卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

基于ADDIE方法的文献检索课微信小程序教学模式构建

微信小程序的出现,为教育教学改革提供了新的方法和途径.结合发展教学方法的ADDIE方法,对小程序教学的优势进行了分析,设计出了小程序教学模块,并对小程序进行了开发、实施和评价,系统化构建了文献检索课微信小程序教学模式.     

基于ADDIE方法的文献检索课微信小程序教学模式构建

微信小程序的出现,为教育教学改革提供了新的方法和途径.结合发展教学方法的ADDIE方法,对小程序教学的优势进行了分析,设计出了小程序教学模块,并对小程序进行了开发、实施和评价,系统化构建了文献检索课微信小程序教学模式.     

结合台阵策略的震相拾取深度学习方法

深度学习的突破性发展及其在地震学领域的初步应用,为有效处理和利用地震资料提供了可能.震相拾取是地震资料处理中的基础性工作,目前已经提出了很多基于深度学习的震相拾取方法,取得了很好的效果.但是,为了满足地震学研究中处理连续地震记录的需要,尚需对方法进行进一步的改进.本研究针对性地设计了结合台阵策略,单独识别P波和S波的长时窗震相拾取深度学习模型PP(phase picker)及其训练方式,提出了具有实用性的震相拾取方法APP(array-assisted phase picker).利用阿里余震AI捕捉大赛和Hi-net数据进行测试的结果表明,模型能够有效地在连续波形上拾取体波震相并具有很好的泛化能力.通过比较该模型与其他模型(较短时窗的模型和同时识别P波、S波的模型)的拾取效果,验证了模型设计的合理性.具体的测试样例显示,该方法能够正确地处理地震密集的波形数据并能避免典型噪声的影响.将该方法运用到内蒙古地区台网的观测数据中,检测到了人工目录中98.1%的地震,地震拾取总数为人工目录数的30倍,进一步表明本研究方法具有很好的实用性.     

网络口碑影响机制：信任的中介和性别及涉入度的调节

网络口碑和在线评论已经成为网上消费者获取产品信息的最重要来源，也是影响其做出购买决策的最关键因素。但是，现有的研究缺乏对网络口碑的影响机制和作用路径的深入探索。开拓性地引入消费者信任作为中介变量，并将性别和涉入度等消费者特征作为调节变量，构建研究模型。采用在线实践后进行问卷调查的方法收集数据，并用结构方程模型软件进行模型验证与假设检验。研究结果表明：① 在线评论的理性强度、评论数量以及消费者的信任倾向，显著积极影响其对在线评论的感知可信度，而感知可信度进而通过消费者对商家的认知信任和情感信任的中介作用，最终影响其在线购买意愿。② 相比女性消费者，评论数量对男性感知评论可信度的影响更大，并且感知可信度对男性情感信任的影响也更大；但是女性感知评论理性强度对其感知评论可信度的作用更强。③ 与高涉入度消费者相比，在线评论的理性强度对低涉入者感知评论可信度的影响更大，认知信任对低涉入者购买意愿的影响也更大。然而，评论数量对高涉入者感知评论可信度的作用更强。这些研究结果蕴含着丰富的管理启示。     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

社交网络下基于个体技能的人力资源配置研究

针对社交网络人力资源的合理分配问题,本文提出了一个切实可行的包括分配机制与支付机制的人力资源配置拍卖方案.在这个方案中,雇主首先向社交网络提交其技能请求及报价;接着,社交网络分别利用人力资源配置拍卖方案中的分配机制和支付机制决定赢者及其支付费用.此外,本文从理论上证明了提出的机制同时满足个体理性、预算平衡、激励相容等良好的经济属性.最后,大量的模拟实验结果表明本文提出的人力资源配置方案可行有效,其具备良好的分配有效性以及较低的计算复杂性.     

国际外派人员知识转移的影响因素述评

知识转移对跨国公司总部和子公司整体竞争水平的提升具有重要意义,已成为研究新热点,但目前对知识转移个体层面的研究较为薄弱。通过构建外派人员知识转移的影响因素框架,从知识源、知识受体、知识特征、知识转移情景、社会网络等5个方面进行分析。研究表明,现有文献从信息网络视角对影响因素的研究较为丰富,但从社会网络视角以及对各种因素的交互作用的研究内容较少。最后,探讨了现有研究的局限和未来的研究方向。     

如何成长为高层次科技人才?——基于“双一流”建设高校校长的履历分析

探究高层次科技人才的成长路径与流动规律有助于正确、高效地培养和引进高层次科技人才。基于137位中国"双一流"建设高校校长的履历数据,通过利用统计手段与社会网络分析法对其成长规律进行实证研究。研究发现,高层次科技人才普遍拥有境外成长经历,但博士阶段的学习主要在国内完成;博士后经历并不是高层次科技人才的必备经历;高层次科技人才普遍拥有在政府和其他高校工作的经历,行政因素是影响其职业成长的重要因素;高层次科技人才主要围绕中国、美国、德国、日本和英国进行流动;美国是高层次科技人才境外流动的主要目的国家和中介国家。为此建议:①科技人员应避免过分追逐境外经历,要积累丰富的行政、教学与科研经验,切实提升综合能力与素质;②政府部门在行政任免时应遵循"选贤任能,人尽其才"原则,不断完善人才国际交流合作机制;③开发、成立专门的科技人才管理系统和部门,着手建设精细化管理的高层次科技人才数据库。