"互联网+"驱动产业创新机制、商业模式与政策建议

在信息化的时代,"互联网+"对于市场经营的企业产业发展的推动加快了产业智能互联网的形成,这类新型产业在智能化信息处理系统的建设、高速物联网服务等方面的优势都成功领先于传统行业,有助于大力推进市场经济的可持续发展.分别从以下几个方面对"互联网+"产业链作出研究.①"互联网+"是如何推动传统产业进行业务创新的,"互联网+"下衍生出来的高科技产业链创新和传统产业技术的创新是如何出现的;②"互联网+"是从哪几个方面如何推进商业变革的,而传统的商业模式在变革为"互联网+"商业模式后如何为市场创造价值的.无论是传统产业还是互联网产业经营都有其利弊和风险,经过系统的数据分析和研究在互联网的新时代下诞生的新型商业创新产业链在市场中的表现并不像预期中那样稳定,在产业运营的过程中还需要互联网平台通过对互联网内部的制度的建设管理以及产业在市场中运营时的制度进行及时准确的监督管理;③通过对新时代产业互联网发展不同阶段的现况表现以及遇到的一些困难按照互联网产业发展初始期、发展期、成熟期、创新期的顺序给出了对应管理建议和政策.     

左Clifford双半环的性质与结构

定义了双半环的分配格和带双半环。利用这两个定义以及左Clifford半群的性质,给出了左双环和左Clifford双半环的定义,并得到了双半环是左双环的充分必要条件和双半环是左Clifford双半环的充分必要条件。     

“互联网+全域旅游”发展策略研究 ——以辽宁省大连市为例

通过对"互联网+"在旅游中的作用的研究,结合现今旅游业新模式——全域旅游,提出我国发展全域旅游存在的问题,并给出"互联网+全域旅游"的发展策略.以辽宁省大连市为例,系统地分析了当前该区域的旅游资源现状,并指出"互联网+全域旅游"在辽宁省大连市的具体实施方案."互联网+全域旅游"是现代旅游业发展的新方向,标志着我国旅游产业从单一景区发展成功转型为区域协调发展,使旅游目的 地成为本地居民与游客共享的开放空间,"互联网+全域旅游"新发展模式将产生巨大的经济效益和社会效应.     

模糊微分方程的反周期解

主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果，并给了一个例子说明主要结果的可行性.     

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.     

105例肺癌患者外周血中miRNA-10b的表达

目的 探讨miRNA-10b在非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者外周血的表达情况.方法 选取156例非小细胞肺癌患者,其中,105例列入实验组,51例排除入组,另选50例健康志愿人员为正常组.采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测两组外周血中miRNA-10b的表达,并分析实验组患者外周血中miRNA-10b表达与临床、病理、治疗方法 的关系.结果 实验组外周血中miRNA-10b表达为1.85±0.14,而正常组外周血中miRNA-10b表达为1.03±0.18,实验组明显高于正常组;患者外周血中miRNA-10b的表达高低与烟草吸食情况、病理学TNM分期、肺癌的类型相关(P<0.05).结论 非小细胞肺癌患者外周血中miRNA-10b升高明显,miRNA-10b的高低与吸烟、病理类型、淋巴结转移和病理分期有关,可作为疗效的监测指标.     

2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。