情感家政”能否走进都市家庭

“情感家政”能否走进都市家庭

(2003-03-19 07:45:35)

湖北日报实习生陈玲

赵本山和宋丹丹演过一个小品:一位老人独自生活在城市的某栋楼房的某套居室里,不愁吃不愁穿就是太寂寞,整天找不到个人说说话,忙着生计忙着事业的儿子顾不上陪老父亲坐坐,只好花钱请人来陪老父亲聊天。

家住汉口复兴村的柳婆婆也碰到了类似的事:柳婆婆的两个儿子都已成家,儿子们虽然孝顺,但他们既要忙工作又要顾自己的小家,有时回来看看父母也是说不上几句话就要走,以至于柳婆婆和老伴想与孩子们一起吃顿饭都成了奢望。本月初,柳婆婆忍不住给当地一家报社打电话,说是要登报“招”个女儿,陪她说说话,有空陪她出去转转。

随着生活节奏的加快和家庭结构模式日趋小型化,像柳婆婆这样希望有人陪着说说话、排解寂寞和心中郁闷的人还真不少。调查显示,近十年来,我国“空巢家庭”数量明显增多,在北京、上海、广州等大城市,“空巢家庭”所占比例均超过30%。

那么,陪人聊天、逛街这种新的家政服务内容(我们姑且称作“情感家政”)能不能真的走进都市家庭呢?

48岁的单敬玲是武汉市“十佳巾帼家政服务明星”,她从1999年开始从事家政服务工作。她最大的特点就是在为客户提供打扫卫生、做饭等家政服务的同时,愿意耐心倾听客户絮叨,然后尽自己所能帮助客户化解家庭“小疙瘩”。她曾服务过的一家客户家里平常只有婆媳两人在家,单敬玲来干活后,婆婆和媳妇闹了别扭就找她倾诉。单敬玲常边干活边听婆婆絮叨,有时工作完了,婆婆还没絮叨完,她就坐下来继续耐心地听。有时,她还帮着做点沟通工作,促使婆媳和好。单敬玲提供的“情感家政”服务得到了客户的认可,如今,她同时为3个家庭提供家政服务。

“当然,我主要还是以干具体的家务活为主。听客户絮叨、陪客户聊天是我额外提供的服务,不收费,同时还得看具体情况而定,比如客户愿不愿说,是不是信任我……”单敬玲说,她为客户提供的情感类家政服务更像熟人朋友之间的聊天话家常。

家住汉口花桥的李燕林老先生性格较为外向,平时一帮老年朋友之间活动很多,他表示自己不需要情感家政这种服务。更多的独居、生活孤独的老年人表示很希望有人能陪陪自己,但从人身、经济安全角度考虑,对花钱请人来陪自己的态度还是比较谨慎。

武汉大学教授周运清介绍说,类似于情感家政这一类的工作,属于心理学范畴,其中涉及到夫妻、亲子、经济、情感等众多方面的问题,家政工作者必须懂得必要的心理知识和其他专业知识,要有强烈的社会责任感。简单的聊天只能暂时发泄舒缓,而问题得不到根本解决。国外已有众多的机构和人员从事这样的工作,他们多是经过了专门培训的社会工作者和志愿者。在国外,进入这一领域的要求非常严格,服务人员有各自的分工,比如针对老人、小孩等不同人群提供不同的服务。

从采访结果看,“情感家政”真正走进我国都市家庭还有较长路程。但随着社会的进一步发展,“情感家政”在我国很可能会成为一项新职业,且具有相当大的市场。登报“招”女儿的柳婆婆已欣喜地得知,不少人打电话到报社,表示愿意陪她聊天、逛街。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类和资源回收,支持绿色倡议。 学术与工业研究: 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集和测试集分布均衡,支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会和环境效益。
建筑风化目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:建筑风化目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:435张图片 验证集:124张图片 测试集:62张图片 总计:621张图片 • 训练集:435张图片 • 验证集:124张图片 • 测试集:62张图片 • 总计:621张图片 • 分类类别: efflorescence:建筑表面的风化现象,常见于混凝土或砖石结构,表现为白色盐沉积。 • efflorescence:建筑表面的风化现象,常见于混凝土或砖石结构,表现为白色盐沉积。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片数据,来源多样,适用于模型训练。 二、适用场景 • 建筑行业缺陷检测:用于开发自动检测建筑表面风化现象的AI系统,辅助维护和修复工作,提升施工质量评估效率。 • 环境与农业监测:可能应用于类似表面缺陷的识别,如作物病害或土壤问题,支持可持续农业实践。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在材料科学和建筑工程中的研究,推动AI在实际工业问题中的应用。 • 教育与培训:可作为建筑或工程教育中,学习缺陷识别和检测的教材资源,帮助培训专业人员。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均采用YOLO格式标注,确保边界框定位准确,直接适用于目标检测模型训练,提升模型可靠性。 • 类别专注:专注于建筑风化现象,数据针对性强,有助于模型学习特定特征,提高检测精度。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架,如YOLO、Faster R-CNN等,便于快速集成和开发,支持多种应用场景。 • 实际应用价值:数据集面向实际工业问题,帮助提升建筑维护的自动化水平和效率,降低人工检测成本。
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