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基于2009~2015年高技术产业省际面板数据,首次纳入高技术产业创新驱动的环境效应和随机误差考虑,利用SFA模型进行分解修正调整样本投入的偏移量,进一步结合超效率技术改进,更为有效真实地反映高技术产业创新驱动发展成效及其时空异质和来源体系配置特征。研究发现,环境因素对高技术产业创新驱动发展绩效产生显著异质影响。总体上,调整后2009~2015年高技术产业的创新驱动整体效率还处于相对较低水平,存在较大发展空间。纯技术效率改进显著优于规模效率,是其创新驱动发展绩效提升的主要动力来源。高技术产业创新驱动发展绩效时间上呈现一定程度的增长,而空间差异显著,亟待进行引领产业创新驱动结构转型。 相似文献
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基于最新发展的SBM-DDF模型,测度2008~2014年中国制造业绿色创新增长指数,并将制造业行业的知识积累异质门槛纳入非研发投入驱动绿色创新增长机理框架,运用改进的动态门槛回归方法,构建非线性动态门槛模型,考察行业不同知识积累门槛下非研发投入对绿色创新的异质影响。研究发现:当前制造业绿色创新增长整体水平较低,存在较大发展空间,且行业异质性显著;大多数制造业行业绿色创新水平在样本考察期内变化没有较大增长,甚至呈现一定幅度下降趋势;总体上,制造业非研发对绿色创新增长起到了显著有利促进效应。随着知识积累水平加强,非研发创新路径驱动机制存在差异,非研发投入对制造业绿色创新增长呈现出明显的门槛效应特征。当制造业知识积累水平位于7.736和9.313“临界规模”时,最有利于非研发路径进行绿色创新。研究为探索促进制造业绿色创新增长的动力来源、路径选择与政策设计提供了有效参考。 相似文献
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在中国制造业高质量创新发展的战略背景下,从创新型人力资本视角构建外部知识源化对制造业高质量创新影响机理的面板门槛模型,探讨在不同行业创新型人力资本异质效应下外部知识源化驱动高质量创新的非线性影响。研究发现:外部知识源化对制造业高质量创新的影响受到创新型人力资本水平的异质门槛效应。较低的创新型人力资本水平显著推动了外部知识源化的高质量创新的作用,随着创新型人力资本水平的提升并突破“临界值”,在一定程度上抑制了外部知识源化的高质量创新效应,即外部知识源化与高质量创新呈倒U型关系。此外,在行业上,中国大多数制造业行业的创新型人力资本处于中等水平,外部知识源化是推动高质量创新的显著动力,但需要警惕创新型人力资本带来的负向门槛效应,以保持高质量创新活力。 相似文献
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国库集中支付下的高校预算管理 总被引:4,自引:0,他引:4
高校实行国库集中支付制度,对高校的预算管理产生深刻的影响,预算管理及编制是实行国库集中支付的起点,本文浅析提高预算管理水平。以适应国库收付制度的改革。 相似文献
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针对现有食品安全评价指标约简方法计算效率低的问题, 提出一种新的属性约简方法〖CD2〗基于粗糙度的属性约简方法。该约简属性从空集开始, 引入粗糙度概念, 利用粗糙度PB(X)作为条件属性的选择标准, 逐步地将粗糙度值最小的条件属性加入到约简集中, 得到新的论域, 并用递归的处理方法简化属性的搜索空间, 直到论域变为空集, 获得简化的属性集。实验证明了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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月球车视觉系统立体匹配算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法.该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行.特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果.边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配.算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图.实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要. 相似文献
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为了滤除数字图像中同时混有的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种改进的基于灰色关联去混合噪声滤波算法.算法先将滤波窗内噪声点划分两个集合:一个是纯椒盐噪声点和被高斯噪声污染的类椒盐噪声点集合S,一个是被高斯噪声污染的纯高斯噪声点集合P.对滤波窗中心噪声点进行分类平滑处理,如果滤波窗中心点为第一类,用P中像素点的中值作为参考值... 相似文献
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在传统中值、均值滤波算法的基础上借鉴灰色关联理论,提出了一种有效抑制混合噪声的滤波算法.算法采用窗口自适应策略,先统计3×3滤波窗口内椒盐噪声点数目,如果数目大于7,则扩大窗口至5×5.计算各点关联系数,将滤波窗内非椒盐噪声点的灰度值作为比较序列,它们的中值或均值作为参考序列,对于椒盐噪声的滤除参考序列使用中值,对于高斯噪声的滤除使用均值作为参考序列.然后将各非噪声点灰度值与关联系数加权运算,得出的灰度值替换噪声点像素值.通过实验验证了几种算法的性能差别,证实了算法具有较强的去噪能力和边缘保护效果. 相似文献
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一种改进的Sobel算子边缘检测及细化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对经典的Sobel算子存在的边缘定位精度不高和边缘提取较粗等缺点,对经典Sobel算法进行了改进:在原有的两个方向模板基础上增加了135°和45°2个方向模板,并通过非极小值抑制和邻域标准差叠加获取梯度图像,提高了边缘定位精度和增强边缘强度;对梯度图像在3×3邻域内采用梯度阈值结合边缘方向进行了边缘细化处理;实验证明,该算法不仅有效地解决了Sobel算法提取边缘过粗及定位不精确的问题,而且使图像边缘更连续、清晰. 相似文献