基于揭榜挂帅的科创管理方法及其供需智能匹配模式分析

【目的】实行“揭榜挂帅”制度以来，各地各行业结合已有的探索经验在科学技术领域大力开展揭榜挂帅活动，但是在组织实施过程中部分环节需要更科学合理地优化，因此需要给出优化措施。【方法】列举部分城市揭榜挂帅实施情况对比分析，总结出组织实施过程中存在的共性问题，详细解释“揭榜挂帅”项目组织实施中供需智能匹配应用模式。【结果】探索性给出供需智能匹配技术如何助力揭榜挂帅的组织实施。【结论】基于部分地方、行业开展揭榜挂帅活动展开对比分析，总结出实施过程中有待解决的问题，从问题出发，探索性给出供需智能匹配技术助力揭榜挂帅项目组织实施的建议。     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.