简介：摘要：我国具有全世界数量最多的人口，而大量的人口基数会产生大量的生活垃圾，而这些垃圾在经过焚烧和填埋的处理之后，会通过各种各样的形式回归到人们的生活，因此，改变对垃圾的统一处理方式，是为了让人们能够获得更加健康环保的生活环境。本文将基于社区治理视角下的生活垃圾分类进行探讨和研究。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，人们的生活水平逐步提高，私家车的数量越来越多，从而引发了消防通道被占用问题，消防管理面临了全新的挑战。作为居民日常生活起居之处和一个社会的基本组成单元的住宅小区，仍存在一定消防通道被占用问题。文章通过消防通道和社区消防两个层面，从影响消防通道被占用的“物”“人”“管理”三个因素出发，介绍了解决的对策，并评述借鉴，展望其未来发展。

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简介：摘要：随着城市化进程的加快和居民生活水平的提高，城市生活垃圾的产量不断增加，给环境带来了巨大的压力。垃圾分类作为垃圾减量化、资源化和无害化处理的重要前提，对于提高垃圾处理效率、促进资源循环利用、保护城市环境具有重要意义。然而，城市垃圾分类政策的实施面临着诸多挑战，如公众参与度不高、分类设施不足、技术落后等。因此，对于推动城市垃圾分类工作的深入开展具有重要的理论和现实意义。基于此，本篇文章对公共管理视角下城市垃圾分类政策实施效果进行研究，以供参考。

简介：【摘要】以“探索与发现：三角形三边关系”为例，基于Solo理论视角下，从作业目标的确定、作业设计、评价量规设计、作业成果分析，评价案例展示五个方面进行具体的教学案例分析。在层级评价中发展学生的思维，在过程中实现思维的进阶。

简介：摘要：本文基于布鲁姆学习分类视角，探讨了人工智能赋能高校混合式教学模式。通过系统分析布鲁姆教育视角在认知、情感、技能三个维度上的具体要求，本文揭示了人工智能在赋能高校混合式教学模式创新中的重要作用和相关模式。

简介：摘要：经过深入的探讨和实践，我们建立起一种基于个人需求的定制分类模型，以此来解决当前市场上客户满意度不足和企业创新能力不足的问题。通过本次实践，我们不仅能够更好地指导客户，还能够帮助客户更好地把握市场机会，更加灵活地运营，并且能够更好地控制和管理市场，以达到最佳的市场表现。通过精准的定制服务，以及不断改进的技术，我们可以更好地满足客户的多样化需求。

简介：摘要：近年来，烟草商业企业以精益管理为企业高质量发展的重要抓手，在这个背景下，借助创新思维视角，通过深入分析烟草商业企业的市场环境、竞争格局、管理层次等方面，提出可行的管理对策和建议，以适应行业的变革和挑战。这样的研究对于烟草行业的可持续发展、创新驱动和企业战略制定都具有重要的指导意义。本文结合创新思维视角下烟草商业企业分层分类对标管理工作进行分析，以供参考。

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简介：摘要：磁悬浮交通具有无接触摩擦、运行速度高、环境友好、安全可靠等优点，是先进轨道交通技术的代表。文中分别详细介绍了电磁悬浮、电动悬浮和高温超导磁浮列车的各自结构原理，并总结了其主要优缺点。目前，磁悬浮交通的主要技术路线是朝“高速”方向发展，高温超导磁浮技术以及利用高温超导磁体取代低温超导磁体的电动悬浮技术将与真空管道技术相结合，成为未来的高速交通的主流技术路线。

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简介：摘要：所谓法律价值，是指在作为客体的法律与作为主体的人的关系中，法律对一定主体需要的满足状况以及由此所产生的人对法律形式、属性和作用的评价。理解法律价值的含义，是学习法律这门学科的基础之一，并且对今后正确理解、运用法律有着积极作用。本文在分析法律价值及其分类的基础上，重点对自由、秩序、正义价值进行了讨论。

简介：摘要：面对日益严峻的农村垃圾污染问题，本文深入分析了农村垃圾分类的现状、存在的问题，并提出了相应的优化策略。文章指出，尽管国家政策高度重视并推动农村垃圾分类工作，但基础设施不足、居民意识薄弱以及政策执行不力等问题仍然突出。通过具体数据分析，本文强调了提升垃圾分类意识、完善设施建设和强化政策监管的必要性，并提出了一系列切实可行的措施，以期为美丽乡村建设和乡村振兴战略的实施提供参考。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：近年来无监督图像分类取得了显著进展，尤其是通过对比学习和自监督学习的应用，提升了在缺少标注数据情况下的分类性能。本文综述了无监督图像分类的基本概念、方法和最新进展，重点探讨了对比学习、自编码器、视觉变换器等技术在无监督图像分类中的应用。通过比较主流的无监督方法，如SimCLR、MoCo、MAE、DINO等，本文分析了不同方法的优势和局限，展望了无监督学习在大规模图像分类任务中的应用前景。无监督学习能够有效应对数据标注困难的挑战，具有较强的泛化能力，为图像分类领域提供了有力支持。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

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