非连续学习自适应TLD算法

TLD算法是一种在线学习的目标追踪算法.在跟踪模块过程中,本文通过引入对跟踪目标一段时间内变化程度的评估,并利用该评估结果作为是否运行学习模块的标准,以此实现非连续学习自适应TLD算法.通过实验对比可知,此方法大大提高了TLD算法的效率.     

网络舆论传播的无标度特性及其衰减模型的研究

在网络舆论的传播过程中,舆论传播者通过特定话题的引用关系形成了一个网络.本文通过对我国某网络论坛数据进行分析处理,发现该网络的度分布为幂律分布,有明显的无标度特征.除增长和优先连接外,网络舆论传播的媒介的演化还包括兴趣衰减、初始吸引度和边的添加等事件,据此建立了网络舆论传播的媒介度衰减模型并进行了仿真.仿真结果表明,模型的统计特性与实际数据吻合,对网络舆论传播的研究有一定的实际意义.     

科技社团促进科技经济融合的过程机制研究基于浙江省科学技术协会的纵向案例分析

科技社团是联系服务科技人才的纽带，是联通政产学研的有效制度设置，为科技价值和经济价值的融合提供了重要支撑。文章基于角色理论，以浙江省科学技术协会为研究对象，基于“角色行为动机—角色实践过程—角色互构结果”的分析框架，探讨科技社团如何实现角色跃迁，促进科技经济深度融合。研究发现，科技社团在科技经济融合场域中过程机制的形成遵循“参与者—推动者—引导者”的逻辑路线，服务科技经济融合发展过程呈现“常态对接—协同联动—跨界融合”的动态演化规律。     

稳定度激励算法对移动区块链节点的共识优化研究

在基于移动节点的区块链系统中，节点速度与位置的变化以及节点本身的可信度会影响共识节点选取和区块验证时的稳定性，存在产生恶意节点选取和区块验证共谋．本文提出一种稳定度激励算法，在节点选取方面，根据节点可信度和质量因子计算各个节点的稳定度，并选取稳定度超过阈值的节点成为候选节点，再从中选取稳定度较高的节点生成区块；在区块验证方面，利用节点的稳定度关联节点收益，通过计算节点的验证延迟与收益，并迭代节点收益约束计算延时需求和激励奖励的最优解，激励其余高稳定度的候选节点加入区块验证．仿真结果表明，在基于移动节点的区块链系统中，与MWSL和TSL两种算法进行比较，稳定度激励算法能够提高恶意节点的检测成功率和验证区块的正确概率，提高了区块链共识的稳定性．     

剩余电流动作漏电保护器在使用中的几个事例分析

阐述了剩余电流动作漏电保护器的定义及其工作原理.在工作原理的基础上对于在使用过程中常出现的认识错误、安装错误、与接地线的配合使用等几方面问题进行了分析和解释,并提出了解决的措施.     

几类非精确线搜索下共轭梯度法的收敛条件

在几类非精确线搜索下讨论一般共轭梯度法的收敛条件，运用此条件，对一类新算法的收敛性进行分析。     

没食子酸衍生物有机凝胶去除水中有机污染物性能的研究

合成了3种结构新颖的没食子酸衍生物有机凝胶因子，研究了该类有机凝胶对水中煤油、柴油、罗丹明B、亚甲基蓝等4种有机污染物的去除、回收方面的性能.结果表明，水中的煤油、柴油均可通过凝胶化去除，并可实现对煤油或柴油与有机凝胶因子的双回收；有机凝胶对水中罗丹明B、亚甲基蓝具有明显净化作用，特别是通过自制的凝胶柱可实现快速水净化，分离时间约5 min.罗丹明B、亚甲基蓝的去除率均达94.0%以上.     

基于元回归的疫苗分配效率和公平的影响因素研究

推进疫苗在全球的普遍推广和公平分配已经成为全世界的议题。本研究在量化层面研究了影响44个受全球疫苗免疫联盟资助国家的脊髓灰质炎疫苗覆盖率和覆盖率不公平程度的国家级因素。研究发现，疫苗覆盖率和覆盖率不公平性呈负相关，且该参数最大程度地解释了各国之间的差异；政治稳定、性别平等和较小的土地面积是更高和更公平的疫苗接种覆盖水平的重要预测因素。本研究的研究结果有助于为国家和国际合作伙伴提供实践性强的前瞻性战略，有的放矢地改善疫苗覆盖率的不平等，提高全球免疫健康系统的效率。     

“强国重器”：产业政策促进关键核心技术突破的路径研究 ——基于日本数控机床企业的纵向案例分析

中国机床产业 “大而不强”,特别是高端数控机床国产化率低、市场竞争力弱,关键核心技术受制于人的局面未根本改变,如何有效发挥产业政策的作用加快中国数控机床产业的创新发展是亟待解决的战略性问题。本文以日本马扎克公司为案例,基于政策工具的视角着重分析日本机床产业政策是如何支持本国机床企业实现关键核心技术突破。研究发现：日本机床行业经历了产品仿制、模仿学习、自主研发、创新超越四个技术阶段；在不同追赶阶段,日本相同类型的产业政策工具始终遵循相同的制定原则；政策工具使用策略和产业发展阶段的协同演化是其帮助本国机床企业“后来居上”的关键。据此,从构建国家级领军企业、重视优秀民营企业、补位核心用户三个方面提出政策建议。