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11.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
12.
13.
随着与世界前沿水平的接近,高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型,即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路,本文将宏观层面的研究深入到产业层面,构建理论模型,并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据,分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化,并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现:(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加,模仿式创新的贡献趋于下降;(2)当与世界前沿距离达到临界值时,两种技术进步模式对生产率的影响出现转折,利用门槛分析方法作出判断,中国的创新战略转折点应在2005年前后;(3)考虑到产业技术的特性差异,针对技术密集型行业,鼓励自主创新的政策更为有效,而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。 相似文献
14.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献
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16.
针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性,建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标,建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例,采用实际数据验证所建立的方法,并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法,在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力,尤其是干道直行机动车的通行能力,可降低车辆的平均延误。 相似文献
17.
18.
考虑到企业在采纳新技术过程中的技术溢出以及新技术创新回报的不确定性,建立生产有差异化产品企业的两阶段博弈模型,以企业采纳时间为分界点分别得出在古诺竞争和伯特兰德竞争两种市场下各个阶段的期望均衡利润,进而对技术创新回报不确定性、企业的最优采纳时间、期望社会福利最大时的企业最优社会采纳时间进行了分析,结果表明,随着创新回报不确定性的增加,先采纳新技术企业的期望利润增加更多;企业间产品差异较大时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要比伯特兰德竞争下的最优采纳时间要早;企业间产品差异较小时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要晚于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.跟随企业在古诺竞争下的最优采纳时间始终早于伯特兰德竞争下的最优采纳时间. 相似文献
19.
20.
沈洁 《重庆三峡学院学报》2015,(4)
动画片《熊出没》不仅获得了极高的收视率,还获得了“金猴奖”中动画系列片金奖和动画形象金奖两个重量级奖项。该动画片成功的关键在于动画角色的塑造,通过三个主要角色:聪明的熊大、好吃懒做的熊二及顶着大光头的伐木工人,角色设定相对单调,但仍然受到大众的喜爱,原因就在于“创意”独特,符合受众的感知能力,满足了受众群体的视觉需求。在形象塑造上通过故事情节现代化的演绎、夸张动作安排、独特的地方口音和流行化语言风格等富有人性化的艺术表现形式,刻画了三个角色的性格,符合读者的审美期待,实现了虚拟动画和真实受众之间的沟通。 相似文献