提升合作研发绩效的组织措施

可以采取3种措施来提高合作研发绩效：第一种思路是选择“好”的合作伙伴,解决逆向选择问题;第二种思路是采用“好”的组织模式,鼓励成员向合作研发组织贡献自己专有知识和防范机会主义行为;第三种思路是设计“好”的组织机制,减少所谓的“败德行为”.由于成员之间的合作关系是动态的,为了提高合作研发组织绩效,需要就这些动态合作关系进行深入研究.     

一种自适应的线搜索Levenberg-Marquardt算法

通过自适应的选择Levenberg-Marquardt(LM)算法的LM参数,结合Armijo线搜索技术给出一种自适应的线搜索LM算法.在局部误差界条件下,证明了新算法具有二次收敛性.用新算法求解非线性方程组,数值结果表明,新算法稳定,有效.     

一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫(Lyapunov)函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。     

格的含义及其理论发展研究

格无疑是句法学中最常用的核心概念,也是现当代句法学中理论发展最成熟,涵盖内容最广的理论模块之一,自然长期受到国内外学者的关注和重视.格在不同的语法体系中表示的意义不同,即使在形式句法的不同时期,格理论的句法内涵也有差别.格经历了表示名词形态变化的"形态格",表示名词与动词语义关系的"语义格",表示抽象句法位置的"句法格...     

EM-DAT灾难数据库概述及其应用研究

紧急灾难数据库(Emergency Events Database,EM-DAT)是国际上最为重要的免费灾害数据资源之一,在国际灾害管理与研究界得到广泛应用。首先介绍EM-DAT数据库的建立与特点,所涵盖数据的标准、类型与内容,数据的收录程序和方法,以及该数据库现存的一些问题。其次,对EM-DAT在国际自然灾害多发地区计划(Hotspots Indexing Project,Hotspots)与国际灾害风险指标计划(The Disaster Risk Indexing Project,DRI)中的应用做了分析。最后,基于该数据库对1976-2005年间亚洲洪水灾害特征进行了初步研究。     

苦瓜杀虫及抑菌活性组分物质的制备

采用生化方法从苦瓜种子中提取得到苦瓜籽油、凝集素备提物、苦瓜籽粗蛋白和苦瓜凝集素4种活性组分,其中凝集素备提物、苦瓜籽粗蛋白和苦瓜凝集素得率分别为:2.16%、3.06%、0.37%。旨在寻找苦瓜中有效杀虫及抑菌活性物质。     

亚砷酸钠对大鼠离体坐骨神经干复合动作电位的影响

应用电生理方法观察了不同浓度的亚砷酸钠对大鼠离体坐骨神经干复合动作电位的幅度、阈强度、传导速度及持续时间的影响。结果表明:亚砷酸钠溶液浸泡大鼠坐骨神经干30分钟,当浓度高于3×10-4mol/L时,复合动作电位的幅值较对照组明显降低(P<0.01)。复合动作电位的阈强度随亚砷酸钠浓度的升高而增加,差异有显著性(P<0.01)。复合动作电位的传导速度随亚砷酸钠浓度的升高而变慢,但只有亚砷酸钠浓度高于10-3mol/L时,复合动作电位传导速度与对照组相比差异才有显著性(P<0.01)。复合动作电位的持续时间随亚砷酸钠浓度增加而延长,但与对照组相比无差异(P>0.05)。这说明亚砷酸钠可影响大鼠坐骨神经干复合动作电位。     

胎鼠DRG神经元细胞培养方法的建立

目的建立胎鼠背根神经节(dorsal root ganglion,DRG)神经元原代培养的方法。方法无菌条件下取E16天的胎鼠DRG进行原代培养,观察神经元生长状态并用神经元特异性烯醇化酶(neuronal specific enolase,NSE)免疫细胞化学染色鉴定细胞。结果培养的DRG神经元可存活1个月左右,并长出突起,形成密集的网络。NSE鉴定细胞阳性表达率高,神经元达到90%左右纯度。结论本文建立了DRG神经元细胞简洁、经济、高效的培养方法并成功鉴定了神经元。为对神经元的深入研究提供了实验模型。     

随机函数F的eλ|F|2的可积性

卡昂纳JP研究了eλ|F|2的可积性,其中F是随机三角函数,F(t)=∑∞n=1εnancos(nt φn),{εn}是Rademacher序列.运用次正态性、Fubini定理、Schwarz不等式来研究在适当条件下eλ|F|2的可积性,其中F是一般的随机函数,F(t)=∑∞n=1ξnanfn(t),{ξn}是次正态序列.     

机器学习辅助高熵合金相结构预测

高熵合金由于其形成独特显微组织的固溶体、金属间化合物和非晶相而具有更好的物理化学性能．因此,高熵合金中的相预测是合金设计的第一步．采用机器学习算法中的支持向量机、随机森林和决策树3种模型对高熵合金的相位分类进行预测,通过网格搜索方法优化模型,并对模型进行交叉验证和性能评估．结果表明:随机森林的预测能力最佳,达到0.93的预测精度,且该模型对高熵合金固溶体相的分类效果最好,最后采用随机森林模型预测Ti Zr Nb Mo系难熔高熵合金的生成相,其预测生成相与实验结果一致．由此可见,机器学习技术对未来高熵合金的设计有很大的帮助．