我国社会救助管理服务体系建设研究

我国社会救助体系不断完善的过程中涉及主体更多元、方式更多样。当前社会救助面临相关部门和组织多、信息复杂、经办分散、分类精准施救难度大等问题。基于我国社会救助模式的合理价值选择，提出管理服务体系建设的重要意义。进而分析社会救助在管理服务上面临的挑战和难题，从组织协调管理、信息网络系统、基层经办机构、社会参与机制四个方面提出构建多层次管理服务体系的思路。力求提高管理服务的效率和效能，促进互助共济社会救助共同体的形成，提升公众满意度，夯实我国民生保障基础。     

Prediction of baking results from farinograph measurements by using stepwise linear regression and artificial neuronal networks

In an effort to extract additional data from farinograph experiments a model was developed to simulate the measurements and correlate the parameters of the model with results from baking tests. This additional information can be used in bakeries to predict the baking properties of the flours and adjust the recipes to maintain a constant product quality. For this eight different flours were characterized with a farinograph and 13 different results from baking experiments. An approach with five nonlinear differential equations was able to model the farinograph measurements very well (average R² = 0.995 ± 0.005). While a stepwise multilinear regression only showed weak correlations in cross validation between a single parameter of the model and the baking volume (R² = 0.745) and the volume yield (R² = 0.796) respectively, the artificial neuronal network was more successful. For the baking weight (R² = 0.926), the dough yield gross (R² = 0.909) and net (R² = 0.913) strong correlations were found. A good correlation for the baking volume (R² = 0.853) was also determined, while the volume yield showed comparable results to the linear regression (R² = 0.792).     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性，提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

双重关系——社会工作中专业关系的伦理困境

伦理是社会工作中的重要议题。在实务领域中，当社会上作者与案主不单是两者之间的专业关系，而产生了朋友、雇主、师生、商业伙伴甚至性伙伴等关系的时候，他就陷入了双重关系的困境。文章从美国社会工作伦理守则历次修订对此的限制入手。完整介绍双重关系的定义与分类，并提出处理双重关系的办法与建议。     

从矿难报道看转型期媒体的社会功能——以《南方周末》的矿难报道为例

处于社会转型期的中国，媒体有其特殊性：多元化的社会转型需要媒体发挥较为多元化的社会功能。一方面要继续保持党和政府的喉舌功能，另一方面叉要通过舆论监督来建立媒介信任，从而达到建立社会公信力，抢占市场的目的。笔者以《南方周末》的矿难事故报道为对象，分析目前中国媒体所担负的具体社会功能。     

电流模式神经网络

把电流模式电路引进了神经网络理论，提出了一种用电流模式电路构成的神经网络阈值处理单元，并由此构成了电流模式Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，此网络中信号都是以电流的形式出现的。     

社会工作视野下高校和谐教育的构建

基于对我国当前高校不和谐现状的分析,秉持社会工作的理念和视角,探索了我国高校和谐教育的含义,并就社会工作作为一种专业方法在建设高校和谐教育中的策略进行了探讨与创新.     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

农机社会化服务效率的时空分异研究——来自中国省域证据

提升农机社会化服务效率是增强农业物质装备基础,推进农业现代化和乡村振兴进程的重要抓手。借助我国农业机械统计数据,利用DEA的Malmquist生产率指数模型,对2011—2019年我国省域农机社会化服务组织服务效率进行测算,以期能为提高农机社会化服务效率和促进农业机械化发展提供建议。结果表明：9年间我国的农机社会化服务组织服务技术进步方面年均增长8.5%,而同期农机社会化服务组织服务技术效率却年均降低7.9%,整体上我国农机社会化服务组织服务效率水平呈现明显的波动性特征,且9年间并未上升;从区域角度看,9年间仅有东部地区实现了农机社会化服务组织服务全要素生产率的提升,而东部和西部地区的农机社会化服务组织的服务技术进步均实现了增长;从各省份具体情况看,我国有将近1/2的省份农机社会化服务组织服务效率存在正增长的情形,但差异较大;从Malmquist生产率指数分解来看,依靠纯技术效率与技术进步共同促进区域农机社会化服务的6个省份,东中西部地区都有分布,但仍有12个省份存在纯技术效率、技术效率和规模效率损失并存的情形。