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关键词： 劳动教育   职业生涯规划教育   高校   实践路径  

摘要： 劳动教育是高等教育人才培养体系的关键部分,职业生涯规划教育中富含丰富的劳动教育元素,是开展劳动教育的重要载体。在新时代复合型人才培养体系建构、中国式高校职业生涯规划教育体系构建、职业生涯规划教育为劳动教育提供实践载体多元化等众多需求下,劳动教育和职业生涯规划教育密不可分。二者在培养理念与价值引领、培养实践与能力固培、培养体系与终身发展等方面的一致性和联结性,为其在理论和实践中的融合提供可行性参考。高校要在内容选择、方式方法、保障体系等方面加快劳动教育融入高校职业生涯规划教育,提升综合育人效果,进而为大学生践行劳动精神、明晰职业生涯目标、实现高质量就业指明方向,也为国家高质量教育体系的完善提供参考。

关键词： 原位高频监测   水文及水质监测   水文及物质循环过程   水污染防控   水资源管理  

摘要： 借助声学、光学和电化学等多类传感器技术,原位高频监测已实现对水位、流量及多项水质参数的连续、高时空分辨率观测。系统梳理原位高频监测在水文水资源领域的发展与应用,归纳了不同技术阶段在采样频率、监测指标类型及数据获取能力方面的演进过程。相关应用研究显示,该技术在流域水文过程示踪、物质迁移机制解析、水环境污染防控、水资源精细化管理及山洪灾害预警等方面显著提升了过程刻画精度与响应时效性,能够有效捕捉传统低频采样难以识别的短时水文事件、水源动态变化及污染物通量突变,为流域尺度水文与水环境研究提供关键数据支撑。然而,该技术目前在监测指标覆盖、传感器长期稳定性、复杂环境适应性、设备建设与维护成本及高频数据处理能力等方面仍存在一定局限性。未来发展应重点推进低成本、多参数集成传感器,并结合物联网技术优化系统性能,实现原位高频监测的智能化、精准化与高效化。

关键词： 国土空间规划   一体化地表变化监测   多源数据融合   人工智能  

摘要： 为提升“多规合一”框架下国土空间治理效能,文章针对当前监测体系存在的多源数据分散、动态响应滞后与跨部门协同不足等问题,基于“地表系统演化理论”“多源异构数据一体化融合理论”等理论,构建了面向国土空间规划的一体化地表变化监测技术体系。该体系涵盖空天地海数据感知、智能融合处理、动态模拟预警及规划全流程支撑四个层次,形成“数据-技术-应用”闭环。以陕西省榆林市为例开展实践验证,结果表明,该体系可显著提升自然资源监测、建设项目选址、生态保护与文化遗产管控等方面的工作效率与精度,为国土空间精细化治理与可持续发展提供可靠的技术支撑。

关键词： 浙东白鹅   肌内脂肪   腹部脂肪   皮下脂肪   脂质组学  

摘要： 本研究旨在探讨鹅不同部位脂肪组织的脂质代谢差异,为靶向调控肌内脂肪(Intramuscular Fat,IMF)沉积提供分子依据。试验首先选取70日龄(低IMF组)与300日龄(高IMF组)浙东白鹅肌肉组织开展肉品质分析。结果显示:低IMF组胸肉的水分含量、亮度(L*)、红度(a*)、系水力和肌纤维密度显著高于高IMF组;高IMF组的IMF含量、剪切力和肌纤维直径高于低IMF组(P<0.05)。在明确不同IMF含量的鹅肉质具有显著差异后,进一步采集70日龄鹅肌肉、腹部脂肪(Abdominal Fat,AF)和皮下脂肪(Subcutaneous Fat,SF)组织,结合HE染色和脂质组学技术分析其异质性。结果表明:肌内脂肪细胞直径小于AF和SF,且细胞密度更高(P<0.01)。脂质组学分析显示,脂肪组织共鉴定出6大类36亚类脂质成分,甘油三酯(TG)为3种组织中最主要的脂质成分。差异分析表明,IMF与AF间检出165个差异脂质分子(DLMs),IMF与SF间检出129个,其中47个DLMs为两组(IMF vs AF、IMF vs SF)比较所共有。IMF中上调的DLMs主要富集于甘油磷脂类;而AF和SF中上调的DLMs主要富集于甘油酯类(P<0.05)。由以上可知,鹅IMF的脂质组成以结构性脂质(甘油磷脂类)为主,而AF和SF则以储能性脂质(甘油酯类)为主,该结果为靶向调控IMF沉积提供了重要的分子依据。

关键词： 无人机   路径规划   蚁群算法   动态建模   信息素调控   寻优效率  

摘要： 针对传统蚁群算法在无人机路径规划中存在的寻优盲目性强、收敛效率低及易陷入局部最优等问题,提出融合目标导向机制、路径潜力评估、迭代反馈更新及环境自适应调节的改进策略。通过构建多尺度动态栅格环境模型,优化状态转移规则与信息素调控机制,提升算法对复杂飞行环境的适配性。仿真实验表明,改进算法在路径长度优化率与寻优效率上均优于传统蚁群算法,能够在动态约束条件下为无人机提供更具实用性的最优路径。

关键词： 测控数传一体化   资源调度   空闲资源碎片   启发式算法  

摘要： 针对测控数传一体化调度需求、大规模卫星资源调度效率低下、调度后设备资源呈现高碎片化特征三个目前实际测控中遇到的突出问题,建立了测控数传一体化资源调度优化模型,提出了任务满足率和空闲资源碎片两个优化目标,并设计了三阶段启发式求解算法。该算法首先生成调度初始解,然后结合回溯搜索机制,引入禁忌表、随机搜索等启发式策略,提高任务满足率,最后通过建立可行解决策函数,优化资源分配,降低空闲资源碎片数量。实验结果表明,与现有基准算法相比,该算法求解效率至少提升4倍,任务满足率至少提高3.13%,空闲资源碎片数量至少降低18.05%。

关键词： 全自主移动机器人   路径规划   长短期记忆(LSTM)  

摘要： 为解决复杂动态环境下全自主移动机器人路径规划存在的效率低、适应性差及多目标权衡难题,提出全自主移动机器人全局最优路径智能规划方法。利用图注意力网络与空间重构单元提取环境的全局最优路径特征,采用改进基于密度的带噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法实现静态/动态障碍物与通行区的精准划分,构建长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)运动预测模型与多传感器融合的障碍物轨迹预测模型。在改进蚁群算法框架下进行全局路径搜索,引入路径长度、时间、安全与能耗的复合权重。采用三次B样条曲线平滑优化路径,引入曲率约束以抑制龙格现象。实验显示,该方法在低负载时段平均路径偏差降低33%,重规划次数减少65%,动态避障成功率提高至98%;高负载时段平均路径偏差降低40%,重规划次数减少52%,成功率达95%。

关键词： 新社会组织   党建效能   嵌入性理论   机制创新  

摘要： 随着新社会组织在我国经济社会发展中日益发挥重要作用,提升其党建效能成为巩固党的执政根基、促进其高质量发展、推进国家治理现代化的关键议题。当前,新社会组织党建仍处于摸索阶段,嵌入性理论视角下的结构—过程—功能—内生”分析框架为解决此类复杂问题提供了新思路。针对政党系统与社会组织系统在制度、资源、认知等层面的嵌入不足与耦合不畅等问题,要从深化结构嵌入、优化过程嵌入、创新功能嵌入与激活内生嵌入四个维度,积极构建“制度赋权—战略牵引”耦合机制、“信任构建—资源共享”共生机制、“协同高效—系统整合”互构机制、“价值内化—效能转化”融合机制,推动新社会组织党建工作从“有形覆盖”向“有效引领”转型,实现高质量党建引领新社会组织高质量发展。

关键词： 统一战线学   三大体系   自主知识体系   元理论   知识生产  

摘要： 从元理论视角审视统一战线学“三大体系”,既是夯实“三大体系”哲学根基、推动其自主知识体系从“外部规划”到“内在自觉”术语革命的理论前提,亦是厘清“三大体系”究竟“是什么”“何以可能”“以何可能”等基础性理论问题的逻辑必然。从本体论、认识论与价值论层面分析,当前统一战线学“三大体系”建设面临多重挑战:学科定位上,存在“依附性”与“主体性”的结构性张力;知识生产中,面临“阐释性”与“建构性”的系统性失衡;话语表达层面,呈现“工具性”与“学理性”的功能性错位。要以元理论自觉引领统一战线学“三大体系”建构,推动学科体系从“依附借鉴”走向“主体间性”,学术体系从“经验阐释”迈向“范式创新”,话语体系从“话语移植”转向“话语再造”,构建中国特色、中国风格、中国气派的统一战线学自主知识体系。

关键词： 针织车间   AGV   资源配置   Q-learning   果蝇优化算法  

摘要： 自动导引车(AGV)是针织车间数字化转型的重要组成部分。由于纱线种类和数量繁多且需同时供应,导致AGV资源利用率不足,制约产能扩张。为了提高产能,本文提出考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的资源配置优化问题,构建以最小化最大完工时间为目标的AGV资源配置优化模型,并采用基于Q-learning改进果蝇优化算法(QFOA)求解。首先,构建基于任务的三层编码方案,采用四种不同的初始化策略来提高初始种群质量。其次,将Q-learning与嗅觉搜索相结合,提升算法的局部搜索能力;在视觉搜索阶段引入种群合并策略,以增强全局搜索能力。最后,通过消融实验、对比实验和案例分析,对QFOA及其相关策略的有效性进行验证。案例分析结果表明,QFOA与FOA相比完工时间减少10.45%,与QABC相比减少4.42%。在不同规模的算例中,QFOA均表现出较高的稳定性和优越性。