美国虚拟国家实验室协同创新机制——跨学科、全链路的灵活协同创新模式及启示

 以美国虚拟国家实验室（virtual national laboratory，VNL）为研究对象，运用文献研究法和案例分析法，梳理VNL发展路径和管理模式，以高新技术研发与应用转化为主线，总结提炼政府部门统筹协调、多类主体协同联动、高效信息沟通机制下的多主体、跨学科、全链路协同创新运行机制特点。结合VNL经验启示和中国当前矛盾问题，提出应积极探索市场需求牵引、跨产业链、复合型科研项目的创新机制，发挥国家实验室承上启下的衔接作用，撬动产业力量对基础科研形成补充，建立多主体、跨学科的科研需求响应机制等启示建议。     

富则思安了吗？创新期望顺差、冗余资源与企业研发国际化

研发国际化在企业提升技术实力、创新绩效等方面发挥着举足轻重的作用。基于企业行为理论，探究了创新期望顺差、冗余资源两种“富有”状况对企业研发国际化决策的影响，以及企业政治关联和国际经验在其间的调节作用。利用2008~2016年中国A股上市公司的经验数据，究发现：创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化具有显著的正向影响；企业政治关联通过帮助企业获取更多的“走出去”优势，最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响；企业国际经验则会通过帮助企业获取更多的“走进去”优势，最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响。本研究不仅增强了企业行为理论对企业战略性决策的解释力，对企业更好地推进研发国际化也具有启示意义。     

人才吸引力因素与政策工具契合关系研究以河北省为例

人才是第一资源,人才引进培养是经济社会发展的一个关键,近年来我国各地纷纷出台吸引人才的重磅政策.为探求人才政策工具对人才的吸引力情况,在构建人才吸引力因素理论模型基础上,通过对178位人才问卷调查获得人才吸引力关键因素,对河北省163份人才政策文本进行数据挖掘,分析政策工具与人才吸引力因素的契合关系.研究得出创新氛围、人才培训培养、人才激励评价、创新创业支持、人才服务和薪资待遇等方面契合度高,政策效果较佳;工作场所仪器设备条件、配偶子女安置和住房补贴的契合关系为政策不足,应加大政策制定;人才载体和医疗社会保障的契合关系为政策冗余,需加强政策实施.     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

基于40Cr高温动态力学性能的磨削表面动态再结晶行为

通过分离式霍普金森压杆(SHPB)实验得到了40Cr合金钢在高温高应变率下真应力-真应变曲线，据此确定了材料发生动态再结晶的临界条件.采用解析法和实验法分别求解了磨削强化层的温度场和塑性应变场分布.结果表明，磨削强化层在磨削深度方向具有较大的温度和塑性应变梯度;150μm强化层内会发生奥氏体转变;磨削表面最高温度可达1060℃.在磨削亚表面60μm内会产生剧烈的塑性变形，达到了再结晶的临界条件.较大的磨削深度使磨削强化层塑性应变增大，再结晶现象越充分，微观组织细化程度越高.     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.