2016年度安徽省科普统计数据分析

本文运用数据统计方法对安徽省科学技术普及工作现状进行分析,针对当前安徽省科普发展中遇到的问题,提出应加强科普人才建设、拓宽科普经费来源渠道、提高科普工作的重视程度等对策措施.     

31个省级行政区域科技创新政策统计报告 ——以科技服务业政策为例

科技创新政策是科技成果转化转移过程中必不可少的关键因素,具有重要指导作用;科技服务政策的研究对科技创新、成果转移转化工作具有较大的现实意义.通过对国家以及31个省级行政区域科技服务业相关政策的统计,梳理国家重大政策的内涵,分析我国科技服务业的政策导向,并结合各个省级行政区对中央政策的落实情况以及地方性政策,总结归纳各地区的先进管理办法与激励措施,以便为地方性科技创新服务机构的发展提供借鉴的同时助力地方科技创新服务体系的进一步完善.     

文化基因研究缘起、进展与未来研究思考综述

在文化演进过程中,一些跨学科的新概念应运而生,"文化基因"是其中较有代表性的一个,并被越来越被学者所接受和认同,在国际和国内学术界逐渐成为一个热点话题.本文通过对文化基因传承特征的深层解释和变革功能引入系统论进行辨析,透视文化基因理论研究与实践价值.从文化基因缘起、内涵与特征介绍入手,针对文化基因可量化、可计算、可分析特点,开展文化基因语义标签体系和量化空间构建研究.进而依据文化基因丰富内涵,提取并标注不同层面特征.最终在尊重规律的基础上,重构文化基因,传承其人文和历史价值,为文化数字化带来新的前景,为更好地发挥文化基因传承功效提供理论依据.     

结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.     

向量优化中广义E-Benson真有效解的代数性质

利用代数内部和代数闭包等工具,在适当的广义凸性条件下研究了集值向量优化问题广义E-Benson真有效解的一些代数性质,建立了广义E-Benson真有效解的线性标量化结果、拉格朗日乘子定理和鞍点定理.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

节理面形貌参数相关性分析及粗糙度量化分级研究

以岩石自然节理面为研究对象,对节理面形貌进行了测量,建立了节理面三维形貌图,在此基础上计算得到了5个形貌参数,以中心线平均高度均方根为基准,对参数之间的相关性进行了研究.在形貌参数测量的基础上,选取3个形貌参数,采用模糊数学方法,实现节理面粗糙度的量化,对粗糙度进行了分级,并对形貌参数与粗糙程度指标之间的依存关系进行了研究.研究表明,中心线平均高度与均方根呈线性正比例关系,峰态系数、偏度系数及表面微凸体倾角均方根值与中心线平均高度均方根值的比值与中心线平均高度的均方根值为幂函数关系.粗糙度量化分级研究结果表明,粗糙度量化分级指标与静摩擦因数及静摩擦角有明显正比例线性关系,静摩擦因数、静摩擦角及量化分级指标与中心线平均高度均方根值的比值与中心线平均高度均方根值为幂函数关系.通过各参数相互之间的定量函数关系,可得到相关性系数,进而实现形貌参数对节理面粗糙程度及摩擦力的估算.     

纳斯达克半导体行业股指统计特性及其神经网络预测技术研究

金融时间序列统计特性和神经网络预测研究对于掌握金融市场发展规律,并指导长期或短期投资行为具有重要意义。采用经验模态分解(EMD)、时间内禀相关分析(TDIC)和Hilbert谱分析等方法对纳斯达克半导体行业股指进行了尺度统计分析,并利用先验的神经网络对纳斯达克半导体行业股指进行了预测。统计分析发现,各阶本征模态函数(IMF)呈现一定的周期性,能谱分析的结果显示半导体行业股具有统计行为;利用先验的神经网络对半导体股指进行预测,发现半导体行业股指将会在未来一段时间内保持振荡趋势,不同的反向传播(BP)神经网络预测模型可以有效应对半导体行业长期和短期投资方案,可为投资者提供有效的借鉴。     

中国省级政府数据开放政策量化研究

本文应用政策文本量化分析方法,从政策形式和政策内容两方面对当前省级政府数据开放政策进行了研究。研究发现,我国各省数据开放工作整体进展较为缓慢,在政策制定上依然处于摸索阶段,同时各部门合作较少,对开发数据价值重视不足,建议政府成立专门机构负责数据开放工作,完善考核机制,创新与社会主体的合作形式,最大程度发挥出政府开放数据的价值。     

试论统计在高校人事管理中的应用

人事管理工作是高校管理工作中的重要组成内容,而统计是认识人事管理规律的有效方法,也是及时掌握人事变化的一种重要手段,有利于掌握高校内部人事变化动向及其内在规律,便于高校领导者随时掌握教职工队伍现状及未来发展趋势,为高校人事决策提供重要的依据,确保高校各项日常事务的正常开展。该文主要介绍了统计在当前高校人事管理中的工作现状,并具体分析了统计在高校人事管理中的具体应用。