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.     

战略生态位视角下的我国专利技术转化研究

为提升我国专利技术转化为技术创新的能力，本研究分析了现阶段我国专利技术转化的现状和存在的问题，根据专利技术转化的特征，探讨了基于战略生态位管理视角的专利技术转化的运行过程，阐述了专利技术转化在战略生态位的技术选择、市场选择、市场培育、市场扩大和市场保护等阶段的不同特点，分析现阶段我国专利转化过程中的缺失和影响因素，并有针对性地提出了我国专利技术转化的优化路径，以期促进我国专利技术转化市场的发展。     

2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

BIM情境下综合设施管理服务供应商激励契约

为有效激励综合设施管理（Integrated Facility Management，IFM）服务供应商应用BIM进行IFM外包服务，实现BIM在IFM过程中的应用价值与IFM项目绩效，基于委托代理理论，针对IFM外包BIM应用过程中IFM服务供应商需要执行的BIM系统运营服务和IFM业务咨询服务两项任务，构建多任务委托代理模型；依托模型，分析在两项服务任务成本相互独立、相互依存及相互替代等三种激励模式下的激励契约；结合模型计算与MATLAB仿真结果，辨识最优的激励模式及激励契约。研究表明：3种模式下的激励契约将对IFM服务供应商产生不同的激励效果，并对业主方IFM项目造成差异性绩效；3种激励模式下的最优激励契约由高到低排序为：成本相互依存模式下的最优激励契约>成本相互独立模式下的最优激励契约>成本相互替代模式下的最优激励契约；业主方应选取合适的激励模式与契约对IFM服务供应商进行激励，且其服务能力与IFM项目绩效越高，业主方对其激励将越大。     

城市治理数字化 “一网统管”智能处置道路积水

为了优化道路积水信息监测、强化监管联动部门协同、提高积水事件响应速度、提升积水应急处置效率,上海水务部门通过道路积水处置预报预警、感知发现、报警联动、抢险处置、反馈解除五大环节闭环管理,创新道路积水处置智能化应用,大大提升了防汛排水效率,为探索超大型城市数字化治理新模式起到了示范作用。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法，存在维护成本高，实时性不足等缺点，提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度，建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数，并在此基础上对流量调度进行定义和建模，构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后，通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。     

基于文献计量分析的公司创业投资研究现状、主题与展望

公司创业投资是公司创业、创业投资、战略管理和创新等多个领域的关键话题.文章在概括1980—2020年Web of Science数据库收录的公司创业投资文献特征的基础上,追溯公司创业投资内涵与定义的发展,梳理和提炼该领域研究的主题内容.文章将公司创业投资研究划分为初始萌芽、平稳发展和深化发展三个阶段,系统归纳分析了公司创业投资的目标与动机、影响因素、绩效效应以及其与其他公司创业方式的关系四个主题的研究内容.最后,在评述现有研究进展和不足的基础上,展望公司创业投资研究的未来方向.     

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%.