审计质量对企业投资效率的影响研究 ——基于产品市场竞争视角

基于2014—2019年我国上市公司A股的数据,通过结合市场竞争环境,研究外部审计因素对企业非效率投资现象的作用,并在区分投资不足与投资过度的企业之后对三者进行详细分析.结果表明:审计质量会积极地改善投资效率,即审计质量可以明显地减弱企业的投资过度行为和投资不足行为.同时,产品市场竞争对审计质量与投资效率的关系起到了正向的调节作用,即处于市场竞争环境激烈的公司,审计质量越高越能显著地缓解低效率投资的局面.     

实验牛微生物学和寄生虫学等级及监测地方标准的研究和制定

标准化是实验动物的根本属性,质量标准是实验动物质量控制体系中的重要组成部分,实验动物微生物和寄生虫控制水平是实验动物分级的根本依据。 本文介绍了黑龙江省地方标准《实验动物牛微生物学等级及监测》 和《实验动物牛寄生虫学等级及监测》的编制背景、实验牛等级设定、检测项目的选择、检测方法、预期社会效益等主要内容。 本标准的制定可为黑龙江省农业实验动物新资源提供标准及技术保障、为公共卫生和生物安全提供重要的基础条件、为重大动物疫病研究提供高质量实验动物以及为生物制品的研发、生产及检定提供标准化实验动物,进而推动我省及全国畜牧行业技术进步及畜牧业的健康发展。     

模糊微分方程的反周期解

主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果，并给了一个例子说明主要结果的可行性.     

基于共价有机框架的仿生光动力学治疗试剂的构建

共价有机框架（COF）是一类新兴的多孔有机聚合物，因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性，已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物，负载光敏剂孟加拉玫瑰红（RB），并包裹癌细胞膜（CMV）对该复合物进行仿生修饰.结果表明：制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性，能够被肿瘤细胞有效摄取，并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物（ROS），进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗（PDT）试剂.     

基于旅客画像的航班出行选择预测方法研究与实现

根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.     

罗马洋甘菊蒸馏废渣光保护能力研究

对罗马洋甘菊蒸馏废渣醇提物光保护能力进行研究,以总多酚含量为指标,确定提取的最佳条件.将醇提物分别用石油醚(PE)、二氯甲烷(CH2 Cl2)、乙酸乙酯(EAC)、正丁醇(NBA)依次萃取.采用比色法测定并比较各样品的总多酚含量.通过全光谱扫描法及计算光保护因子确定各组分的光保护活性.结果发现乙酸乙酯萃取物的光保护活性最强,SPF达到29.754±0.085,为罗马洋甘菊蒸馏残渣醇提物在功能性化妆品中的应用提供了理论基础.     

面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

二维材料在人工智能中的应用

二维材料是构建神经形态器件并实现低功耗、微型化和规模化集成的首选材料体系。文章对二维材料在人工智能领域的应用现状、优势和面临的问题进行了简要评述，并对其发展趋势进行了展望。