打造新时代创新策源地——以湖北科技特派员制度为例

湖北省多年来深入推行科技特派员制度,在全国科技特派员制度推行和科技服务的伟大实践中拼搏奋进,从启动科技特派员地市试点工作,到全面开展科技特派员基层创业行动,从出台深入推行科技特派员制度实施意见,到开展湖北省科技特派员"百县千镇万人"工程实施,围绕产业链布局人才链的科技生态日臻完善.科技特派员个人、团队和法人单位点面结合,工作室与工作站交相辉映,他们立足湖北服务华中片区和秦巴山区,辐射服务全国各地,湖北科技特派员的服务足迹遍布荆楚星辰大地,谱写着新时代湖北科技特派员服务体系的新篇章.     

政府扶持与国有能源企业产融结合效率研究 ——基于自助法修正的三阶段数据包络分析模型

经济新常态下,作为"产业+金融"发展模式的主导角色,政府扶持有效性是国有能源企业提升产融结合效率的关键因素.本文基于自助法(Bootstrap)修正的三阶段数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型,借助2010～2017年国有能源上市公司数据,分析了企业产融结合运行效率及政府扶持因素的影响.结果显示:我国国有能源上市公司产融结合效率呈逐年上升趋势,现阶段静态效率整体处于中上水平.政府扶持因素对产融结合效率值产生反向作用,表明尚存在政府干预过度、补贴投入冗余和监管缺失等问题,导致了产业与金融资源配置效率低下.为此,本文提出相关政策建议.     

制造企业衍生服务运营模式决策：自营与外包的权衡

随着服务在制造企业创收中占比的不断增加，服务衍生已成为实现服务型制造的有效手段，但产品制造的相对集中与服务提供的绝对分散困扰着制造企业衍生服务的自营/外包决策。针对1家制造企业和1家服务承包商出售一类实物产品及一项衍生服务的情形，构建了衍生服务自营与外包两类模式下的博弈模型。结果表明：衍生服务自营/外包的决策受服务水平、产品服务相关性、服务提供优势系数及收益共享系数等多因素影响；自营或外包模式下，衍生服务水平及服务提供优势系数对双方利润的促进作用存在边界，且产品服务相关性对衍生服务水平以及双方利润存在促进作用；外包模式下，收益共享系数的制定应以实现外包双方价值更大创造为目的。     

云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

疫情期间的会奖旅游全攻略

阳春三月,草长莺飞,这不但是外出踏青的好时节,同时也是年后掀起又一波市场高潮的最佳时机。因此,我们看到很多直销、微商和新零售企业都开始用各种方式吹响了2021年的市场号角,而会奖旅游就是其中一个非常典型的打开方式。就在3月底,本刊记者随意联系了几家企业,自然阳光正在杭州召开年度启动大会,春芝堂在云南西双版纳旅游,三生的激情之旅将从4月1号开始分两批在三亚举行……在社交零售领域,会奖旅游活动基本上是一个绕不开的环节。每个企业不但有这样的活动规划,实际上这也是很多企业奖励机制里非常重要的一环。但是2020年春节以来的新冠疫情,让企业会奖旅游的节奏被完全打乱,很多企业在2020年根本没来得及组织会奖旅游,而有些企业即使开展,也缩小了规模,分散了场次。     

基于层次分析法的科研单位学科服务评价模式

根据层次分析法的原理,结合科研单位学科服务的特点,构建了基于层次分析法的科研单位学科服务评价模式,包括人员素质、资源保障、环境保障、服务能力、制度保障5个一级指标以及16个二级指标,该评价模式能够全面反映科研单位学科服务的质量与水平,发现学科服务的优势和不足,有助于科研单位图书馆采取针对性的措施改进学科服务.     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

数据驱动下高校知识产权信息服务融合的推进策略

数据驱动下的高校知识产权信息服务融合作为一种新的发展模式,为传统知识产权单边服务向多边融合转变提供了新的发展思路.结合高校知识产权信息服务融合的数据需求、技术需求与服务需求,揭示了信息服务融合现有困境,进而提出发展思路,并从服务平台融合、机构职能融合、制度融合等角度为高校知识产权信息服务融合发展提供了参考.