任务冲突与科研团队人才集聚效应:参与型领导的调节效应

在对国内外相关文献回顾的基础上,运用组织行为学和人力资源管理等相关理论,探讨了任务冲突与科研团队人才集聚效应之间的关系,研究了参与型领导对任务冲突与人才集聚效应之间关系的调节作用。结果表明,任务冲突对科研团队人才集聚效应即信息共享效应、集体学习效应、知识溢出效应与创新效应具有显著的正向影响,参与型领导正向调节了任务冲突与集体学习和知识溢出之间的正向关系,但对任务冲突与信息共享和创新效应之间正向关系的调节效应未得到支持。研究结论对科研团队如何产生与提升人才集聚效应具有一定的现实意义。     

交通工程施工管理和质量控制

中国经济的发展,带动了各行各业的发展,而影响中国经济发展的因素中有交通,交通不仅影响中国经济的发展,还影响着成人们的生命安全,当前中国城市建设在快速的进行中,在城市建设中交通工程建设是重要的组成部分,为了加快城市建设,为了人生的生命安全提供保证,在交通工程施工中,需要加强施工管理和施工质量控制。在交通工程施工中,目前还存在一些问题,影响着交通工程的施工管理和施工质量的提高,本文针对交通工程施工管理和质量控制的现状以及提升的措施进行分析研究。     

坚持自主创新 引领智能交通产业健康发展——访深圳市金溢科技有限公司产品策划总监鲁骏

在无数个日夜的奋斗历程中，憧憬着智能交通的光明前程，金溢人始终坚持创新精神，以坚韧对抗艰辛、以智慧迎接挑战，用专注的态度开创我们美好的生活，给现代人的出行带来绿色、高效与和谐。在每个清晨抑或傍晚，当一辆辆汽车精灵般自由穿梭的时候，那正是每一位金溢人用汗水和微笑默默地向世人诉说。     

史蒂夫·鲍尔默：离出丑只差一步

自从去年史蒂夫·鲍尔默宣布退休计划以来，已经过去将近半年时间。虽然微软表示，将在2014年夏天之前为他选定继任者，但据知情人士透露，董事会原本希望在去年11月或12月就敲定最终人选。美国《华尔街日报》网络版上日前刊登题为《微软为何还没选出新CEO》的评论文章称，微软之所以迟迟没有选出CEO，主要是因为董事会内部可能蕴含着很多引发潜在冲突的元素，最为突出的则是盖茨和鲍尔默与董事会的暗中博弈。     

甘肃交通基础设施建设领域农民工状况调查及对策研究

随着经济社会的不断发展,农民工已经成为产业工人的重要组成部分,是我国一支新型劳动大军.交通基础设施建设领域作为劳动密集型行业之一,长期以来雇佣大量农民工作为项目基本建设的重要补充.为了进一步详细掌握交通基础设施建设领域农民工基本情况及年龄结构特征等状况,对今后行业发展提出建设性意见,笔者通过问卷调查、座谈交流等形式对甘肃交通基础设施建设领域农民工进行了实地调查研究,分析了当前行业农民工存在的问题,进而提出了相应的政策建议.     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。     

基于Petri网立交桥智能网联车协作控制仿真

为提高立交桥通行效率，在考虑车辆通过立交桥过程中存在多次分离、交汇行为基础上，利用时延Petri网(timed Petri net, TdPN)建立智能网联车完整通过过程仿真模型；提出基于车辆优先级的速度引导策略，并建立智能网联车协作控制模型，从而组成完整的互通立交TdPN模型。通过仿真予以校验，并与立交桥出口及其衔接区协同控制方法、立交区域内多合流区协同控制方法作对比，结果表明：当交通需求较大时，本文方法控制效果最佳，能进一步提高通行效率，缓解交通压力。     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。     

土叙地震废墟上的文明遗迹

在世界古文明发源地之一的两河流域,一衣带水的土耳其和叙利亚“国运”却截然不同:一个成为全球经济发展最快的国家之一,并逐渐成长为中东地区地缘政治的重要影响力量;另一个则沦为全球政治宗教冲突的焦点地区,大国势力不断介入,难民问题悬而未决。     

车联网环境下匝道汇入区瓶颈换道优化

高快速路汇入区（即合流区）瓶颈是交通流运行的咽喉，汇入瓶颈交通流失效会加剧拥堵，诱发交通振荡以及事故率上升等一系列问题。与现有研究大都通过调节匝道汇入车辆行为或主线车辆速度进而试图改善汇入区交通流问题不同，该研究聚焦于瓶颈汇入区上游主线车辆，通过动态调节汇入区上游主线车道车辆分布，提升汇入区通行能力。具体而言，研究提出一种可以对网联车（CV）进行双向换道建议的混合整数线性规划模型，该方法不依赖于交通流基本图设定的临界密度，通过实时计算每一辆个体CV的向左、向右或保持车道决策以优化车道流量分布，减少汇入车辆干扰，提升汇入效率。基于VISSIM交通仿真软件，通过二次开发搭建了汇入区瓶颈换道优化实时仿真评估系统，并对该方法进行了验证，测试不同流量组合和不同CV渗透率下算法的有效性。各车道时空轨迹表明该换道建议优化方法可以有效减小汇入车辆冲突，车均延误分析结果表明在单车道平均流量1 550 ~1 800 veh·h^-1区间，即汇入瓶颈失效关键流量区段，换道建议优化方案相比原方案能显著改善汇入区的运行效率，车均延误可降低10 %~50 %左右。CV渗透率敏感性分析表明，在较低的0.2~0.5渗透率下即可达到减小延误的目标。