用关联性任务驱动口语交际——《我是小小讲解员》教学与思考

统编小学语文五年级下册第七单元口语交际《我是小小讲解员》属于“实用性阅读与交流”学习任务群。《我是小小讲解员》与一般意义上的“口语交际”有区别,它是一种主题式的讲解,要求学生在讲解的过程中根据“讲解地”本身的特点和听众的需求,确定讲解内容,并与听众互动,回答听众感兴趣的问题。具体教学中,教师设定的教学目标要坚持素养导向,设计的教学内容要聚焦真实情境,教学过程要体现任务关联。《我是小小讲解员》的教学,在关联性任务中达成了既定目标。

多任务委托视角下政府引导基金参股子基金激励机制研究

通过设计政府引导基金参股子基金的多任务激励机制能引导代理人合理分配努力投入,有利于实现政策目标和提高引导基金的收益.将影响激励机制设计的参数,包括任务重要程度、投入成本和绩效波动系数植入多任务委托代理模型,构建面向基金管理机构的多任务激励契约.研究发现:1)在两项任务关联和无关联的情形下,对某项任务的最优激励强度随该任务重要程度的增加而增强,随投入成本和绩效波动系数的增加而减弱;2)当两项任务无关联时,某项任务的参数发生改变不影响委托人对另一项任务的激励;在两项任务关联的情形下,当某项任务的参数发生改变时需要调整另一项任务的激励强度.在两项任务的关联属性分别为互补性和替代性的情况下进行调整的方向是相反的;3)提高任务的可观测性或降低代理人的投入成本可提高激励的强度,诱导代理人增加对任务的投入,有利于促进政策目标的实现和基金综合绩效的提升.

激励机制下监理机构参与工程保险的技术服务

我国工程保险的发展存在着体制、环境和技术等3方面障碍,保险公司可以委托建设单位招标选定的监理机构提供相应的风险管理技术服务来克服其中的技术障碍。文章分析多任务委托代理模型,研究委托任务之间的关系,讨论建设单位、保险公司和监理机构等参与方的收益情况,认为在一定激励机制下,建设单位、保险公司和监理机构3方的合作存在较强的纳什均衡,都将取得自身收益最大化,使质量控制和安全管理在互补中相互统一,降低保险公司承揽工程保险业务的风险。

边缘计算中基于任务分解的任务分配算法

大规模任务使得任务服务质量遭受到巨大挑战.边缘计算环境能够为大规模任务处理提供很好的执行模式.针对这一问题,提出了一种基于任务分解的任务调度算法(Task Decomposition based task Allocation Friendly algorithm, TDAF).该算法主要包含2个模块:任务分解模块和任务调度模块.在任务分解模块中,设计了任务关联矩阵以及定义了和任务关联性相关的定义介绍,进而通过任务间的相似度和信息输入输出间的关联性得到任务关联性的计算.以最小化任务关联性设计任务分解目标函数,采用遗传算法对任务进行优化分解.在任务调度模块,通过计算分解后的子任务的优先级确定每一个子任务资源分配的方案.仿真结果表明:TDAF算法的任务执行完成时间和吞吐率性能更优.