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失地农民养老保障满意度及影响因素研究 ——以青州市王母宫为例

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失地农民养老保障满意度及影响因素研究 ——以青州市王母宫为例

作者：宋沁润烟台大学

学位级别：硕士

失地农民养老保障问题是我国社会事业发展中的一个重要课题。在近年来,随着我国工业化和城市化进程的加快,征地数量不断增加,同时也出现了大批的失地农民。这些农民失去了原有的土地保障,他们的养老问题日益凸显,作为城市化的参与者和... 详细信息

失地农民养老保障问题是我国社会事业发展中的一个重要课题。在近年来,随着我国工业化和城市化进程的加快,征地数量不断增加,同时也出现了大批的失地农民。这些农民失去了原有的土地保障,他们的养老问题日益凸显,作为城市化的参与者和影响者,关于失地农民的养老保障状况愈发引人关注,失地农民养老保障问题成为了一个亟待解决的课题。失地农民养老保障满意度与解决养老保障问题之间存在着紧密的关联,政府和社会能够根据失地农民的反馈调整和完善养老保障政策,从而提高他们的生活质量和社会整体的稳定性。为了深入了解失地农民对于养老保障的满意度,本文以青州市王母宫经济发展区的失地农民作为研究对象,在辖区内随机发放685份调查问卷,问卷内容从个人因素、被征地情况、经济因素、政策因素以及内心预期等五个方面设计问题并通过问卷调查及访谈获得相应调查数据。本研究以公共政策价值理论、马斯洛需求层次理论、土地换保障理论等理论出发,结合青州市王母宫经济发展区的现状,经二元logistic回归分析探究影响失地农民养老保障满意度的相关因素。结果显示:年龄、家庭人口数、被征地面积、收入变化、征地补偿款发放情况、养老保险个人缴纳部分承担情况、养老期待以及养老走势预期这八个因素对于养老保障满意度产生显著性影响,基于系数B和EXP(B)的分析,我们发现自变量年龄对因变量失地农民养老保障满意度的影响程度最大,而后是自变量养老走势预期和征地前后收入变化。为了提高失地农民的养老保障满意度,结合调查地实际状况,分别从政府及个人层面提出相应的政策建议:一从政府角度出发,完善征地补偿机制、保障失地农民的收入水平、强化养老保障体系。二从个人角度出发,提升个人养老意识和规划能力以及提升养老金融知识并调整养老期待。通过分析失地农民养老保障满意度及其影响因素,以期为失地农民养老保障问题的解决提供参考意义。

关键词：青州市失地农民养老保障满意度影响因素

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基于图论的AGV数量配置与调度优化方法

工业工程与管理 2024年第2期29卷 217-226页

作者：诸葛沁沁许钢焱周耀明上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 香港理工大学航空与民航工程学院中国香港999077

为了提高无人仓库的自动引导车(automated guided vehicle,AGV)系统运行效率,研究了大规模场景下无人仓库的AGV数量配置与调度问题。以最小化AGV数量和AGV总运输成本为目标,抽象出任务之间的时空约束来构建AGV共享网络,将数量配置与调... 详细信息

为了提高无人仓库的自动引导车(automated guided vehicle,AGV)系统运行效率,研究了大规模场景下无人仓库的AGV数量配置与调度问题。以最小化AGV数量和AGV总运输成本为目标,抽象出任务之间的时空约束来构建AGV共享网络,将数量配置与调度优化问题转化成图论当中的加权最小路径覆盖问题。计算结果表明:对比直接求解数学规划模型,图论方法在大规模场景下求解高效稳定,能够在满足任务时间要求的情况下,用更少的AGV数量以及对应运输成本最小的调度方案完成任务;针对300个任务规模的数量配置与调度问题,图论方法能够在4 s内完成求解,与数学规划模型的求解速度差距达到3个数量级,AGV数量减少10.3%。

关键词：仓储物流 AGV数量配置与调度时空网络加权最小路径覆盖

基于体验式教学的高中生物学社会责任培育研究

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基于体验式教学的高中生物学社会责任培育研究

作者：邹沁余贵州师范大学

学位级别：硕士

二十大以来,以习近平同志为核心的党中央从战略高度上重点审视了培养什么人、怎样培养人、为谁培养人的教育根本问题,强调育人的根本在于立德。按照《普通高中生物学课程标准(2017年版2020年修订)》的要求,高中生物学这一学科课程要以... 详细信息

二十大以来,以习近平同志为核心的党中央从战略高度上重点审视了培养什么人、怎样培养人、为谁培养人的教育根本问题,强调育人的根本在于立德。按照《普通高中生物学课程标准(2017年版2020年修订)》的要求,高中生物学这一学科课程要以提高学生的生物学学科核心素养为宗旨,该课程是通过学科课程具体落实立德树人根本任务的重要载体。所以,提升学生的生物学学科核心素养是在高中生物学这一学科课程中落实立德树人根本任务的首要保障。社会责任是高中生物学四大学科核心素养的重要组成部分,是学生适应未来社会发展和个人生活需要的关键素养。生物学课堂是发展学生社会责任素养的直接渠道,在生物学课程“核心素养为宗旨”、“教学过程重实践”两大基本理念的指导下,传统的生物学课堂教学模式急需改革创新。体验式教学作为一种开放的课堂教学模式,更加注重学生的实践体验,更能凸显学生的主体地位,也更有益于学生社会责任素养的发展。本研究将体验式教学融入到高中生物学教学中,旨在探寻体验式教学对培育学生社会责任素养的有效性。首先,本研究在查阅大量文献的基础上,阐明了在高中生物学教学中运用体验式教学培育学生社会责任素养的研究背景、研究问题、研究目的及意义、研究内容与方法,梳理了体验式教学、社会责任的国内外研究现状,界定了体验式教学、社会责任的相关概念,并阐述了体验式教学的相关理论基础。其次,采用问卷调查法,以实习学校为例,调查了学生对当前高中生物学课堂教学的主观感受及学生现有的社会责任水平,并在此基础上进行了学生主观感受与社会责任水平的回归分析,观察学生对高中生物学课堂教学的主观感受与学生的社会责任水平之间是否存在一定的相关性。调查结果显示:当前,学生对高中生物学课堂教学的主观感受较差,现有的社会责任水平不高,且学生对高中生物学课堂教学的主观感受可显著预测其社会责任水平,即当学生对高中生物学课堂教学的主观感受较差时,学生的社会责任水平也不高,反之则反。再次,基于上述调查的结果,提出了在高中生物学教学中运用体验式教学培育学生社会责任素养的四大教学原则和五种体验式教学类型,并在结合高中生物学具体教学内容的基础上,设计了运用体验式教学培育学生社会责任素养的教学设计案例。然后,进行了基于体验式教学培育学生社会责任素养的实践研究。研究选取实习学校高一(20)班作为研究对象,采取单组前后测设计的实验研究方法,在已经调查了学生对高中生物学课堂教学的主观感受、学生的社会责任水平并进行回归分析的基础上,结合设计的基于体验式教学培育学生社会责任素养的教学设计案例开展了教学实践。在教学实践后,再次调查学生对高中生物学课堂教学的主观感受及学生社会责任水平。最后,对收回的相关数据和文本进行量化分析和文本分析,结合分析结果,总结研究结论。量化分析的结果表明:教学实践后,学生对高中生物学课堂教学的主观感受较教学实践前有较大改观,学生社会责任水平的整体表现及水平三、水平四等级上的社会责任表现均显著优于教学实践前。由此来看,体验式教学对培育学生的社会责任素养具有一定的有效性。

关键词：体验式教学高中生物学社会责任

八倍体小偃麦92048及其衍生后代的分子细胞学鉴定

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八倍体小偃麦92048及其衍生后代的分子细胞学鉴定

作者：罗小沁西南科技大学

学位级别：硕士

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数字贸易对居民收入的影响研究

数字贸易对居民收入的影响研究

作者：祁沁晔安徽财经大学

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变截面梁式微陀螺的等效电路、接口电路设计与动力学实验研究

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变截面梁式微陀螺的等效电路、接口电路设计与动力学实验研究

作者：贾沁洪天津理工大学

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基于个性化联邦学习的医疗图像分类模型研究

基于个性化联邦学习的医疗图像分类模型研究

作者：何沁泽广州大学

学位级别：硕士

医疗图像分类系统能够有效辅助医生进行临床诊断,在医疗领域中发挥着重要作用。基于一般机器学习方法的医疗图像分类模型需要将客户端数据集上传至服务器进行训练,无法有效保护用户的隐私安全。基于联邦学习的医疗图像分类方法应运而生... 详细信息

医疗图像分类系统能够有效辅助医生进行临床诊断,在医疗领域中发挥着重要作用。基于一般机器学习方法的医疗图像分类模型需要将客户端数据集上传至服务器进行训练,无法有效保护用户的隐私安全。基于联邦学习的医疗图像分类方法应运而生,该方法能够在各医疗机构数据不出本地的情况下共同训练一个高效的公共模型。然而,不同医疗机构存在着地理位置与患者群体上的差异,这些差异可能会导致医疗机构之间的医学图像数据是非独立同分布(Non-independent Identically Distributed,Non-IID)的,进而降低联邦学习模型的准确率与收敛速度。为了解决以上问题,本文对基于联邦学习的医疗图像分类模型进行了优化,主要工作包括:(1)提出了一种基于迁移学习的个性化联邦学习优化方案。该方案借鉴知识蒸馏的核心思想,对联邦平均算法(Federated Averaging Algorithm,Fed Avg)中的本地训练方式和损失函数进行优化和改进,由全局模型指导个性化模型训练并为每一个医疗机构保留专有的个性化模型,以此缓解因医疗图像数据Non-IID引起联邦学习模型准确率下降的问题。(2)提出了一种基于同态加密与动态聚类的个性化联邦学习优化方案。该方案使用同态加密对本文提出的个性化联邦学习算法进行优化,并对Fed Avg中随机选择客户端进行聚合的方式进行改进。该方案首先使所有医疗机构在训练开始前获取服务器生成的密钥对,在上传本地模型参数前对其进行加密,在下载全局模型参数后对其进行解密;并在每轮聚合过程中对本地个性化模型的性能进行评估来决定是否参与聚合,聚合过程使用聚类算法将参与聚合的本地个性化模型进行分类聚合。实验表明该方案能够进一步缓解数据Non-IID引起联邦学习准确率下降的问题,提高联邦学习模型的收敛速度;并防止中间方通过模型参数反推得到医疗机构的原始数据信息,进一步保护医疗机构的数据安全。本文使用含有COVID-19图像的X光胸部疾病公用数据集进行实验,并与目前表现较好的联邦学习算法进行比较。实验结果表明,在医疗数据Non-IID时,本文方法的平均准确率比Fed Avg提升了5%,并且有着更快的收敛速度,同时也优于其他联邦学习算法如Fed Prox、Fed Bn与Fed Ap,显示出本文方法有效减轻了医疗数据Non-IID对联邦学习带来的不利影响,进一步保护了医疗数据安全,具有应用于实际医疗场景的良好潜力,能够在一定程度上解决基层医院医师匮乏、图像诊断专家稀缺的问题,潜在地缓解“看病难”的情况,使患者能够更便捷地获得专业的医疗服务。

关键词：医疗图像分类联邦学习非独立同分布知识蒸馏聚类

通信用高速光探测器的电极材料设计与刻蚀工艺的研究

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通信用高速光探测器的电极材料设计与刻蚀工艺的研究

作者：蔡沁怡北京邮电大学

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有效应用于中文电商评论的多标签分类方法

有效应用于中文电商评论的多标签分类方法

作者：邓沁东电子科技大学

学位级别：硕士