中央-地方关系重构下未来服务业四大管理模式

目前,中国正处于一个体制建立、结构转变的重大历史时期,未来发展的许多重要问题都引起了全社会的普遍关注,服务业的发展及其管理模式的构建就是其中之一. 一方面,从服务业的发展现状来看,贡献明显但仍不足.改革开放20多年来,我国服务业占GDP的比重,由1978年的23.7%提高到2006年的39.49%,服务业占全社会就业人员的比重由12.2%上升为2005年的31.4%.虽然服务业在增加值和就业方面的贡献明显,但这一比重不仅大大低于高收入国家70%和69%的平均水平,甚至也明显低于下中等收入国家48%的和47.28%的平均水平.另一方面,服务业管理模式陈旧,不适应服务业发展的客观要求.     

基于PSRT的大连豆粕期货价格的混沌判据

通过相空间重构技术,对大连豆粕期货价格增长率的时间序列分别进行相空间重构,应用Wolf方法得出最大的Lyapunov指数,从而给出系统混沌存在的证据;利用关联函数求出关联维度和Kolmogorov熵,从而给出对系统的混沌程度的估计和对大连豆粕期货价格进行有效性预测的时间尺度.     

不同重构方式下古交典型矿区土壤持水性差异研究

以不同煤矸石土壤复配比例、不同保水剂添加量,构建呈不同容重梯度的系列试验土样,测定重构土壤的持水性参数。结果表明：(1)毛管持水量随土壤容重下降、煤矸石配比减少而显著增加,土壤水分表面蒸发速率则随之增加;(2)在其他复配材料比例大致一定条件下,重构土壤的毛管持水量随保水剂添加量增加呈先增加、后降低的趋势变化且保水剂用量大约为0.86%时毛管持水量达最大值,土壤水分蒸发速率随保水剂添加量增大而减小;(3)以土壤容重(X₁)、煤矸石土壤复配比(X₂)、保水剂添加量(X₃)为自变量,土壤毛管持水量(Y)为因变量建立多项式回归方程模型为Y=0.557-0.195X₁-0.026X₂+0.201X₃-0.117X₃²,此模型可为煤矸石、保水剂以及矿区表土为复配材料配制容重适宜、持水性良好的重构土壤提供理论指导。     

基于全维观测器的系统控制律重构研究

在控制系统中,控制律与状态变量有着密切的关系,控制律往往是某些状态变量的函数.当控制系统的某些元件发生故障时,系统将无法得到构成控制律所需的状态变量,因而导致系统无法正常工作.针对此类情况,本文探讨了一种基于全维观测器的控制律重构方法,并针对某随动控制系统进行了分析和仿真,结果表明该方法是有效的.     

电磁超表面全息成像技术研究进展

超表面全息术的出现极大地促进了全息成像技术的发展,同时也拓展了电磁超表面的应用范围。为进一步梳理超表面全息成像的发展脉络,以技术发展的时间轴为主线,系统地回顾了超表面技术的发展历程,以及受益于超表面技术的全息成像模式的进步。随着技术的进步,超表面全息术逐渐从可见光频段向微波频段发展,从静态重现向动态全息演变,因此,着重介绍了超表面全息术的未来方向——可重构超表面及其动态全息技术,并且从超表面单元高性能创新技术、超表面阵列全息模式以及超表面全息系统研究3个方面对可重构超表面全息术的发展做了展望。     

可重构智能表面辅助大规模MIMO通信波束成形设计

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

全球化与日本产业重构和转移

经济的全球化使资本、劳动力和技术等生产要素在全球范围内流动,国际性经营的资源配置正在全球范围内实现.国家和地区间经济联系越来越密切.作为世界工业强国的日本在此大环境下,其产业结构必将发生改变.本文主要研究了在经济全球化的背景下,日本国内产业的重构,以及在国外的产业转移.     

基于梯度惩罚-生成对抗神经网络的页岩三维数字岩心重构

数字岩心技术在油气的勘探开发中发挥着越来越重要的作用。由于传统的数字岩心重构方法存在成本高、耗时长等问题,提出使用带有梯度惩罚的生成对抗神经网络(WGAN-GP)实现页岩的三维数字岩心重构。以三组分的页岩图像为训练样本进行模型的训练,得到了可以生成三维页岩图像的生成器模型,进而重构了多个三维岩心图像。将重构岩心与原始岩心进行了各种参数的对比分析,结果表明重构岩心与原始岩心具有很好的一致性,证明了本文方法的可靠性。使用WGAN-GP进行岩心重构具有岩心生成速度快、重构图像尺寸不受限制等优点,具有广泛的应用前景。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。