智慧化背景下社区养老服务网格化管理系统建设研究

智慧化背景下,社区养老服务网格化管理系统建设能够实现对社区养老服务各项资源和服务内容的高效整合,极大地提升了社区养老服务的质量和效率。智慧化背景下社区养老服务网格化管理系统建设是一个系统化、全面化的过程,主要包括搭建养老服务网格化管理组织架构、建设养老服务网格化管理运行机制、设计养老服务网格化管理服务流程三大方面。在此基础之上还应注重整合资源,搭建社区养老服务网格化管理平台;实现信息共享,完善社区养老服务网格化信息平台;加强人力支持,打造社区养老服务网格化管理队伍。最终为社区养老服务网格化管理提供保障。

乡村振兴背景下农村实用型人才建设路径研究

以提产增质和增收致富巩固脱贫攻坚,实现乡村振兴,需要以高素质的农民群体作为支撑。而农民群体需要以农村实用型人才作为示范和引领,才能利用其知识和技能优势助推产业振兴、文化振兴、环境振兴和组织振兴,最终实现乡村振兴。现阶段,我国农村实用型人才队伍无论是数量还是质量,均无法满足全面推进乡村振兴的整体要求,需要从观念、环境、制度、教育等多层面推动农民群众向实用型人才转变,弥补因青壮年劳动力外流等因素导致的人才缺口,进而真正实现人才赋能乡村振兴。

基于SMOTE-GA-CatBoost算法的全国地表水水质分类评价

针对地表水分类评价中水污染特征空间的高冲突性以及水质类别的不均衡性等问题,以7项地表水水质指标为水质评价因子,采用SMOTE过采样技术结合遗传算法和CatBoost模型对全国主要江河和重要湖库分别进行水质分类评价,并与其他4种改进集成算法进行对比.结果表明:SMOTE预处理有效改善样本类别的不均衡性,提高CatBoost模型对少数类水质样本分类的准确性;遗传算法调参有效提高CatBoost模型的收敛速度和分类精度,优化了模型的分类性能;SMOTE-GA-CatBoost模型对江河和湖库的水质分类效果均优于其他4种改进集成分类模型,其对江河水水质分类的准确率、精确率、召回率、F1分别为97.7%、97.8%、96.1%、96.9%,对湖库水水质分类的准确率、精确率、召回率、F1分别为96.7%、96.2%、95.4%、95.8%,该模型可以实现不同水域的水质分类评价.