生育支持与欠发达地区育龄女性的生育意愿——基于贵州省88个区县的生育意愿调查

生育支持已经成为强化青年生育意愿和生育行为的重要举措,然而受限于研究数据,以往的研究很少对欠发达地区各类生育支持及其效果进行研究。为了研究欠发达地区各类生育支持对育龄女性生育意愿的作用,基于贵州省88个区县的生育意愿调查数据,从政府政策支持、社会托育支持和家庭代际支持三个维度研究了生育支持对欠发达地区育龄女性生育意愿的影响。研究发现:(1)当前贵州育龄女性的生育意愿已经下降到了较低水平,未来生育水平有进一步下降的风险。(2)家庭代际支持、社会托育支持和政府政策支持对育龄女性的总体生育意愿都具有显著的促进作用,但只有政府政策支持和家庭代际支持对三孩生育意愿具有显著的影响,社会托育支持对三孩生育意愿的影响不显著。(3)异质性分析则发现各类生育支持对35岁以上的育龄女性影响较大,是对35岁以下年轻群体影响的两倍左右。各类支持对不同学历育龄女性的影响也出现了分化,总体上呈现出低学历女性受到家庭支持与政府政策支持影响较大,而高学历女性受到托育服务影响较大的特征。(4)各类生育支持方式对育龄女性生育意愿的协同效应十分显著,当各类生育支持都较强时,对育龄女性生育意愿的影响较大。基于上述结论,一方面,生育支持体系与生育支持政策既要坚持普惠性,又要兼顾不同群体差异化需求;另一方面,需要进一步完善生育支持体系,充分发挥各类生育支持的协同效应,让育龄女性在生育决策时有更多生育支持方式的选择。

意图驱动网络服务韧性机制研究

软件定义网络、网络功能虚拟化和意图驱动网络等新技术的出现,促使网络朝着服务化、定制化和智能化等方向快速发展。然而,规模巨大且复杂的网络形态导致网络管理存在失效,同时网络攻击事件频繁发生。因此,提高网络服务韧性,确保网络服务能够持续保障,变得非常重要。意图驱动网络能实现从用户意图到网络韧性策略生成及其下发的全过程的自动部署,为网络有效应对各类挑战提供更加灵活的手段,极大地改善了网络管理效率,并提高了网络服务韧性。基于此,提出一种意图驱动网络服务韧性控制环路架构及其实现架构。首先,通过将信念-愿望-意图推理逻辑引入韧性推理机制,使网络具有预防功能、防御功能、恢复功能以及适应功能,能够在网络攻击发生前期及时地作出响应,并根据具体环境灵活调整韧性策略,以应对突发的网络攻击,持续保障网络服务。最后,以分布式拒绝服务攻击作为用例,验证所述的意图驱动网络服务韧性机制在保障网络服务韧性方面的有效性。

意图驱动的韧性网络安全研究

未来的网络要求有一个灵活、弹性、可拓展的网络架构,才能适应多样化对服务的新要求。意图驱动网络针对这一难题提供了一种切实可行的新思想,具体地说是基于意图闭环技术可以让网络管理员不必再去注意复杂的配置细节,仅需表达网络服务需求即可获得自主可靠的服务。首先对目前网络安全中出现的新问题进行剖析,对意图驱动网络方法论及其关键技术进行梳理,提出一种基于意图驱动网络闭环生命周期架构;探究意图驱动网络安全服务韧性策略推理。意图驱动网络的实践案例包含意图的生成、转译、策略制定和部署等过程,实现了网络故障情况下保障网络服务的永续在线,反映出意图驱动网络的全生命周期。

意图驱动光网络的冲突解决方法

在意图驱动光网络中,由于同时下发的意图数量突然增多或底层物理资源的限制,部分用户的意图请求无法连接成功,导致意图冲突。提出一种基于强化学习的意图驱动光网络的冲突解决方法,根据强化学习输出的用户意图回退策略,更新用户意图对应的网络需求指标,在保障用户意图都能够成功连接的前提下使当前网络中的平均服务质量(QoS)值最大。实验结果表明,提出的方法可以有效提升当前网络环境中用户的平均QoS值,降低网络阻塞率。

意图驱动的自治网络关键技术

通信网络规模急剧增长,网络的操作和管理仍然依赖于人工方式,且业务网和承载网的分离导致互联网的业务大多呈现OTT形态。由于缺乏有效的渠道,业务与网络难以相互感知,限制了网络对用户需求的响应能力。未来网络应用对服务质量的需求越来越高,业务变化迅速,网络需对这些变化作出快速反应。传统的网络管理方式已不再适用,迫切需要实现自动化业务部署和优化。意图驱动网络旨在精准识别多种用户意图,将用户操作、服务性能和其他需求转化为网络配置,减少人工操作和维护成本,有望成为未来网络自治的潜在解决方案。意图识别、意图转译和意图验证是实现意图驱动网络的关键部分,文章针对如何基于意图驱动网络实现未来网络的自治提出解决方案。

基于自然语言处理的意图驱动网络表征

巨量网络规模、复杂网络结构和低效人工配置等问题需要网络配置自动化和无人化。意图驱动网络可实现去人工的网络自动配置,其中意图表征是关键;然而,现有意图表征范式未能形成统一的标准语法规则。提出了自然语言处理与知识图谱相结合的意图驱动网络表征系统,该系统支持语音、文本等形式的意图输入。所提意图表征方法利用文本检错、纠错和相似度检测技术提升了意图表征的效果,将意图表征结果保存为知识图谱,实现了标准、统一的语法规则,并通过实验验证了该系统的有效性。

基于意图驱动的算网业务自动编排方案和关键技术研究

随着算力网络的崛起,涌现了大量新型业务场景,对网络运营管理系统的智能化也提出了更高的要求。为满足客户灵活的算网业务需求,提升算网自智能力,本文基于意图驱动的理念对算网业务自动编排方案和关键技术开展研究探索,帮助运营商提升产品竞争力,缩短产品上线周期,实现网络自驱动。

自动驾驶车辆换道意图识别研究现状

近年来基于数据驱动的自动驾驶车辆换道意图识别研究取得了显著进展,学者们发布了大量的研究成果.针对该领域面临的一些共性的技术挑战,如换道过程的认定、换道标签的缺失以及数据类别不均衡等问题,从不同的数据驱动方法进行分类,主要包括基于传统机器学习、基于深度学习和基于集成学习的换道意图识别方法,对近年来这些方法的研究成果进行了回顾和总结.关于换道行为的认定,存在两种主流方案,即车辆穿越车道线和未穿越车道线.对于未穿越车道线的车辆,主要应用于驾驶者换道意图的早期识别方法;而当车辆穿越过车道线时,则通常被用于完整的换道过程的识别.在换道意图标注的研究中,研究者们针对固定时间窗口和航向角阈值对标注精度的影响进行了深入探讨.为了找到最优参数,如最佳的固定时间窗口和航向角阈值,研究者们采用了网格搜索进行寻优.虽然这种方法在固定的驾驶场景中表现良好,但在不同的驾驶场景中,如何实现参数的自适应调节仍然是一个挑战.针对换道数据类别不均衡的问题,研究者采用两种策略:一是调整数据采样方法,利用欠采样和过采样技术平衡各类别样本数量;二是采用对不均衡数据适应性强的分类模型,如集成学习算法或代价敏感学习,以维持较好的分类性能.

意图驱动的卫星网络资源管理架构研究

低轨卫星网络的发展为实现全时无缝和全球覆盖提供了一种新颖的网络范式。在动态复杂的低轨卫星网络环境中,智能高效的资源管理策略在资源有限的情况下至关重要。因此,关注低轨卫星网络的资源管理问题,考虑将意图驱动网络与低轨卫星网络的资源管理相结合。首先,建立了一个低轨卫星网络的异构资源管理模型;其次,设计了一种基于意图驱动的资源管理框架,提高有限资源的利用率,满足多种任务的不同需求;然后,使用异构资源管理策略解决资源管理问题;最后,通过一个具体的场景来说明这个架构的应用。仿真结果表明,相比于传统资源管理架构,意图驱动的资源管理架构能够有效提升任务收益与时效性。

意图驱动数据链网络策略协商模型与算法

针对意图驱动数据链网络中多条意图策略冲突问题,提出一种基于优先级的意图协商算法,实现网络资源受限条件下意图策略最优配置。所提算法综合考虑时间、带宽两个维度的资源,通过回收已配置低优先级意图资源间接增多可用的网络资源,提高待配置高优先级意图业务质量。同时,利用最优化求解得到待配置高优先级意图、被回收低优先级意图的最佳资源分配方式,避免意图因资源不足强行降级而导致服务质量急剧下降的问题。实验结果表明,所提算法提高了数据链网络资源规划能力,相较于已有的协商算法,在意图服务质量上有6.0%和5.5%的提升。

6G网络智慧运营架构及演进研究

网络运营作为6G网络的一个重要基石,是实现6G愿景目标的重要保障。通过对国内外6G发展现状的研究,分析了6G典型业务和技术对网络运营的需求,提出了6G网络智慧运营的目标愿景及体系架构,并对演进趋势进行了探讨。

生成式人工智能赋能意图驱动界面交互范式的应用研究

本文对用户界面交互范式模式进行了全面的技术解析,重点探讨了生成式人工智能技术在此领域的突破性进展。通过揭示WIMP等传统模式的演进路径与内在限制,本文提出了一种以用户意图为导向的交互模型(Intent-Driven Interaction Model,IDIM),该模型包含意图域、对话流、互动启示以及多模态交互等关键组成部分,不仅为交互设计理论提供了新的视角,还为人工智能技术的深入应用奠定了基础。

一种需求驱动的自主Web服务聚集方法

引入具有主动搜索需求能力的自主Web服务概念,提出基于环境本体的意图-行为-实现机制,用于描述服务请求和自主Web服务能力,构型了一种需求驱动的自主Web服务聚集的模型.给出了基于意图-行为-实现机制的需求能力匹配算法和自主Web服务聚集算法.最后,通过对应用案例的研究来展示该方法的可行性.

基于测试代码变化的重构意图推测方法

已有的重构工具主要在传统开发模式下,针对源代码的变化来推测重构.对于目前流行的测试驱动开发方法,缺乏有效的工具指导实施测试驱动重构.为此,本文提出了一种基于测试代码变化的重构意图推测方法,在测试驱动开发过程中,通过实时监控捕获测试代码的变化,并依据启发式规则推测可能的重构操作.该方法在两个实际的测试驱动开发项目上进行了验证.结果表明该方法比现有方法更为高效准确,其准确率提高约15%,查全率提高了33.3%~42.8%.

大学生创业带动就业路径依赖模型研究--基于创业意愿视角

本文在对大学生创业带动就业文献综述基础上,通过对261所高校大学生的调查数据,采用计划行为模型建立大学生创业带动就业路径依赖模型。模型结果表明大学生的创业能力、大学生亲友支持以及大学生创业促进就业政策对大学生是否愿意参与创业活动具有显著影响,但大学生创业态度对刺激创业活动的影响效果不显著。相应的,本文从"大学生创业促进就业政策宣讲力度"、"大学生亲戚朋友支持创业态度"、"高校大学生创业教育人才培养方案"三个角度提出提升大学生创业意愿的建议。

数据机理混合驱动的交通车意图识别方法

交通车意图识别对提升智能汽车决策规划性能具有重要意义。本文从驾驶行为生成机理角度分析了驾驶人换道过程的各阶段,分别建立了基于马尔可夫决策过程的驾驶人意图预测模型、基于动态安全场的换道可行性分析模型和基于双向多长短期记忆网络(Bi-LSTM)的车辆行为识别模型。通过融合具有明确时序关系的上述模型,提出了一种数据机理混合驱动的交通车意图识别方法,并利用NGSIM数据集进行模型训练和验证。结果表明该方法在交通车到达换道点前1.8 s处的识别准确率即超过90%,在换道点处识别准确率可达97.88%,具有较高的识别准确率和较长的提前识别时间。

智能化网络研究进展及舰艇应用分析

智能化网络是网络技术与人工智能技术深度融合的产物,可以使网络具备感知、思考、学习和行动的能力。首先分析舰艇装备对网络智能化发展提出的要求,其次介绍智能化网络相关概念及标准化进展,从ICT设备厂商、电信运营商、学术研究团队、美国海军等维度介绍智能化网络研究进展,最后总结舰艇网络发展现状,探讨分析舰艇网络智能化发展趋势,为推动舰艇网络向高效能、智能化方向演进提供支撑。

意图驱动的云网融合按需编排

随着云计算与互联网技术的飞速发展,用户业务需求呈现多样化的发展趋势,云网融合成为当前信息通信产业发展的重要选择。目前,云网融合仅实现了简单的云网互联,无法解决多样化业务需求与海量异构资源供应的重重问题。因此,推动云网融合仍需加强云业务的按需交付能力。意图驱动网络作为一种新的网络范式,成为解决这一难题的可行选择。梳理了云网融合的研究现状,总结了意图驱动云网融合业务按需编排研究的必要性;提出了意图驱动的云网融合架构,并对其关键技术进行了分析,在此基础上提出了云业务按需编排模型;最后,在混合云互联和工业互联网场景下,分析了意图驱动的云业务按需编排模型,对未来进行了展望。

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图,提高车辆行驶安全性,综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先,筛选和平滑处理车辆轨迹数据,将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类,构建换道意图样本集。其次,构建融合注意力机制的CNN_GRU模型,识别换道意图样本集,考虑到行驶过程中车辆之间的交互性,将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入,经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入,经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数,利用Softmax层识别换道意图。最后,选用NGSIM中US-101数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的CNN_GRU模型性能,同时,与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明,所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%,迭代时间为6.66 s,相比于其他模型准确率最多提高9.89%,最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别,模型可在车辆换道前2 s内均能识别换道意图,准确率在89%以上,表现出良好的识别性能。

意图驱动端到端网络切片编排与控制

6G系统将实现面向千行百业的多样化和定制化的按需网络服务。端到端网络切片可为用户提供按需灵活的服务保障。然而,现有的基于网络切片的网络服务编排与控制技术存在人工参与度高、配置复杂度高及运维成本高等问题。因此,需要一种解决方案应对这些挑战。意图驱动网络具有灵活可重构和自适应策略优化等特性,可提升用户端到端的服务体验。提出了意图驱动端到端网络切片编排与控制系统架构,该系统由业务应用层、意图使能层和基础设施层构成;在此基础上,设计了意图解析模块、编排与控制模块;并从用户满意度和系统智能性等角度构建效用评估模型,通过仿真评估系统效用。