科技创业孵化载体专业化发展问题与对策研究

进入新发展阶段后,科技创新创业活动对孵化服务提出了更高的要求,科技创业载体需要加快提升专业化、精准化服务能力.文章基于2016-2019年全国科技创业孵化载体发展数据,全面分析专业化科技创业孵化载体建设发展现状,剖析了科技创业孵化载体在专业化建设方面存在的方向不清、动力不足、能力不够、模式不明、机制不畅等问题,从建立评价指标体系、明确建设主体、提升服务能力、加强资源开放和政策供给等方面提出对策建议.     

蚌埠市多举措推动高新技术企业发展

当前,蚌埠市正紧抓"十四五"发展机遇,着力打造科技创新策源地、改革开放新高地、新兴产业聚集地、全面发展绿色转型区,加快建设淮河生态经济带和皖北区域中心城市.借助合芜蚌国家自主创新示范区、中国(安徽)自由贸易试验区政策优势,蚌埠市全力争创国家创新型城市和国家科技成果转移转化示范区,推动硅基、生物基新材料产业加快集聚,强化全国性交通枢纽、现代化物流枢纽地位,努力实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展.     

客车侧围蒙皮生产工艺现状及未来发展趋势

本文主要介绍了客车侧围蒙皮生产工艺的现状,阐述了影响车身外观质量的诸多工艺选择,并简略描述了客车侧围蒙皮的未来发展趋势.     

不同空间插值方法对某灌区地下水氮浓度分析结果的影响

为了验证并推荐合理、可靠的地下水氮浓度数据空间插值方法,本文基于ArcGIS的地统计向导中的各种空间插值方法对中国东北某灌区地下水三氮浓度数据进行空间插值,分析不同插值方法在地下水氮浓度分析中的可行性和优、缺点.结果显示当地下水氮浓度测量数据较好地符合正态分布规律时,各种空间插值方法的预测精度均较高;当数据空间变异性较大、不够符合正态分布规律时,经验贝叶斯克里金法可以得到精度更高的插值结果.     

高校图情档族群的科研竞争力测评 ——基于结构化指数方法的研究

以高校图情档族群为观察对象,基于个体研究者视角,构建了结构化指数测评方法,从全国、省市和高校等3个维度,展开了科研竞争力结构优势度测评.结构化指数方法能够扫描并揭示高校图情档族群的科研竞争力结构优势度,可揭示科研竞争力优势群体的数量及分布特征,可进行族群科研竞争力优势度对比测评,具有易操作性和数据敏感性,后续研究可从测评因子、测评维度、竞争力转换路径和机制等方面进行拓展.     

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.     

桐城市全面引导绿色包装产业转型升级加快实体经济高质量发展

桐城市作为全国闻名的"塑料之乡",绿色包装产业是两大首位产业之一.历经30多年的快速发展,绿色包装产业已经成为桐城市就业规模最大、带动群众致富能力最强、财税贡献最大、发展速度最快的产业.2020年,桐城市绿色包装产业产值228亿元,占全市工业产值的41％.近年来,桐城市委、市政府积极主动谋划,加大资金扶持力度,引导绿色包装企业加大科研投入力度,大力开展产学研合作,多措并举促进绿色包装产业不断转型升级,取得了积极成效.桐城市先后荣获"中国塑料包装产业基地""中国包装优秀产业基地"称号.全市拥有绿色包装企业3000余家,规模以上企业达147家.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.