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关键词： 学龄人口变动   学前教育   教育强国   财政投入充足需求   在园幼儿规模   生均公共财政经费  

摘要： 充足的财政投入是学前教育普及普惠发展的重要保障。在学龄人口变动的新形势下,需科学规划学前教育财政投入。结合教育强国建设目标,采用国际比较法和指数平滑法预测2025—2035年我国学前教育财政投入充足需求。结果显示:中、低方案预测在园幼儿规模呈持续减少趋势,高方案呈先快后慢增长趋势,2035年达到峰值;生均公共财政经费逐年上升,预计2035年将增至2.24万—2.3万元;中、高方案预测学前教育财政投入充足需求总体呈上升趋势,低方案则呈下降趋势,2035年低、中、高方案预测该充足需求分别为0.34万亿—0.35万亿元、0.54万亿—0.56万亿元、0.75万亿—0.77万亿元。建议政府上移投入主体重心,逐步建立充足导向的学前教育财政投入制度;部门协同监测学龄人口变动,动态调整学前教育财政投入;拓宽教育经费筹措渠道,多元主体共同参与成本分担。

关键词： Static analysis   Bayesian inference   Large language models(LLMs)   Alarm ranking  

摘要： Static analysis presents significant challenges in alarm handling, where probabilistic models and alarm prioritization are essential methods for addressing these issues. These models prioritize alarms based on user feedback, thereby alleviating the burden on users to manually inspect alarms. However, they often encounter limitations related to efficiency and issues such as false generalization. While learning-based approaches have demonstrated promise, they typically incur high training costs and are constrained by the predefined structures of existing models. Moreover, the integration of large language models (LLMs) in static analysis has yet to reach its full potential, often resulting in lower accuracy rates in vulnerability identification. To tackle these challenges, we introduce BinLLM, a novel framework that harnesses the generalization capabilities of LLMs to enhance alarm probability models through rule learning. Our approach integrates LLM-derived abstract rules into the probabilistic model, using alarm paths and critical statements from static analysis. This integration enhances the model’s reasoning capabilities, improving its effectiveness in prioritizing genuine bugs while mitigating false generalizations. We evaluated BinLLM on a suite of C programs and observed 40.1% and 9.4% reduction in the number of checks required for alarm verification compared to two state-of-the-art baselines, Bingo and BayeSmith, respectively, underscoring the potential of combining LLMs with static analysis to improve alarm management.

关键词： 职业本科教育   创新创业能力   区域产业需求  

摘要： 职业本科教育作为衔接高等教育与产业发展的重要纽带,其核心使命在于培养高层次技术技能人才。处于区域经济转型期和技术升级背景下,对产业人才的需求不断增加,创新人才培养质量直接影响着区域产业的创新活力。探讨双方的契合性有利于建立以产业需求为导向的人才培养模式,实现职业本科教育同区域产业及创新链条的匹配,增强人才培养与产业需求的匹配度,为学生职业成长提供助力。同时,提高就业及创业能力,推动区域产业创新升级,实现教育链、人才链和产业链的有机衔接,实现职业教育改革目标,助推区域经济高质量发展。

关键词： 研究生教育   岩石力学数值实验   教学改革  

摘要： 岩石力学课程是土木工程研究生培养的核心课程,其教学需兼顾复杂工程问题解决能力与价值观塑造双重目标。针对传统教学模式中理论与实践脱节、思政元素碎片化的问题,文章以真实破坏过程分析RFPA数值实验为核心,构建“技术—伦理”双闭环教学体系,通过模块化课程设计、多场耦合仿真实验及伦理情景任务,实现专业能力与价值观的同步提升。

关键词： 全科医学   全科医生   资源配置   公平性   新疆维吾尔自治区  

摘要： 背景全科医生作为居民健康的“守门人”,是我国基层医疗卫生服务的主力军。新疆维吾尔自治区(以下简称新疆)基层人才资源比较短缺、人才结构不合理等突出问题亟待解决。目的在了解新疆全科医生配置现状基础上,评价配置公平性并预测2025—2030年新疆全科医生需求数和缺口数,为全区全科医生合理配置及培养提供参考依据。方法收集2012—2019年新疆全科医生相关数据,数据来源于《中国统计年鉴》(2021年)、《中国卫生健康统计年鉴》(2013—2020年)和新疆维吾尔自治区卫生健康委员会文件。应用集聚度、洛伦兹曲线和基尼系数分析全科医生配置公平性,并结合平均增长模型和卫生需求预测法对全科医生需求数和缺口数进行预测。结果新疆全科医生年均增长率为16.58%,预测到2025年需要9411~9452名全科医生,存在3938~3979名的缺口;全科医生资源按人口配置集聚度均大于0,按地理面积配置集聚度均小于1,且两者集聚度均呈逐年下降趋势;全科医生培训名额数按人口配置的各地区及总体基尼系数均小于0.300,按地理面积配置的总体及新疆北部地区的基尼系数为0.415、0.457,其他地区的基尼系数均小于0.300。结论新疆全科医生配置及培养工作取得了一定进展,增速较快,数量达到总体目标,但仍存在较大缺口,全科医生资源按人口配置公平性优于按地理配置,其中新疆北部地区是培训名额按地理面积配置不公平的主要来源。因此在进一步的全科医生配置及培养工作中,应当在参考预测需求数和缺口数的基础上,继续壮大全科医生队伍,以重点地区为切入点不断提高按地理面积配置的公平性,在保证全科医生数量的同时,兼顾卫生服务可及性。

关键词： 路径优化   卡车-无人机协同   需求不确定   自适应大规模邻域搜索算法  

摘要： 针对突发事件发生后,部分受灾点的应急物资需求呈现波动性,为提高应急物资配送效率,对需求不确定下的卡车-无人机协同的路径优化问题进行研究。首先,引入需求不确定水平参数,建立卡车与无人机协同配送的鲁棒路径优化模型;其次,提出一种改进的自适应大规模邻域搜索算法(IALNS),通过设计多样化的删除与修复算子以增强解的多样性,同时通过模拟退火过程更新解,保证解的收敛性;然后,利用Solomon算例验证算法的有效性,并与传统的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行比较,GA、PSO与IALNS算法的平均GAP分别为15.18%,12.91%,验证了算法的可靠性;最后,对需求不确定水平参数、无人机载重以及续航里程进行灵敏度分析。实验结果表明,鲁棒优化模型和IALNS算法可以保证受灾点在需求波动下卡车-无人机路径的可行性。

关键词： 计算机软件与理论   机载软件形式化建模   变量关系模型   自然语言需求建模   测试用例自动生成  

摘要： 研发具有安全关键特征的全权限数字化发动机控制(Full authority digital engine control,FADEC)软件是当前大飞机航空发动机控制系统研制的重要任务。本文工作面向大飞机FADEC软件研发中的需求分析与测试挑战,基于变量关系模型(Variable relation model,VRM)提出了对条目化自然语言描述的FADEC软件需求形式化建模、分析和基于模型测试用例生成的技术方法,并对FADEC中启动燃油控制软件(Start fuel control,SFC)功能实例进行了研究。研究包括对FADEC自然语言需求文档开展结构化预处理,生成领域概念库;通过需求规范化生成形式化建模框架;基于变量关系模型开展多范式的分析;基于需求模型自动生成测试用例;对FADEC需求建模分析中的领域特征问题进行总结分析等。本文对FADEC软件需求提供了建模与测试的工程经验。

关键词： 冷酷无情特质   基本心理需求   网络欺负   中学生   调节效应  

摘要： 探讨基本心理需求在冷酷无情特质和网络欺负关系中的调节作用,采用冷酷无情特质量表、基本心理需求量表、网络欺负量表对1075名中学生进行调查。结果显示:冷酷无情特质与网络欺负显著正相关,基本心理需求与冷酷无情特质、网络欺负呈显著负相关;基本心理需求可以调节中学生冷酷无情特质与网络欺负的关系,冷酷无情特质与基本心理需求的交互项显著负向预测网络欺负,在高基本心理需求水平下,冷酷无情特质能显著降低中学生的网络欺负行为。得出结论:基本心理需求可以削弱冷酷无情特质对中学生网络欺负的预测作用。

关键词： 健康科普   健康素养   Kano模型   河南省  

摘要： 目的:探讨河南省不同健康素养水平居民健康科普需求的差异。方法:采用多阶段抽样方法,在河南省健康素养监测点内选择606名居民为研究对象。采用基于Kano模型的健康科普需求属性问卷和居民健康素养监测问卷分析不同健康素养水平居民的健康科普需求。结果:606名居民的健康素养具备率为24.26%,92.74%的居民愿意了解健康科普知识。不同健康素养居民在愿意了解健康科普知识的原因上存在差异(P<0.05),不具备健康素养者倾向于自身存在健康问题的原因,而具备健康素养者更多出于拓展知识面和对医学知识感兴趣的原因。34项健康科普需求条目的属性分类结果显示,在具备和不具备健康素养的居民中,魅力属性需求分别有13和8项,期望属性需求分别有2和8项,反向属性需求均有3项。Better-Worse矩阵图进一步显示健康科普需求存在差异,不具备健康素养的居民对家庭和妇幼保健知识,电视、报纸、书籍途径的需求程度更高;具备健康素养的居民对专家讲座,海报、宣传栏、宣传册途径和放假时间的需求程度更高。结论:不同健康素养的居民均有较强的健康科普需求,但其健康科普需求的动机不同,并且在健康科普内容需求、开展形式与渠道需求上都存在差异,应针对不同健康素养居民开展健康科普活动。

关键词： 人工智能型人力资源管理   人力资本弹性   人力资源管理价值校准   人力资本潜力   组织竞争优势  

摘要： 基于劳动价值论、交换理论与资源基础观,以“人力资本弹性”与“人力资源管理价值校准”为核心变量,分析了人工智能型人力资源管理(AIHRM)情境下员工潜力与组织竞争优势的激发机制,提出了AIHRM系统包含动态性、平衡性与整合性的三维特征,并论证了其在“动态性—平衡性—整合性”三维路径下对员工潜力与组织竞争优势激发的作用机制,以及探讨了外部环境变动对人工智能型人力资源管理激发员工潜力与组织竞争优势的调节作用,进而为构建适应复杂环境的战略型人力资源管理体系提供了理论支持,也为企业在数字化转型过程中实现人机协同与人才价值提升提供了实践启示。