搜牧通第二届移动互联网专家会议
农村电商对农村居民收入的影响
农村电商对农村居民收入的影响目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究方法和数据来源 (5)2. 农村电商概述 (6)2.1 农村电商的发展历程 (7)2.2 农村电商的特点 (8)2.3 农村电商与传统电商的比较 (9)3. 农村电商的发展现状 (11)3.1 农村电商发展的主要地区 (12)3.2 农村电商的主要平台和模式 (13)3.3 农村电商面临的挑战与机遇 (15)4. 农村电商对农村居民收入的影响 (16)4.1 电子商务知识的普及与提高 (17)4.2 农村产品的市场拓展 (18)4.3 增加就业与创业机会 (19)4.4 促进农村经济结构转型 (20)4.5 面临的问题与挑战 (21)5. 影响农村居民收入的具体案例分析 (22)5.1 XY省的农村电商发展模式 (23)5.2 ABC村的电商致富故事 (25)5.3 其他地区的成功案例分析 (26)6. 政策建议与对策 (27)6.1 加强农村电商基础设施建设 (29)6.2 提供专业的电商培训与支持 (30)6.3 改善农村物流配送系统 (32)6.4 扶持特色农产品上行 (32)1. 内容概括农村电商蓬勃发展，成为助力农村经济增长的重要引擎。
本文将深入探讨农村电商对农村居民收入的影响，从多方面进行分析。
我们将介绍农村电商的发展现状及特点，明确其与传统电商的区别。
我们将分析农村电商对农民收入的增收途径，包括：通过线上平台销售农产品、发展电商服务、创立农村特色品牌等。
也将会探讨农村电商发展过程中面临的挑战，例如基础设施、信息化水平、人才短缺等。
本文将提出提升农村电商发展质量，促进农村居民增收的政策建议，为构建新型农村经济发展模式提供参考。
1.1 研究背景在全球化和信息化时代的推动下，电子商务已成为促进经济增长和社会发展的关键力量之一。
特别是在中国，随着宽带互联网的普及和新一代信息技术应用水平的不断提高，广大农村地区正迎来电子商务发展的黄金期。
AI使能的信道知识地图高效构建与应用
AI使能的信道知识地图高效构建与应用目录1. 内容概括 (2)1.1 AI与信道知识地图简介 (2)1.2 高效构建与应用的必要性 (3)1.3 本文档结构概览 (4)2. 信道知识地图基础 (6)2.1 信道知识地图定义与构建原则 (7)2.2 数据的收集与整理方法 (9)2.3 分类与组织知识图谱的最佳实践 (10)3. AI技术在信道知识图谱中的角色 (11)3.1 机器学习算法的选择与训练 (12)3.2 自然语言处理在知识提取中的应用 (15)3.3 数据挖掘与深度学习算法 (16)4. 信道知识地图的构建流程 (18)4.1 需求分析 (19)4.2 数据准备 (20)4.3 模型选择与训练 (21)4.4 图谱结构设计 (23)4.5 图谱评估与质量控制 (24)4.6 部署与应用 (25)5. 信道知识地图的应用场景 (27)5.1 企业网络管理 (28)5.2 信息安全与威胁分析 (29)5.3 移动通信网络的优化 (31)5.4 智能交通系统 (33)5.5 其他潜在应用领域 (34)6. 案例研究 (35)6.1 信道知识地图在企业中的应用 (37)6.2 数据特性对信道知识图谱构建的影响 (39)6.3 信道知识图谱在学术研究中的用途 (40)6.4 信道知识图谱未来发展的展望 (41)7. 结论与建议 (42)7.1 总结已有研究成果与挑战 (43)7.2 对构建与应用信道知识图谱的最终建议 (44)7.3 未来的研究方向与发展趋势 (45)1. 内容概括本文档旨在介绍AI使能的信道知识地图高效构建与应用的相关知识和实践。
信道知识地图是一种将信道信息与网络设备、应用和服务相结合的可视化表示，有助于提高网络性能和安全性。
AI技术在信道知识地图的构建和应用过程中发挥着关键作用，包括数据挖掘、模式识别、智能优化等。
本文将详细介绍AI技术在信道知识地图构建中的应用场景、方法和技术，以及如何利用AI技术实现信道知识地图的高效管理和优化。
李策教授
博导简介 李 策教授李 策,男,汉族,1974年9月生,工学博士,教授,博导,无党派人士㊂1995年于合肥工业大学获电机电器及其控制学士学位,2003年和2013年分别于西安交通大学获控制科学与工程专业工学硕士和工学博士学位㊂历任兰州理工大学电气工程与信息工程学院电子信息系副主任㊁副院长等职务㊂2016年7月起任兰州理工大学新能源学院院长,是第二届甘肃省党外知识分子联谊会理事,I E E E ㊁A C M ㊁O S A 会员㊂兼任中国自动化学会混合智能专委会副秘书长㊁中国计算机学会计算机视觉专委会青年工作组副组长㊁中国人工智能学会模式识别专委会委员㊁中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员㊁教育部电子信息类专业教学指导委员会协作委员等㊂是甘肃省基础研究创新群体 智能信息感知建模中的基础理论与方法研究”负责人,2017年度科技部国家重点研发计划云计算和大数据”重点专项大数据分析应用与类人智能项目组会评专家㊂李策教授长期从事计算机视觉和智能机器人等方向的研究工作㊂在计算机视觉方面,主要聚焦视感知激励表达与计算,研究在超复数变换域中视注意表达机制,结合对抗学习和迁移学习等深度学习理论,积极探索时空视觉信息显著性特征组织和语义关联的有效计算途径,已在国内外知名刊物上发表多篇关于视觉显著性感知的算法和应用技术方面的论文㊂在智能机器人方向,聚焦自然环境感知与智能行为决策,主要研究机器人时空感知计算模型与自主规划混合增强智能理论与应用,已形成多项研究成果与发明专利㊂近年来主持和参与国家973项目㊁863科技计划项目㊁国家自然基金及省部项目等10余项;研究成果获省部级二等奖1项,授权发明专利5项,获批软件著作权3项㊂已在国内外期刊和会议上发表论文70余篇(S C I㊁E I 收录50余篇),其中包括国际知名期刊I E E ET r a n s o n I m a g eP r o c e s s i n g ㊁P a t t e r nR e c o g n i -t i o nL e t t e r s ㊁O p t i c sL e t t e r ㊁N e u r o c o m p u t i n g 等㊂在教学工作中,李策教授为本科生讲授过‘数字信号处理“㊁‘信号与系统“㊁‘微机原理“等课程,并指导毕业设计和全国大学生机器人R o b m a s t e r s 大赛等;为研究生讲授过‘现代数字信号处理“㊁‘图像处理与计算机视觉“等课程,是校研究生重点学位课程‘现代数字信号处理“的责任人㊂教学质量经学校教学督导评为优秀㊂李策教授曾获 甘肃省高等学校创新创业教育教学名师”等荣誉称号,所在团队被评为 甘肃省高等学校创新创业教育教学团队”㊂。
工业互联网场景下5G_uRLLC_资源调度研究
第22期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.22November,2023作者简介:钟云杰(1983 ),男,浙江桐乡人,高级工程师,本科;研究方向:系统集成,网络,信息安全,ERP ㊂工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度研究钟云杰1,张金丽1,张潮阳2,严晓康2,沈晓辉2(1.新凤鸣集团股份有限公司,浙江桐乡314513;2.浙江五疆科技发展有限公司,浙江桐乡314513)摘要:针对工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度问题,文章分析了工业互联网场景下uRLLC 业务的超低时延传输㊁高可靠性以及低数据量的要求,着重分析超低时延传输与高可靠性2项指标,针对上行传输场景与下行链路场景分析资源调度目标,分别设计了基于Q 学习算法的动态资源调度算法与基于终端业务调度时延要求的改进比例公平算法(DPF ),实现工业互联网场景下5G uRLLC 资源的合理调度㊂仿真分析结果表明,该调度方案在不同场景下均可以满足资源调度要求,上行传输场景的平均传输速率可达114.62bps ,下行链路场景可保证终端调度的优先级以及可靠性要求㊂关键词:工业互联网;5G 通信;uRLLC 业务;资源调度中图分类号:TN929㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀为了满足各类场景的应用需求,3GPP 提出了5G通信的3大应用场景,即高可靠低时延通信(uRLLC)㊁增强移动宽带(eMBB)㊁大规模机器类通信(mMTC)[1]㊂工业互联网场景对工业生产的信息传输可靠性要求较高,5G uRLLC 业务的应用可以在超低时延要求下,实现高可靠的工业生产数据传输,可以满足工业互联网场景的应用要求[2]㊂然而,工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度问题始终影响着业务通信质量,需要采取合理的资源调度策略,提高时频资源的利用效率,从而充分保障数据传输性能㊂1㊀模型构建与问题描述1.1㊀上行传输场景㊀㊀上行传输场景的资源调度问题集中在uRLLC 与eMBB 混合业务的资源调度问题,此时基站范围内同时存在着m 个uRLLC 用户(N u )与n 个eMBB 用户(N b ),前者具有零星㊁随机发送给业务的特征,发送业务状态定义为0=休眠㊁1=激活,则uRLLC 用户的状态集为:NU ={state U 1,state U 2, ,state U m },state U i ɪ{0,1}(1)其中,state U i =0表示uRLLC 用户i 处于休眠状态,不需要分配资源;state U i =1表示uRLLC 用户i 处于激活状态㊂当总频率资源块数一定时,首先面向uRLLC 用户分配少部分资源,即私有资源,其余资源同时供2种用户使用,通过中断概率对传输可靠性进行约束㊂则资源调度问题可转化为最大化系统与速率为目标的优化问题,约束条件共有4项,分别为uRLLC 业务传输速率阈值约束㊁eMBB 业务传输速率阈值约束㊁共享资源数量约束㊁共享资源中用户数量约束,数学模型如下:max㊀㊀ðN ui =1R U i+ðN bi =1R B js.t.C 1:R U i ȡR U min ㊀∀stateU i =1C 2:R B j ȡR B min ㊀∀j C 3:F -x ȡF bC 4:’(N uact +N b )∗F b /F -x ⌉ȡN userf ȡ’(N uact +N b )F u /F -x ⌉(2)其中,C 1 C 4对应上述约束条件;R U i ㊁R B j 分别为uRLLC 用户与eMBB 用户的传输速率;R U min ㊁R B min分别为uRLLC 用户与eMBB 用户的最小传输速率;F 为总资源;x 为私有资源数量;F b 为eMBB 业务传输的资源块数;N uact 为uRLLC 用户激活数量㊂1.2㊀下行链路场景㊀㊀在下行链路场景中,业务终端随机分配到蜂窝网络中,由N 个小区组成,基站处于网络中心,每个小区的终端数为K ,有M 个资源块RB,且M <K ,单个RB 宽带为B㊂在满足传播可靠性要求下,小区n 终端k的下行传输速率R k为:R k=ðM m=1a n mk R n mk(P)(3)其中,a n mk=1为小区n资源块m调度给终端k; R n mk为对应的传输速率㊂整个系统的容量和为:ðN n=1ðK k=1ðM m=1a n mk R n mk(P)(4)下行链路场景的资源调度目标为使系统吞吐量与分配公平性达到最优化,需要满足下述约束条件:所有资源块分配的下行发射功率之和小于等于小区基站下行发射功率的上限;下行发射速率应大于等于0;各资源块每个时隙内只能向单一终端进行资源调度;业务通信应具有高可靠性;各业务终端的调度时延d n k需要满足其业务需求D n k,则该问题的数学模型为:max㊀㊀ðN n=1ðK k=1ðM m=1a n mk R n mk(P),∀mɪ{1,2, ,M} s.t.C5:ðM m=1p n mɤP max,∀nɪ{1,2, ,N}C6:R n mk(P)ȡ0,∀nɪ{1,2, ,N},∀kɪ{1,2, ,K}C7:ðK k=1a n mk=1,∀nɪ{1,2, ,N},∀m ɪ{1,2, ,M}C8:εd kɪ[10-7,10-4]C9:d n kɤD n k,∀nɪ{1,2, ,N},∀kɪ{1,2, ,K}(5) 2㊀工业互联网场景下5G uRLLC资源调度研究2.1㊀上行传输场景的5G uRLLC资源调度㊀㊀对于上行传输场景的5G uRLLC资源调度问题,本研究设计了一种基于Q学习算法的动态资源调度算法㊂在上行传输场景中,将基站设定为智能体学习资源分配策略,基站在学习时,可获取的状态S为: S={S1,S2, ,S m,S m+1, ,S m+n-1,S m+n}(6)其中,S m为用户m各项参数的集合,包括位置信息㊁用户状态信息㊁用户发射功率信息与信道状态信息㊂基站作为智能体,其动作空间应划分出私有资源分配与共享资源分配2种,私有资源分配行为定义为1,共享资源分配行为定义为0,因此基站可以执行的某一动作a为:a={kindf1,kindf2, ,kindf l, ,kindf F}, kindf lɪ{0,1}(7)其中,kindf l=0表示资源块l为私有资源;kindf l=1表示资源块l为共享资源㊂根据构建的数学模型,优化目标设定为最大化系统和速率,因此可以依据系统和速率进行奖励函数的设定,此外还需要考虑系统的资源分配需要充分保障数据传输的可靠性,即保障所有用户均可以成功传输,则此时可以满足C1㊁C22个约束条件,则奖励函数如下:r=ðN b B㊃log2(1+γB j)+ðN b[log2(1+γU i)-1ln2V(γUi)M Q-1(ε)]满足C1㊁C2㊀㊀0其他ìîíïïïïïïïïïï(8)其中,γUi㊁γB j分别为uRLLC用户与eMBB用户的信干燥比㊂状态转移矩阵是指描述状态改变的概率矩阵,马尔科夫模型的求解通常需要采用Model-free的方法, Q学习算法正符合这一要求[3]㊂基于Q学习算法的动态资源调度算法是以基站为中心面向不同业务进行资源分配的动态资源调度算法,在对模型训练时,采用贝尔曼方程设计Q值更新策略,通过对下一个状态的Q值推出当前状态的Q 值,以状态间的Q值比计算出增量,从而实现对Q值的不断更新㊂在设计的算法中,Q值的更新前提为新Q值大于当前Q值,设定的具体更新策略为:Q(s t,αt)=(1-α)Q(s t,αt)+α[r t(s t,αt)+μmax Q(s t+1,αt+1)](9)其中,α为学习率,αɪ[0,1]学习率的值决定了Q函数的更新速度;μ为折扣因子,μɪ[0,1],其值为0时,基站进行学习时更侧重即时奖励,其值为1时,基站进行学习时更侧重未来回报㊂当基站每更新一次Q值时,便需要利用ε贪婪策略进行下次学习动作的更新㊂该策略的具体流程如下:设定常数ε,取值范围为[0,1],当Q学习算法需要选取动作时,常数ε随机生成xɪ[0,1],随机生成的数x小于常数ε时,会在动作空间中随机选取下一动作,而大于时则在现有动作中选取最大Q值的动作作为下一动作㊂本研究设计的基于Q学习算法的动态资源调度算法具体流程如图1所示㊂2.2㊀下行链路场景的5G uRLLC资源调度㊀㊀对于下行链路场景的5G uRLLC资源调度问题,图1㊀基于Q学习算法的动态资源调度算法本研究设计了一种基于终端业务调度时延要求的DPF算法,该算法在对终端资源调度的优先级顺序进行判定时,主要依据调度时延要求㊁实时信道条件与获取到的平均资源数量,则调度优先级的判定公式如下:Z n,k(t)=z n,k(t)1Wðt-1τ=t-W Z n,k(i)1(φn k D n k)r(9)其中,W为单个调度时间窗口具有的调度时隙数量;z n,k(t)为调度时隙t小区n终端k的雨季瞬时速率;Z n,k(t)为终端实际速率,可以说明终端之前已经获取到的资源情况;D n k为终端的调度时延要求,可以说明在预计时隙数内可以完成终端业务数据的调度工作;φn k为各终端的时延需求权值;τ为系统时延指数因子㊂具体算法流程如下㊂(1)将终端速率R0作为初始化速率㊂(2)设定调度时隙为t0,所有小区a均需要进行信道资源调度,计算调度时隙前W轮调度各终端b的平均速率:R_ave(a,b,t0)=1/Wðt0-1t=t0-W R(a,b,t)㊂(3)所有终端都可以获得RB调度,同时下行传输功率进行均分处理,求得不同终端的预计可达传输速率:R_exp(a,b,t0)㊂(4)对所有终端的优先级进行更新,并按照降序方式进行排列,将小区M个资源块按照顺序分配到前M个终端㊂t=t0时隙的信道资源调度结束后,进行功率分配,当完成本轮的资源调度与功率分配后,接着开始下一轮的资源调度,重新从流程(1)开始㊂3㊀仿真验证与分析㊀㊀为了验证本研究提出的工业互联网场景下5G uRLLC资源调度方案的有效性,本节分别对2种场景的资源调度算法进行仿真验证,仿真参数设定如表1所示㊂针对上行传输场景,仿真了用户数量变化时,不同资源分配方案对传输速率的影响,eMBB㊁uRLLC的用户数量分别设定为5㊁10,在仿真条件下,系统迭代收敛代数为84次,因此设定最大迭代次数K为100㊂经验证,随着uRLLC用户数量不断增加,设计的资源调度算法对系统与速率提升效果越好,对比资源复用方案与资源预分配方案,分别平均提升了38.98%与48.74%㊂同时,在uRLLC平均传输速率方面,本研究算法也有明显优势,平均传输速率可达114.62bps㊂针对下行链路场景,仿真了小区终端数量变化对系统可靠性与传输速率的影响㊂在仿真条件下,设计的调度算法可满足不同等级终端的调度优先级要求,且当小区终端数量提高时,可靠性越高,系统吞吐量越小,越可以保证调度公平性,即可以保证所有终端均可以获取到信道资源调度,可以满足资源调度要求㊂4㊀结语㊀㊀工业互联网对资源调度提出了高可靠低时延的要求,5G uRLLC业务可以满足其资源调度要求,本研究工业互联网场景下5G uRLLC资源调度方案,上行表1㊀主要参数传输场景采用基于Q学习算法的动态资源调度算法,下行链路场景采用基于终端业务调度时延要求的DPF算法,从而实现全场景下的合理资源调度㊂参考文献[1]刘建明.面向5G URLLC业务的无线超低时延技术方案探讨[J].数字通信世界,2023(7):77-79.[2]梁建.5G URLLC应用场景中低时延㊁高可靠关键技术分析[J].数字通信世界,2023(7):89-91. [3]俞海猛,隋仕伟,张云凯.面向智能电网的5G高可靠低时延下行链路资源调度方法[J].科技视界, 2022(33):11-13.(编辑㊀沈㊀强)Research on5G uRLLC resource scheduling in industrial internet scenarioZhong Yunjie1Zhang Jinli1Zhang Chaoyang2Yan Xiaokang2Shen Xiaohui21.Xin Fengming Group Co. Ltd. Tongxiang314513 China2.Zhejiang Wujiang Technology Development Co. Ltd. Tongxiang314513 ChinaAbstract Aiming at the5G uRLLC resource scheduling problem in industrial Internet scenarios the article analyses the requirements of ultra-low latency transmission high reliability and low data volume of uRLLC services in industrial Internet scenarios focuses on the resource scheduling objectives of uplink transmission scenarios and downlink scenarios from the two indexes of ultra-low latency transmission and high reliability and designs the dynamic resource scheduling algorithms and improved proportional fairness algorithms DPF based on the Q-learning algorithm to achieve the5G uRLLC resource scheduling under industrial Internet scenarios respectively.The dynamic resource scheduling algorithm based on Q-learning algorithm and the improved proportional fairness algorithm DPF based on the delay requirement of terminal service scheduling are designed respectively to realise the reasonable scheduling of 5G uRLLC resources in the industrial Internet scenario.Simulation analysis results show that the scheduling scheme can meet the resource scheduling requirements in different scenarios and the average transmission rate of uplink transmission scenario can reach114.62bps and the downlink scenario can ensure the priority of terminal scheduling as well as the reliability requirements.Key words industrial internet 5G communication uRLLC service resource scheduling。
去哪儿网案例分析
去哪儿网案例分析目录一、内容概要 (3)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 研究方法与数据来源 (5)二、去哪儿网概述 (6)2.1 去哪儿网简介 (8)2.2 发展历程与业务模式 (9)2.3 核心竞争力分析 (10)三、去哪儿网成功因素分析 (11)3.1 产品与服务创新 (13)3.2 技术驱动的发展 (13)3.2.1 大数据与人工智能应用 (15)3.2.2 移动互联网战略 (16)3.2.3 云计算与大数据中心 (17)3.3 全球化布局 (19)3.3.1 国际化战略 (20)3.3.2 海外市场拓展 (21)3.3.3 合作伙伴关系建设 (23)四、去哪儿网面临的市场挑战与应对策略 (23)4.1 市场竞争加剧 (25)4.1.1 主要竞争对手分析 (26)4.1.2 市场份额变化 (27)4.2 法规政策调整 (28)4.2.1 旅游行业法规政策 (30)4.2.2 数据保护与隐私安全 (31)4.3 用户需求多样化 (32)4.3.1 用户行为分析 (33)4.3.2 个性化服务与体验优化 (34)五、去哪儿网的未来发展趋势与展望 (35)5.1 新兴技术与应用 (37)5.1.1 虚拟现实与增强现实技术 (38)5.1.2 无人驾驶与出行服务 (39)5.2 市场扩张与国际化战略 (40)5.2.1 新兴市场开拓 (41)5.2.2 国际合作与品牌输出 (43)5.3 社会责任与可持续发展 (44)5.3.1 环保与绿色出行 (45)5.3.2 社会公益项目参与 (46)六、结论 (48)6.1 研究总结 (49)6.2 管理启示与建议 (50)6.3 研究局限与未来展望 (52)一、内容概要本文档旨在深入剖析去哪儿网作为中国领先的在线旅游服务平台之一，其业务模式、运营策略及市场表现。
通过对其近期发展历程的详细回顾，结合行业背景和市场数据，我们将全面解析去哪儿网的竞争优势与挑战，并探讨其在未来旅游业发展中的潜在机遇。
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搜牧通 使用说明
“搜牧通”使用说明一：登录注册页面1.下载完搜牧通首先进入开机启动页面，用手指往手机屏幕左侧滑动4次，点击开始启动进入会员登录页面，假如您是新用户，先注册。
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2.全国推荐专家和地区推荐专家一共有30个位置，前五个位置需要支付费用展示，后25个位置需要消耗积分，由您自己申请。
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六：专家筛选1.点击右上角的3个。
生成式人工智能对教育的颠覆性影响和应对
生成式人工智能对教育的颠覆性影响和应对目录一、内容概括 (2)1. 背景介绍 (2)2. 研究目的 (2)3. 研究意义 (3)4. 论文结构 (4)二、生成式人工智能技术概述 (5)1. 生成式人工智能技术原理 (6)2. 生成式人工智能技术应用领域 (8)3. 生成式人工智能技术发展现状 (9)三、生成式人工智能对教育的颠覆性影响 (10)1. 个性化学习 (11)2. 智能辅导与评估 (12)3. 教学资源优化 (13)4. 教育管理升级 (15)5. 教育公平与包容性 (16)6. 教师角色转变 (17)7. 学生素质培养 (18)8. 教育创新与发展 (20)四、应对生成式人工智能对教育的挑战 (21)1. 加强政策引导与监管 (23)2. 提高教师素质与能力 (24)3. 促进教育信息化建设 (24)4. 推动产学研合作与创新 (26)5. 保障信息安全与隐私权 (27)6. 强化家校合作与沟通 (27)7. 建立多元化评价体系 (29)8. 提升教育国际化水平 (30)9. 探索教育与产业融合新模式 (31)10. 关注弱势群体教育需求 (32)五、结论与展望 (33)1. 主要研究成果总结 (34)2. 对未来教育发展的展望与建议 (36)3. 研究局限与不足之处 (37)一、内容概括随着科技的飞速发展，生成式人工智能(AI)已经逐渐渗透到各个领域，其中教育领域也不例外。
生成式人工智能对教育产生了颠覆性的影响，改变了传统的教学模式和方法。
本文将探讨生成式人工智能在教育领域的颠覆性影响，以及教育机构和教育从业者如何应对这一挑战，以确保教育质量的提高和学生的全面发展。
1. 背景介绍随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经成为了当今社会的热门话题。
在各个领域，AI都取得了显著的成果，其中教育领域也不例外。
生成式人工智能(Generative AI),作为一种新兴的AI技术，正在对教育产生颠覆性的影响。
即时配送服务质量与消费者满意度研究——基于熵值法与IPA分析法
农业展望,2024,20(4):107-114.Agricultural Outlook潘雅翔,林莉(福建农业职业技术学院福建福州350007)摘要:作为即时零售履约的最后一环和即时经济发展的基础设施,即时配送扮演着至关重要的作用。
本研究基于物流服务质量评价的SERVQUAL 模型、LSQ 模型、卡诺(Kano )模型与统计分析等方法,结合《2022中国即时物流行业研究报告》的研究分析,以及GB/T 42500-2023《即时配送服务规范》国家标准为参照支撑,构建即时零售下即时配送服务水平评价指标体系,运用熵值法确定各指标权重,在IPA 模型分析框架下,运用SPSS 27.0软件测算出各指标的重要性及满意度均值与P-I 的均值差,结合即时物流配送服务题项因子均值IPA 分析图,提出物流企业应合理设置最迟送达时长,改进配送商品的工具和绿色环保货品包装设施,提升“配送的准时率”,解决配送商品包装不易拆卸的问题,即时物流配送平台也应加强对配送人员进行充分的岗前培训并优化完善消费者评价体系,提升全面服务水平,通过优化配送路径,高效精准配单以及合理设置并通过电话、短信等提醒,主动与消费者沟通等精准提升策略,更有效地提高配送服务质量,也为即时零售企业寻求更好的即时配送解决方案提供有益借鉴。
关键词:即时配送;消费者满意度;熵值法;IPA 分析法开放科学(资源服务)标识码(OSID):As the final link of instant retail fulfillment and the infrastructure for the development ofinstant economy,instant delivery plays a crucial role.Based on the evaluation model of logistics service quality,including SERVQUAL,LSQ,Kano model,and statistical analysis methods,combined with the research and analysis of the 2022China Instant Logistics Industry Research Report as well as the national standard GB/T 42500-2023Instant Delivery Service Specification ,this study constructed an evaluation index system for the service level of instant delivery under instant retail,using the entropy method to determine the weights of each index.Under the IPA model analysis framework,SPSS 27.0software was used to calculate the importance of each index,the mean difference of satisfaction degree,and P-I bined with the mean IPA analysis chart of factors in instant logistics delivery service,this study收稿日期:基金项目:联系方式:Instant Delivery Service Quality and Consumer Satisfaction—Based on the Entropy Method and IPA Analysis Method即时配送服务质量与消费者满意度研究———基于熵值法与IPA 分析法(Fujian Agricultural Vocational College,Fuzhou 350007,Fujian )Pan Yaxiang,Lin Li2024-01-04中共福建省委教育工委2022年度“我为建设新福建献良策”专题“低碳经济背景下的物流企业绿色低碳管理研究”(项目编号:JAT22145)潘雅翔,E-mail :****************。
社交媒体虚假信息检测研究综述
社交媒体虚假信息检测研究综述目录一、内容概述 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 文献综述目的与结构 (5)二、社交媒体虚假信息检测方法 (7)1. 基于内容的检测方法 (9)1.1 文本特征提取 (10)1.2 模型构建与优化 (11)2. 基于社交网络结构的检测方法 (12)2.1 社交网络分析 (13)2.2 网络拓扑特征提取 (14)3. 基于机器学习的检测方法 (16)3.1 传统机器学习算法 (17)3.2 深度学习算法 (18)4. 综合多种方法的混合检测方法 (20)三、社交媒体虚假信息检测技术进展 (21)1. 信息抽取与实体识别技术 (23)2. 情感分析与观点挖掘技术 (24)3. 图像识别与视频分析技术 (25)4. 多模态信息融合技术 (26)四、评估指标与评价方法 (28)1. 准确率 (29)2. 召回率 (30)五、案例分析 (31)1. 案例选择与数据来源 (32)2. 实验设计与方法 (33)3. 检测结果与分析 (34)4. 对比与讨论 (35)六、未来研究方向与挑战 (36)1. 提高检测准确性 (38)2. 降低计算复杂度 (39)3. 跨语言与跨平台检测 (40)4. 隐私保护与伦理问题 (41)七、结论 (43)1. 研究成果总结 (44)2. 现有研究的不足 (45)3. 对未来研究的展望 (46)一、内容概述随着互联网和社交媒体的普及，信息传播速度日益加快，其中虚假信息的传播也愈发严重。
为了应对这一挑战，社交媒体虚假信息检测研究成为了学术界和工业界共同关注的焦点。
本文将对近年来社交媒体虚假信息检测的研究进行综述，以期为相关领域的研究提供参考。
基于统计方法的虚假信息检测。
这类方法主要利用机器学习和数据挖掘技术对文本、图片、视频等多模态数据进行特征提取和模型训练，以实现虚假信息的自动识别。
基于词袋模型的文本分类方法、基于卷积神经网络的图像识别方法等。
TC11召开第二次全会将开展“移动互联网术语”等行标研究
会 议 由Ｔ 主席何桂 立主持 ，Ｃ Ａ Ｃ１ １ ＣＳ 杨泽 民秘书长 、工业 和信 息化部 科技 司高新技 术处于 生 多处长 出席 了会议 。共 有来 自４ 家单位的１ ０ １ ５ 余名代表参加了本次会议 。
杨 泽 民 秘 书 长 对 Ｔ 的 工 作 提 出 了 要 求 和 希 望 ，要 面 Ｃ１ １
（Ｌ Ｌ Ｎ）环境下 的轻量 级Ｉ ｖ 协议 ” 的送审稿 ，讨论 了研 Ｐ６ 究 课题 “ 物联 网感 知末梢 至 网关无线接 入技术 研究 ”的征 求意见稿 和 “ 感知 延伸 网络 内的物联 网终端 与传感器 接 口
和 与 通 信 模 块 物 理 接 口 的研 究 ” 、 “ 于 泛 在 网 的 智 能 卡 基 研 究 ” 的 草 案 稿 ， 并 讨 论 了 感 知 延 伸 相 关 术 语 。 会 议 确 定 “ 用 于 低 功 耗 松 散 网 络 （ Ｌ ） 境 下 的 轻 量 级 ｆｖ 协 适 ＬＮ 环 Ｐ６
究 院李海花介绍 了ＩＵ— Ｔ Ｔ智 能电网焦点组 （ Ｇ Ｓ ｒ ）的 Ｆ ｍａｔ 标 准化情况 ，中兴通讯 邢晓 江介绍 了Ｅ Ｓ 的物联 网标 准进 Ｔ Ｉ 展 ，华为公 司的甄斌介绍 了３ Ｐ３ Ｐ 的Ｍ２ ＧＰ ／ ＧＰ ２ Ｍ标 准化 、
ＩＴ 的 ｌｖ 轻 型 协 议 的 标 准 化 、Ｚｉｂ ｅ 盟 的 应 用 标 准 、 Ｅ Ｆ Ｐ６ ｇ ｅ联 ＩＳ （ Ｐｆｒ ｍａｔ ｊｃｓ） 盟 研 究 的 智 能 小 物体 上 使 Ｐ Ｏ Ｉ ｏ Ｓ ｒ Ｏｂｅ ｔ 联 用 ｌ协 议 、ＩＥ ０ ．系 列 无 线 短 距 标 准 的 进 展 等 。 会 上 中 Ｐ Ｅ Ｅ８ ２Ｘ
为 更 好 地 开 展 ＩＵ ｌＴ ＧＳ 国 内对 １ 究 工 作 ，在 Ｔ ０ Ｔ ｏ — Ｉ ３研 Ｃ１
新时代老龄健康产业高质量发展的动力、桎梏与纾困路径
新时代老龄健康产业高质量发展的动力、桎梏与纾困路径目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究内容与方法 (3)1.3 文献综述 (5)2. 中国老龄化现状与挑战 (6)2.1 人口老龄化趋势 (7)2.2 老龄化对社会的影响 (8)2.3 老龄化对健康产业的影响 (9)3. 新時代老龄健康产业高质量发展动力分析 (10)3.1 政策支持与导向 (11)3.2 科技进步与创新 (13)3.3 市场需求与消费升级 (14)3.4 企业与资本的积极参与 (15)4. 新時代老龄健康产业高质量发展的桎梏 (16)4.1 法律法规与监管挑战 (17)4.2 行业创新与技术壁垒 (19)4.3 医疗资源与服务质量不均 (20)4.4 养老理念与社会认知 (21)5. 新時代老龄健康产业高质量发展的纾困路径 (21)5.1 政策扶持与机制创新 (23)5.2 强化科技创新与产品研发 (24)5.3 推动跨界融合与产业协同 (26)5.4 注重服务质量与提升效率 (26)6. 结论与建议 (28)6.1 研究总结 (29)6.2 政策建议 (29)6.3 未来研究方向 (31)1. 内容概括新时代老龄健康产业高质量发展的动力、桎梏与纾困路径这一主题旨在深入探讨老龄健康产业发展的内在动因、面临的挑战以及应对策略。
随着全球人口老龄化趋势加剧，老龄健康产业已经成为各国政府和企业关注的焦点。
本文档将从政策环境、市场需求、技术创新、人才培养等多个方面分析老龄健康产业高质量发展的动力因素，同时关注行业发展中可能遇到的制约因素，如资金投入不足、政策执行不力等。
本文将提出一系列针对性的纾困措施，以期为我国老龄健康产业的可持续发展提供有益参考。
1.1 研究背景与意义随着全球人口老龄化的加剧，老龄健康产业作为一个跨学科、跨领域、涉及面广的综合性产业，正迎来前所未有的发展机遇。
中国人口结构变化显著，老年人口规模持续增长，预计到2050年将达到峰值，将对老龄健康产业的发展产生深远影响。
我国知识服务研究的现状、热点和趋势
我国知识服务研究的现状、热点和趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的和范围 (4)2. 知识服务概述 (5)2.1 知识的概念与特性 (6)2.2 知识服务的定义与分类 (7)2.3 知识服务的主要功能与应用领域 (8)3. 我国知识服务研究现状 (9)3.1 历史发展沿革 (11)3.2 当前研究概况 (12)3.3 研究存在的问题与挑战 (13)4. 我国知识服务研究热点 (14)4.1 知识服务的理论构建 (16)4.2 知识资源与数据库建设 (17)4.3 知识服务技术的发展 (18)4.4 知识服务与用户需求的匹配 (20)4.5 知识服务的商业模式与应用创新 (21)5. 我国知识服务研究发展趋势 (23)5.1 数据驱动与智能化 (25)5.2 跨界融合与生态构建 (26)5.3 服务标准化与质量评价 (28)5.4 知识产权保护与法律政策支持 (29)6. 研究展望与建议 (30)6.1 未来研究方向 (31)6.2 政策建议与应用对策 (33)1. 内容简述本报告旨在全面剖析我国知识服务研究的现状、热点与趋势，为相关领域的研究者提供有价值的参考信息。
从研究现状来看，我国知识服务领域已取得显著的进展，涵盖了理论基础、方法论、应用实践等多个层面。
众多学者致力于探索知识服务的本质与内涵，提出了一系列具有创新性的理论观点。
研究热点主要集中在知识服务与信息技术的融合、知识服务对传统图书馆的变革、知识服务产业链的构建等方面。
这些热点问题不仅反映了学术界对知识服务领域的关注焦点，也预示着未来研究的发展方向。
在趋势分析部分，我们预测未来我国知识服务将更加注重个性化与定制化服务，利用人工智能、大数据等先进技术提升服务质量和效率。
跨学科合作与知识服务国际化将成为推动知识服务发展的重要动力。
本报告将从现状、热点和趋势三个方面对我国知识服务研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的启示和借鉴。
_华夏维康：16_年，只为一枚安全蛋
TASTE /品味 |生活|华夏维康：16年，只为一枚安全蛋文/王庆梅Huaxiaweikang:Dedicated to the Safety of Eggs for 16 Years作为蛋鸡养殖户，鸡生病了怎么办，为什么产下脆皮蛋，今天蛋价如何……这些问题，你只需动动手指，登陆搜牧通ＡＰＰ，在线禽病专家就会为您答疑解惑；作为消费者，想吃一枚安全、新鲜的有机鸡蛋，你也只需动动手指，登陆蛋窝网或蛋窝ＡＰＰ，２４小时之内生产的６Ａ级有机鸡蛋就为您配送到家。
上述两个互联网平台一个连接着养殖端，一个连接着消费端，山东华夏维康农牧科技有限公司（简称“华夏维康”）１６年来通过不断积累和沉淀，紧紧抓住、把控两个终端，围绕着“鸡”和“蛋”做生意，所为的只是为百姓提供一枚安全鸡蛋，维护餐桌安全，推动畜牧业的良性循环发展。
蛋鸡产业的引领者无论你的想象力有多丰富，你也不会想到１６年前一个仅有３人的禽病门诊，会华丽成长为线下连锁服务机构３００多家、线上４大平台的中国蛋鸡产业Ｏ２Ｏ综合服务商。
它是怎么做到的呢？华夏维康执行总裁董云在一次“维康商学院”的开学典礼上曾说，华夏维康之所以有今天，离不开公司大家长任春庆的高瞻远瞩。
“任董最先在畜禽行业推行连锁加盟的经营模式，使维康公司在短时间内做到了最大的扩张。
同时，任董又在行业内最早推行互联网营销，最早提出专家技术团队顾问式营销等。
这些先进理念无一不是创新性的体现。
”华夏维康创始人任春庆是个技术派，也是个弄潮儿。
他山东农业大学毕业后，一直深耕于蛋鸡领域。
２００１年创建华夏维康，通过输出蛋鸡健康养殖５５２１技术，帮助养殖户一只鸡一生中多产５斤鸡蛋，少吃５斤饲料，少用２元抗生素，少下１斤破蛋，多盈利１０－２０元。
“这种神奇的蛋鸡饲养管理和整体的预防保健技术，让养殖户的成本减少了、鸡蛋品质提升了，收益也增加了，我们也凭借这一技术优势，奠定了在行业的地位。
”董云自豪地表示。
互联网时代的到来，让任春庆这个老技术派嗅到了蓬勃发展的机遇。
“互联网+智慧牧场”的创新与实践
详细描述
智能挤奶系统通过自动化技术，实现牛奶的 采集和储存，减少人力干预，避免因手工挤 奶带来的病菌感染风险，同时提高牛奶的产
量和质量。
实践应用 智能饲喂系统
要点一
总结词
实时监控、预防疫情、保障安全
要点二
详细描述
智能防疫系统可以对牧场内的动物进行实时监控，及 时发现异常情况，为动物疾病的预防和控制提供有力 支持，确保牧场的安全生产。
前景展望
06
发展方向与趋势预测
01
02
03
数字化转型
随着互联网技术的不断发 展，智慧牧场将更加注重 数字化转型，实现数据驱 动的精准管理。
智能化应用
利用物联网、人工智能等 技术，提高牧场智能化水 平，降低人工成本，提高 生产效率。
绿色化发展
环保政策日益严格，智慧 牧场将更加注重环保和可 持续发展，采用环保技术 和设备，减少污染排放。
打造共赢生态圈
通过平台化经营模式，打造一个共赢的生态圈，让产业链 上的各个环节都能够获得更多的利益和机会，推动产业的 可持续发展。
挑战与对策
05
技术难题与解决方案
技术难题
在“互联网+智慧牧场”的实践中，存在技术难题，如 数据安全、系统稳定性、物联网设备兼容性等。
解决方案
采用数据加密技术、建立容灾备份系统、选择经过认证 的物联网设备等。
AI与机器学习
奶牛健康监测
利用AI与机器学习技术，对奶牛的健康状况 进行监测，及时发现异常情况并采取相应措 施。
饲料配方优化
通过机器学习算法对饲料配方进行优化，提 高奶牛的生产效益与营养水平。
实践应用
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实ห้องสมุดไป่ตู้应用 智能饲喂系统
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 研究内容与方法 (6)二、相关理论基础 (7)2.1 物联网技术概述 (9)2.2 智慧农业理论基础 (9)2.3 农业监测管理技术 (11)2.4 本章小结 (12)三、基于物联网的智慧农业监测管理系统架构设计 (13)3.1 系统总体架构 (15)3.2 系统功能模块划分 (16)3.4 本章小结 (19)四、基于物联网的智慧农业监测管理关键技术研究 (20)4.1 传感器网络设计与部署 (21)4.2 数据采集与传输技术 (22)4.3 数据处理与存储技术 (24)4.4 数据分析与决策支持技术 (25)4.5 本章小结 (26)五、基于物联网的智慧农业监测管理应用模式研究 (27)5.1 农业生产环境监测与管理 (29)5.2 农业生产过程监控与管理 (30)5.3 农产品质量安全追溯与管理 (31)5.4 农业资源与环境管理 (32)5.5 本章小结 (33)六、基于物联网的智慧农业监测管理系统实现与优化 (34)6.2 系统测试与验证 (36)6.3 系统优化与升级策略 (38)6.4 本章小结 (39)七、结论与展望 (40)7.1 研究成果总结 (41)7.2 研究不足与局限性分析 (42)7.3 对未来研究的展望 (44)一、内容概要本文档旨在研究基于物联网的智慧农业监测管理系统，随着科技的快速发展，物联网技术在农业领域的应用日益广泛，为农业生产的智能化、精细化管理提供了强有力的支持。
智慧农业监测管理系统结合物联网技术，实现对农田环境、作物生长状况、土壤数据等关键信息的实时监控与智能分析，以提高农业生产效率，优化资源配置，降低环境风险。
本文将首先介绍智慧农业监测管理系统的研究背景和意义，阐述其在现代农业发展中的重要性。
分析系统的主要功能和特点，包括数据采集、传输、处理和分析，以及决策支持等。
学习新App，争做新老年——智能App适老化研究
学习新App，争做新老年——智能App适老化研究摘要：自20世纪末以来，我国逐渐进入重度老龄化社会。
随着“十四五”规划的实施，国务院颁布了《关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案》，人口老龄化问题受到国家高度重视。
目前我国智能化水平不断上升，在与传统养老行业的融合发展当中，“智慧养老”应运而生，愈来愈多智能科技成果被发明并投入使用，智能app的适老化也成为备受关注的研究重点。
基于此，本文阐述了老年群体使用智能app的现状，对目前智能app适老化存在的主要问题，即广告弹窗诱导付款、适老模式切换难以及内容变化不彻底，冗余信息过多等进行了分析，并依此提出相关建议。
本文旨在为智能app适老化改进提供一定的参考建议，缩小老年群体在智能时代的数字鸿沟，提高智能app应用适老化的准确性。
关键词：智慧养老；智能app；适老化1.智能app适老化的现状及问题目前老年网民的规模已十分庞大。
随着手机以及5G通讯技术的蓬勃发展，智能手机的普及程度也越来越高，上至几岁孩子，下至60岁以上的老年群体，基本可以说是人手一部。
如图1所示，《第50次中国互联网络发展状况统计报告》表明，2022年6月，中国网民人数达到10.51亿，比2021年12月增加了1919万人。
同时，互联网普及率达74.4%，比2021年12月上升了1.4个百分点。
其中，手机网民人数以达到10.47亿，较2021年12月新增手机网民1785万，网民中通过手机上网的比率已到达99.6%，而这十亿用户接入互联网，就构成了世界上最强大的数字世界,它也象征着个人的社会经济世界正在改变。
如图2显示的，这十亿人网民数据中，50岁及以上网民有近3亿，占比约25.8%，这个庞大群体对智能app的需求是不可忽视的，如何弥补老年人的“数字鸿沟”、满足老年人对智能app使用及操作的需求以及扩大老年人学习智能应用的渠道并使其更快融入数字时代等问题都是亟待解决的。
在今天，应对经济老龄化和建设数字适老化，并要求科技与老龄化社会共同进步已成为我国的重要发展方向，智能app适老化的需求与趋势是不可阻挡的。
生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的挑战与应对策略
生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的挑战与应对策略目录一、内容概要 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、生成式人工智能概述 (7)2.1 生成式人工智能的定义 (8)2.2 生成式人工智能的发展历程 (9)2.3 生成式人工智能的主要技术与应用领域 (10)三、高等教育高质量发展的内涵与要求 (12)3.1 高等教育高质量发展的内涵 (13)3.2 高等教育高质量发展的要求 (14)3.3 高等教育高质量发展面临的机遇与挑战 (16)四、生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的现状分析 (17)4.1 生成式人工智能在高等教育中的应用现状 (19)4.2 生成式人工智能赋能高等教育的具体表现 (20)4.3 存在的问题与挑战 (22)五、生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的挑战 (23)5.1 技术层面的挑战 (24)5.2 教育层面的挑战 (25)5.3 管理层面的挑战 (26)5.4 社会层面的挑战 (27)六、生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的应对策略 (28)6.1 加强技术研发与创新 (29)6.2 推动教育理念更新 (30)6.3 完善管理机制与政策支持 (32)6.4 加强跨领域合作与交流 (33)6.5 培养具备AI素养的人才 (34)七、结论与展望 (35)7.1 研究结论 (36)7.2 展望未来发展趋势 (37)一、内容概要随着科技的飞速发展，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）已逐渐成为各领域创新变革的重要驱动力。
在高等教育领域，GAI的应用正推动着教育模式的深刻变革，为高质量发展提供了前所未有的机遇与挑战。
将GAI应用于高等教育并非易事。
如何确保技术的有效融入、避免潜在的风险，并最大化其正面影响，是当前面临的主要问题。
本文将从挑战的角度出发，探讨生成式人工智能在高等教育中的实际应用情况，以及相应的应对策略。
大数据分析和移动互联网助力会员管理
大数据分析和移动互联网助力会员管理
张红广
【期刊名称】《中国药店》
【年(卷),期】2016(0)9
【摘要】移动互联网时代，不要只低头卖药，还要抬头看路，看清如何走出一条药店的数字化运营之路。
当我们学会用数据来检视和指引行为、学会用工具来辅助行为时，我们的行动也会更有效率。
【总页数】2页(P80,82)
【作者】张红广
【作者单位】蓝信康
【正文语种】中文
【相关文献】
1.打造全面高效利器助力移动互联网发展——爱立信移动互联网解决方案面面观[J], 爱立信(中国)有限公司
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3.打造全面高效利器助力移动互联网发展——爱立信移动互联网解决方案面面观[J],
4.会员管理软件助力精准营销 [J], 姜志敏
5.用新技术提升药店的专业化评《大数据分析和移动互联网助力会员管理》 [J], 无言
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政策、技术与出海:我国互联网企业新发展的一个解释
政策、技术与出海：我国互联网企业新发展的一个解释
郭全中;苏刘润薇
【期刊名称】《新闻爱好者》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】近年来,我国互联网企业经历了一段时间的困难期,增速与市值均遭受重挫。
而到了2023年,行业整体态势改观,重新展现出强劲的增长势头,并取得了一系列突破性进展。
针对我国互联网企业取得新发展的原因众说纷纭,通过梳理我国互联网
政策发展变迁的三个阶段、技术迭代进程中互联网企业所经历的三部曲以及企业出海的动因和成效,认为政策创新、大模型技术取得突破式进展和大规模出海共同构
成了我国互联网企业走出低谷、重现生机的深层次原因。
【总页数】7页(P4-10)
【作者】郭全中;苏刘润薇
【作者单位】中央民族大学新闻与传播学院;中央民族大学互联网平台企业发展与
治理研究中心;江苏紫金传媒智库
【正文语种】中文
【中图分类】F27
【相关文献】
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开放中技术扩散对地区间生产率变动的影响--对中国的一个非技术性解释及其政策
含义4.我国上市公司股利政策：一个博弈模型的解释5.从政策角度对我国农民收入现状的一个解释
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搜牧通第二届移动“互联网+”畜牧专家高峰论坛成功举办
由搜牧网络主办的搜牧通第二届移动“互联网+”畜牧专家高峰论坛于6月24日如期在济南举办，来自全国各地的50多位兽药饲料生产企业和经销企业的老总和专家共同参会。
当下各行业都在面临着互联时代的洗牌，农牧行业同样受到了来自“互联网+”的冲击，针对当下行业如何面对时代的冲击及将来的发展趋势等系列问题，会议中特邀请华夏维康任老师及搜牧网络执行总裁王乐为大家做了精彩的课程。
经过一天的课程，与会老总与各位专家对“互联网+现代农牧业”的华夏维康模式有了新的理解与认识，大家在华夏维康成功转型的奇迹上面深刻体会到了与时俱进和学习的重要性与必要性。
华夏维康任老师也将华夏维康转型路上的经验与教训与大家做了分享，让与会人员应对传统行业转型也有了更多的信心。
搜牧网络执行总裁王乐为大家普及了互联网知识并为大家隆重介绍了中国农牧业第一个手机客户端——搜牧通，为大家实现“互联网+”转型提供了更为便捷与高效的平台。
会议结束后，数十位参会者表示课程的内容对自身及行业的发展都具有颠覆性的作用，大家纷纷表示希望能牵手维康，借助维康的平台在“互联网+现代农牧业”的道路上实现华丽转身！。