江苏科技创新动力机制作用强度演化研究

科技创新动力机制是由资源投入、主体结构、支撑要素、输出效率四个方面构成的具体程序与制度集合。建立了测度科技创新动力机制作用强度的指标体系,并利用熵值法分析了江苏科技创新动力机制作用强度演化趋势。计算结果显示,对江苏科技创新动力机制作用强度影响最大的是主体结构和输出效率,其次为资源投入和演变路径,最后是支撑要素和产学研合作。但是,由于存在体制离散、利益博弈、路径依赖、迎合创新等原因,江苏构建的科技创新动力机制作用强度呈现出弱化的特征事实。为了解决这一现实问题,提出江苏应构建以主体结构、激励系统、支撑系统、资源配置、输出保障为基本要素的新型科技创新动力机制。     

辽西早白垩世义县组大康堡层纹泥的古环境意义

辽西地区义县组湖泊沉积层中产出著名的“热河生物群”化石,对于此时期古环境的研究一直是诸多学者关注的焦点.本文对大康堡层湖相纹泥展开研究,重建此时期古环境.通过野外及室内对纹泥组成、类型、厚度等方面的观测,对此时期古气候有了新的认识.纹泥厚度特征变化表明沉积期降水量和沉积速率逐渐减小,统计洪水沉积间纹层数量可指示沉积期洪水事件的频率和规模.结合近现代纹泥形成和保存条件,可知该地区沉积期湖泊水体较深,湖水分层,存在一个缺氧环境,具有较小的表面积/深度比,湖盆形态适合,未受到风的侵扰.     

基于中央凹图像显著性和扫视倾向的注视点转移预测模型

注视点转移预测是图像显著性建模中的一个重要研究领域.现有算法大多过于繁琐,并且局限于利用单张静态显著图来预测,很少能考虑到注视点转移是一个动态的过程.针对以上问题,我们提出一种具有生物依据的注视点转移的预测方法,利用了3大因素:视网膜中央凹在显著目标选取中的动态预测作用、注视点移动在距离和方向上的倾向以及短期记忆对注视点返回的抑制机制.通过三者得到的联合转移概率随机产生候选点,从而逐点生成扫视轨迹.相比于其他模型,所提议方法在客观的衡量标准下,在多个数据库中能更准确、更高效地预测扫视路径.     

京津冀高等教育协同发展机制研究

随着京津冀协同发展的进一步深入,高等教育对京津冀区域经济社会的科技、人才和智力支撑作用将更加突显。京津冀高等教育协同发展存在区域合作整体规划不到位、区域发展基础不平衡、资金共享渠道不畅、合作共赢局面尚未形成等我们不得不思考的问题,为此,应充分发挥高等教育在京津冀协同发展中的先导作用,优化整合京津冀区域优质高教资源,实现京津冀高教互利共赢的新局面。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

科技型中小企业创新管理循环改进机制

科技型中小企业在推动我国经济发展中的作用越来越突出,但其也面临很多创新发展的问题。为了使该类企业在激烈的竞争中保持或重塑其核心竞争力,分析了该类企业创新管理的发展现状、存在问题及其成因,探讨了创新管理循环改进机制的内涵与意义、构建思路和策略。这有利于其建立灵活、高效的创新管理体系,有益于助其实现可持续发展。     

河北省社会组织管理体制创新研究——基于京津冀协同发展视角

京津冀三地协同发展既是复杂的系统工程,也是长期而艰巨的任务,既需要国家行政力量的大力推动,也需要行业和社会力量的广泛参与。在此时代背景下,社会组织作为沟通国家与社会、政府与行业的纽带迎来了新的发展机遇和广阔的活动空间。为了推进京津冀一体化的进程,河北省社会组织管理既需要借鉴京津两地的经验,也需要因地制宜制定相关政策。     

一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

我国竞技体育纠纷仲裁机制缺陷与司法审查的介入

当前我国竞技体育纠纷存在主要两个矛盾:一是价值层面,体育自治性、特殊性与体育全球化、体育商业化在利益诉求特点上的差异与矛盾;二是操作层面,竞技体育纠纷仲裁与行政诉讼孰轻孰重的矛盾.这两个矛盾的凸显导致我国竞技体育纠纷仲裁机制显现出以下非常特征:竞争性过于突出而使仲裁范围相对狭隘且依据模糊,垄断性过强而排斥司法介入,仲裁效果上则公正性受质疑且合意性不足.针对以上矛盾和缺陷,有必要进行司法审查,并对我国竞技体育纠纷仲裁机制进行制度创新:协调与礼让是促使各方达成合意的前提与上佳选择;独立仲裁与司法审查合理分工是重点;确保仲裁机构去行政化是难点;改革体育体制是一个绕不过去的根本问题.而确定责任认定和损失评估标准、完善体育纠纷风险基金制度是抓手.     

高校图书馆读者分层培训模式探索

随着信息技术的发展,高校图书馆信息资源的网络化已趋成熟,做好新生的培训工作显得尤为迫切和必要。探讨了如何针对不同类型读者开展学生培训工作,并提出了新的培训模式,对未来培训工作进行了展望。