多媒体互动技术在舞台设计中的应用

在现代化技术的发展过程当中,舞台技术的应用也越来越先进,多媒体的应用能够为舞台设计效果的提升带来更多支持,因此被广泛应用在该领域当中。因为多媒体应用具有综合性特点,舞台设计所属艺术范畴之内,在多媒体的应用之下,不但能够节约舞台设计消耗的人力、物力等资源成本,而且还能将设计效果有效提升。鉴于此,该文着重分析舞台设计领域多媒体的应用价值,并对该技术的实践应用策略深入探讨,期待能够为欣赏者带来全方位的艺术享受。     

分析农村人口老龄化和年轻人口流失对农业经济的影响和策略

随着我国改革开放以来,综合国力持续增长,城镇化作为我国的发展战略之一,也取得了较为积极的进展。近年来,随着我国呈现出人口老龄化的趋势,对于农村而言,人口老龄化和城镇化带来的年轻人口流失是不可忽视的现象,对于农业经济将带来一定影响。而实现“中国梦”就必须着力提高农业经济发展程度,深入推进乡村振兴。因此,该文通过讨论农村人口老龄化和年轻人口流失对农业经济的影响和策略,以期为经济社会发展提供一定理论参考。     

“互联网+”时代医院档案管理的创新策略

近几年,在科学技术不断发展进步的背景下,互联网开始渗透到社会上的各个领域,这使得“互联网+”理念被提出,逐渐开始广泛应用于各行各业。对于处于“互联网+”时代下的医院档案管理而言,应注重结合时代发展变化,探索一些新的管理策略和方法,进一步提高医院档案管理水平。因此,该文便针对“互联网+”时代医院档案管理工作的创新策略做出分析和探讨。     

人工智能在公共管理中的应用研究

该文主要从人工智能在公共管理中的应用研究进行阐述说明。随着现代社会对信息技术的飞速发展与广泛运用,人们的日常生活与工作方式都产生了较为明显的转变。因为阿尔法狗的成功研究,现代人们逐渐对人工智能产生强烈的兴趣,人工智能的发展也为公众的生活带来了多样化的选则。促进信息技术在公共管理当中的运用,可以更好地促进公共管理事业的进步与发展,该文针对人工智能在公共管理当中运用现状进行分析,并提出合理的指导策略,以提升国家综合竞争力。     

安徽省民办高校国际化发展问题及对策研究

随着经济全球化的不断深入与发展,高等教育国际化水平俨然成为高校竞争的有力手段。安徽是科教大省,理应承担起培养国际化人才的重任。而安徽民办高校则更要借助这一发展趋势,充分考虑该省以及自身实际,积极迎接挑战,探索人才培养国际化发展的方向和目标,不断提高办学水平实现跨越式发展,从而为区域建设提供智力支持。     

考虑双供应商的维护和备件订购联合决策优化

为优化双供应商情形下的设备维护和备件订购联合决策,以多零件并行制造系统为对象,采用泊松过程刻画零件的随机退化,基于马尔科夫决策过程对零件替换和备件订购联合决策进行建模,基于设备状态信息和库存状态信息建立系统状态的转移概率,以最小化系统平均总成本为目标,通过值迭代算法求取最优的设备维护和备件订购联合决策.在此基础上为提高计算效率,缩短求解时间,基于序列优化的方法设计启发式策略,通过双零件系统分析了最优策略和启发式策略的决策差异.敏感性分析结果显示,相比最优策略,启发式策略可以在成本增加率不超过5%时减少计算时间.     

职业院校民宿管理与运营服务人才培养模式策略实践研究

想要提高乡村地区的社会经济发展水平,相关部门就必须加强社会主义新农村建设。发展民宿产业是实现乡村振兴战略的重要途径,是推动乡村经济发展的重要措施。基于此,本文分析了职业院校民宿管理与运营服务人才培养价值,提出了职业院校民宿管理与运营人才培养策略。     

中小企业新媒体营销管理策略研究

新媒体时代,中小企业无论在资金上还是营销资源上都比较有限,无法和大型企业相提并论。因此,中小企业如果不能及时对自己的营销路径进行创新,就很容易会陷入到困境之中。本文从新媒体的概念出发,从各个角度分析了目前中小型企业在营销管理方面存在的问题,并制定了相应的市场营销策略,希望可以加强我国中小型企业的营销管理水平,促进我国市场经济的稳定持续发展。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system,MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法.分析算法框架及训练方...     

面向复合材料带隙预测的两段式集成学习模型构建

带隙是钙钛矿型复合氧化物材料重要的特征参数,对材料的物理化学性质起决定性作用,如导电性能和光电性能等.为了寻找适合不同应用领域的钙钛矿型材料,利用机器学习进行带隙预测是一种重要的研究手段.构建了一个两阶段异质集成学习模型,在第一阶段使用多种不同的基础机器学习器(回归模型)进行预测;在第二阶段把对预测结果影响较大的描述子和基础机器学习器进行集成学习.利用该模型对210种钙钛矿型复合氧化物材料的带隙进行预测,并与多种独立的机器学习算法以及不同集成策略模型的预测性能相对比,评估了本模型的预测性能.结果表明,这种两段式的集成学习模型能够更好地学习到材料数据的内在关系,并具有较好的预测效果和较强的泛化能力.