粉煤灰混凝土抗压性能的试验研究

结合杭绍台铁路3标段粉煤灰混凝土的施工,对粉煤灰的作用原理进行阐述,对不同掺量、不同细度的粉煤灰对混凝土抗压性能的影响因素进行了详细分析,并进行粉煤灰混凝土抗压强度试验,分析试验结果发现,掺入同一细度粉煤灰,混凝土强度随着龄期增加而增加;对于掺入不同细度的粉煤灰,随着粉煤灰细度的增加,混凝土强度随之减小,细度越大,强度越低.因此对于强度要求比较高的混凝土工程中建议采用细度小的粉煤灰,以有效地提高强度,确保工程质量.     

基础研究空间网络关联结构及影响因素分析

以我国31个省区市2009—2018年国家自然科学基金面上项目为样本,采用改进的引力模型构建省区市之间的基础研究关联关系,在此基础上利用社会网络分析模型分析我国省区市之间基础研究的空间网络结构演化及影响因素。研究表明:网络整体的空间关联性逐步增强,网络效率呈现出平缓的下降趋势;东部沿海经济发达地区并未利用自身的优势对其他地区产生推动作用。基础科研空间关联网络划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益4个板块,板块内部的联系要大于板块之间的联系。地理位置临近、申请机构数量、科研人员、正副高职数量对基础科研的空间关联结构有显著性影响。     

北京大学德国研究中心创建记略

在现有的学术体制中,跨学科研究机构的发展往往面临种种限制。作为一个跨学科研究的虚体机构,北京大学德国研究中心的诞生与发展面临种种体制性因素制约。从最初的艰难创业,到一步步获得肯定与嘉奖,每一项成绩的取得都得益于创建者的不懈努力和主管校领导、各相关部门与社会各界的支持。北京大学德国研究中心创建和发展的历程也是我国高等教育发展中跨学科研究机构发展的现实写照。     

科技成果全生命周期管理研究 ——基于创新联合体的视角

本文在科技成果管理和创新联合体运作机制研究基础上,阐述了科技成果全生命周期管理的概念及其四个阶段和四种形态,分析了创新联合体在科技创新中发挥的作用,提出了创新联合体在科技成果管理中的双向通道模型和接力模式.     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法，利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理，实现QRS波群定位和心拍截取；设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测，从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练，结果显示，其准确度为9900%，召回率为9908%；与相关文献的研究方法对比，本方法具有较高识别精度，能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

新高考背景下高中生涯规划的理论探析

随着新高考改革的深化,高中生涯规划教育引起社会各界的广泛关注,通过梳理国内外关于生涯规划的主要理论和研究成果,综合国内外学者的相关研究,概括和总结了新高考背景下学生生涯规划的影响因素,主要包括个体的生涯认知、学校的生涯规划教育、家庭资源以及职业地位与发展前景四个层面,并指出现有研究存在的不足,并在此基础上对未来学生生涯规划的理论研究和实践探索提出若干的思考和展望。     

基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康，及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断，但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性，现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题，提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络，在不显著增加网络模型尺寸的前提下，增强网络对多尺度信息的特征提取能力，在提升分类准确度的同时保持高效推理；使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数，通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数，从而增强网络的泛化能力；提出加权焦点损失函数，在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子，使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重，增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度，进而优化整体性能；对数据加载方式进行优化，增大批数据处理量以提升批归一化效果；在测试阶段使用测试时数据增强策略，综合分析多个维度的分类结果，提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明，在密集连接网络中...     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

语境论的社会科学方法论探析

社会科学方法论的困境主要在于:实证主义方法论与解释学方法论的二元对立,以及由各自内在缺陷所导致的研究实践与真实社会世界的背离。从社会科学方法论所隐含的哲学世界观来看,一种走向语境论的趋势已成为必然。语境论世界观的根隐喻是"历史事件"或"语境中的行动",它所蕴涵的认知视角、分析路径及其揭示的语境的本体论性,可为社会科学方法论开创第三种立场。语境论的社会科学方法论主要倡导案例研究式的操作方法和应用模式。基于此,这种方法论能够吸收并综合各种方法论立场的优势,克服它们的不足,进而在很大程度上消解现有立场的二元对立,并为社会科学方法论打开新的发展空间。