京津冀地区专利质量动态演进趋势分析

文章利用2006—2019年京津冀地区专利数据,对三地专利数量、专利结构、专利开发主体表征的专利质量指标进行了分析,剖析了京津冀地区专利授权率、发明专利比例、职务专利比例、开发主体比例等数据动态演进趋势,提出确立以质为本的专利创新导向,不断提升专利主体的创新能力,发挥对区域创新引领示范作用等对策建议.     

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.     

数字普惠金融发展对产业结构优化升级的影响研究

从理论的角度分析产业结构升级优化的重要性,再采用系统GMM和固定效应等模型实证分析了数字普惠金融在不同区域和不同维度发展与产业结构升级之间的关系.检验结果表明:数字普惠金融显著促进了我国产业结构优化升级,其中对产业结构高级化的显著性和效果高于产业合理化,其次不同维度的数字普惠金融主要是通过覆盖广度和数字化程度产生作用,最后数字普惠金融在中西部地区产生的作用相比东部地区更为显著.     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下，动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析。构建动态共乘匹配模型框架，并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型，通过系统仿真的方式获得运行数据，以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹配成功率的影响。研究结果表明，政府主导的监管模式相对于平台主导模式而言更能显著提升司乘匹配成功率，而政府和共享乘车平台的双重监管模式对司乘匹配率的提升最为有效。同时，政府政策导向宣传作用和平台安全投入作用均存在一定的衰减效应，政府与平台需要把控监管的时机和度量问题。特别地，平台可以重点关注对安全投入敏感度更高的司机，这类司机更容易在受监管的情况下规范自身行为，使得平台的安全投入更加行之有效。     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

基于网络药理学研究槐花丸治疗结肠炎机制

通过网络药理学的方法对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行探索和研究.通过TCMSP和ETCM数据库找到槐花丸的主要成分,通过Swiss Target Prediction对成分靶点进行预测;使用OMIM、GeneCards、TTD Database和MalaCards数据库以"colitis"为关键词进行检索,获得结肠炎相关的疾病靶点;将疾病靶点与主要成分靶点进行交集得出药物作用成分;使用Cytoscape软件绘制出药物的主要作用成分-靶点相互关系网络图;使用STRING平台导出药物的蛋白与蛋白相互作用(PPI)网络图.应用DAVID数据库对核心靶点进行GO分析及KEGG相关通路分析,并对KEGG信号通路进行可视化.得到槐花丸共有54个主要作用成分,其中26个成分活性较好,可能作用于STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、TNF、VEGFA等关键靶点,参与91条信号通路.通过绘制药物成分-疾病靶点网络、药物蛋白与蛋白相互作用网络等多条途径,对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行了初探和研究,为其他相关研究提供了依据,为其后续临床疗效评价指标的筛选提供了研究方向.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

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%.     

基于最佳断点的圆形件T形下料算法

【目的】圆形件下料问题广泛存在于工业生产中，如汽车、船舶零部件的制造等。通过提高材料利用率，减少切割成本可有效降低企业生产成本。基于此，提出了一种基于最佳断点的圆形件T形下料算法。【方法】首先根据需求的圆形件种类生成多规格的标准条带，然后根据规范长度求得点长度集合，再用全容量动态规划算法生成排样方式，遍历断点长度集合，得出最佳断点长度和排样方式，确定排样方式的使用次数并加入排样方案，直到满足所有圆形件的需求；最后根据价值修正公式不断调整圆形件价值，通过迭代生成多种排样方案，以防算法陷入局部最优。【结果】与文献数据相比，该算法能够提高材料利用率，降低切割成本。【结论】实验结果表明，该算法在降低企业生产总成本上具有有效性。     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。