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1.
选取我国30个省市2008~2017年的面板数据,利用科技创新、科技产业和科技金融三系统耦合协调度模型进行测算,针对各省市三系统耦合协调度进行空间相关性检验.结果显示,我国科技创新、科技产业与科技金融整体处于中度耦合协调水平,且时间上呈现出周期波动的特征,空间上呈现出"东高西低"的态势;长三角地区始终位于H-H区域,而西北地区位于L-L区域.得出如下建议,科技金融应形成支持科技发展的长效机制;地方政府应推出因地制宜的科技金融政策;中央政府应对低度耦合发展集聚的区域给予相应的优惠补贴和鼓励措施. 相似文献
2.
针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。 相似文献
3.
基于产学研耦合协调度测度模型、数据包络分析模型以及动态面板门限回归模型,运用2013~2017年中国30个省市的面板数据,研究以知识积累为门限变量时,产学研协同发展水平对区域技术创新效率产生的影响。实证结果表明:当以知识积累水平为门限变量时,产学研协同发展水平与技术创新效率间存在明显的双门限效应;随着知识积累水平的提升,产学研协同发展水平对于技术创新效率的影响由负向影响转变为正向影响,且影响程度不断提升,进而可以划分低知识积累区间(KS≤0.324 0)、中知识积累区间(0.324 0<KS≤2.021 2)及高知识积累区间(KS>2.021 2)3种类型;中国各地区的知识积累水平存在明显的时间与空间异质性,处于低知识积累区间的地区多为西部偏远地区。因此应加强区域间知识与技术的扩散、吸收以及传承积累,加强中西部与东部地区的联动以促进区域技术创新效率的提升。 相似文献
4.
以丹寨万达小镇为切入点,分析它的特色之处,引出非物质文化遗产是其内核。阐述非物质文化遗产协同创新保护体系的构成,探索协同创新保护体系运营模式,指出非物质文化遗产协同创新保护之路任重而道远。 相似文献
5.
6.
基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。 相似文献
7.
在传统协同创新三螺旋模型上进行改进,形成了一个海洋科技协同创新与成果转化的四螺旋(Four-helix)模型,重点在这一模型框架下探讨了各协同创新主体构成与功能定位,结合典型沿海地区、海洋科研机构、涉海企业及相关机构的运行实践,构建多主体海洋科技协同创新关系网络,并基于海洋科技成果特性提出"定制型"和"推介修正型"两种转化路径。 相似文献
8.
桉树生态环境问题是世界性难题,迫切需要开展生态营林理论的探索与实践。本文通过系统地研究营林措施与人工林生态服务功能关系的变化规律,分析不同营林措施对桉树人工林生态服务功能的作用机制,并通过桉树生态营林实践,建立起现代桉树生态营林理论体系。文中提出生态营林的定义、生态营林原则和生态营林的理论体系。6年的生态营林实践表明,采取"低干扰、低投入、低污染"的生态营林方式,获得"高产量、高价值、高效率"的营林效果,实现长短结合、一般用材与珍贵用材结合、木材生产与生态服务协同提升的生态营林目标。该理论是解决当今桉树人工林木材生产和生态服务失衡以及生物安全、土壤安全、生态安全问题,实现高质量发展的重要理论基础,对推动我国现代林业高质量发展具有重要的指导作用。 相似文献
9.
10.
群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性. 相似文献