摘要：为提升网约车接单率和利润率、实现全局供需平衡,提出一种基于需求密度预测的网约车集约化调度方法。首先,根据历史数据设计基于多层混合感知野的深度时空残差感知网络结构,该网络基于需求频度划分历史时空数据,并通过卷积指数线性网络及残差单元对不同时空数据进行差异化处理。结合基于门控机制的融合及求和融合方法动态聚合时间、空间和外部特征,实现了对需求密度的准确预测,从而预估网约车需求密度集群效益。其次,基于网约车经济效益和需求密度集群效益,建立调度数学模型,设计传感邻域限制调度范围,提升搜索效率。将遗传算法与匈牙利算法相结合,提高算法寻优能力,避免基因缺失,通过改进选择和变异算子,增强遗传算法的局部随机搜索能力,规避早熟风险,从而得到网约车与乘客的最佳匹配结果,保证了全局供需平衡和总体盈利能力。最后,基于大规模真实数据集对预测模型的性能和调度算法的有效性进行验证,实验结果表明,预测模型精度可达到97%,调度算法的求解质量可达最优解的99%,可为网约车平台提供调度策略,保障交通系统稳定。

摘要：目的探索将ChatGPT应用于泌尿外科PBL教学的可行性,结合EBM+PBL教学特点设计相关教案。方法采用自填式网络匿名问卷对所在单位参与泌尿外科PBL教学的师生进行调查,内容包括ChatGPT使用情况、技术认知、风险认知等方面,根据调研结果设计PBL教案。结果共回收有效问卷43份,30人曾使用ChatGPT,师生之间的使用情况差异无统计学意义(P>0.05)。有34.57%的被调查者认为ChatGPT是简单易用的内容回答程序;75.31%认为存在人工智能错误、隐私及其他安全风险;54.32%认为ChatGPT提供的答案存在歧视或偏见。总体上,学生对ChatGPT应用于泌尿外科PBL教学的探索给予了积极评价和肯定。其中,84.38%的学生认为能增强学习兴趣,提升思考与归纳能力;75.00%的学生认为有助于对疾病知识点的理论掌握和临床思维能力的培养。结论在师生对ChatGPT有认知基础的前提下,可积极挖掘其在教学中的应用。所设计的PBL教案既有形式和内容上的创新,又充分实践了学科交叉融合培养,是人工智能时代科技助力医学教学大胆有意义的尝试。

摘要：教科书整体建构的不断优化,体现了语文教学理念的重大变革,即课外阅读课程化。进入阅读,学生便打开了智慧的窗口、文学的窗口。他们与书本为友,与书本中的各种人物交流,久而久之,思想精华的积淀就会形成学生的精神底色。就阅读而言,引导学生读整本书尤为重要。