“国创榴韵”鲁南书画名家交流活动在国创书画院举办

2023年3月12日,枣庄市国创书画院与峄城区榴韵书画院联合主办的“国创榴韵”书画名家交流活动举办,邀请多位书画名家参与,包括韩兴文、吴成宝等。活动得到中经视点(山东)新媒体中心协办。活动促进了书画艺术的交流,展示了艺术家们的精湛技艺。

2023年3月12日由枣庄市国创书画院和峄城区榴韵书画院联合主办,中经视点(山东)新媒体中心协办的“国创榴韵”鲁南书画名家交流活动在国创书画院举办活动邀请著名书画家韩兴文老师、吴成宝老师、赵辉老师、李龙法老师、张凯老师、姬开富老师、孙中武老师、赵怀存老师等数位书画名家,峄城区书法家协会主席姚强应邀参加。

韩兴文老师自幼饱读诗书,满腹经纶,凡诗书画印无不精通,尤擅书法丹青,数十年来,已臻化境,造诣颇深,已然大家风范,以一己之力为枣庄地区书画艺术界培养发掘了众多顶尖人才。举办本次活动的峄城区榴韵书画院院长姬开富老师和枣庄市国创书画院院长赵怀存老师均是韩兴文老师的徒弟。

峄城区榴韵书画院成立于2017年,院长姬开富老师现为北京清华大学颜泉艺术学院高研班助教。中国国家艺委会冯今松画派再传人。多年从事中国画创作,痴于中国工笔画艺术,工笔作品皆独具意趣,崇尚精品艺术。作品曾在北京中国美术馆及天津荣宝斋多次展出并被收藏。作品在北京荣宝斋出版画谱向全国发行。部分作品在全国性美展及中国画大展中展览并获奖。在各种报刊杂志上发表,并被海内外各界人士收藏。

枣庄市国创书画院成立于2022年,院长赵怀存老师现为山东省青年书法家协会会员、峄城区书法家协会副主席、峄城区青年书法家协会副主席、峄城区文化志愿服务队队长,枣庄市国创自动化设备有限公司董事长。自幼酷爱书法,曾在地方和全国书法比赛中获奖!书法风格自由洒脱,不拘一格。

活动最后,峄城区书法家协会姚强(山东枣庄人,字轶昕。斋号云庐山房。现为中国硬笔书法家青少年工作委员会委员、山东省硬笔书协理事、山东省书法家协会会员、山东省美术家协会会员、枣庄市青年书法家协会副主席、枣庄市青年美术家协会副主席、枣庄市书法家协会副秘书长、峄城区书法家协会主席。)表示:书画联谊活动是为书画爱好者提供了交流学习的平台。一幅幅寓意深远、接地气、抒情怀的书法作品,既传承了中华文化,又展现了新时代人民蓬勃向上、激昂奋进的良好精神风貌。下一步峄城区书法家协会将继续和社会各类书画组织深入合作开展书画交流活动。

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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