不足,交通拥堵、航班延误、物流迟缓等仍然是我国经济社会发展中亟需改善的重要问题.针对这些问题,如果能够对交通和物流系统的需求、流量、路径、时效等重要时空变量进行准确的预测,交通和物流企业就可以采取前瞻性的运营优化措施,提高系统运行效率,为用户提供个性化的精准服务,提升用户服务质量.因此,构建有效的时空数据预测能力,是现代智能交通系统和智慧物流系统建设所面临的紧迫任务之一.

交通流量预测的时间异质性图注意力网络

采用注意力模型研究交通流量预测问题,提出并设计一种基于时间异质性结合噪声滤除的交通流量预测方法,有效预测美国加州高速公路未来1 h的交通流量。在构建预测方案过程中,分析交通流量数据特性,分别针对相对时间间隔和绝对时间进行建模,挖掘时间异质性;使用基于节点固有属性的动态噪声滤除方法,解决空间中噪声干扰问题;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,挖掘时间异质性并动态滤除噪声的改进注意力机制预测模型具有一定的预测精度。

简洁之美——从现代漆器简洁造型的价值谈漆器教学

漆器在我国有着悠久的历史,各时期漆器造型都有各具特点,而现代漆器造型趋向简洁,文章就漆器简洁造型的原因、优势、价值进行探讨,通过当今市场对漆器的审美及实用性的需求、漆语言特性、工艺制作等三个方面的分析,认为漆器简洁造型符合现代审美与实用发展要求,因而在漆器设计教学中,教师也应更加侧重于向学生传授以简洁为主的设计理念。