基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务模式探析

在多源异构信息环境下,研究融合多源信息的情报分析方法是企业竞争情报研究和应用的关键.通过分析不同情报源的特点,结合企业竞争情报服务分析范式框架,分别提出了基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务的模式.基于市场与行业两个不同的视角分析企业竞争情报,可以更全面地为企业发展战略提供支撑.     

利用多特征融合的面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像变化检测中的一些难点和传统基于像元的变化检测方法的局限性,提出了一种多特征融合的面向对象变化的检测方法。为保证图斑的空间位置对应,首先利用改进的图像分割算法对两幅影像进行联合分割,然后统计图斑的多种特征,依据该特征进行变化向量分析,得到图斑的变化和非变化类型。最后,利用Quick Bird影像验证了该算法的可行性,检测结果明显优于传统基于像素的检测方法。     

正确理解光电效应的基本规律

光电效应的发现和正确解释是物理学史上具有里程碑意义的重大事件。因此，正确理解光电效应的基本规律尤为重要。文章针对教学过程中一些学生甚至教师对光电效应基本规律存在的误解及造成误解的可能因素进行了分析修正。     

读文献要重视非学术信息

 阅读文献是科研工作的基本功, 在当前时代, 不重视文献阅读很难有效开展科研工作, 许多科研牛人不仅重视学术信息, 也非常关注非学术信息, 许多年轻人尤其是研究生在阅读文献时往往忽视非学术信息, 其实这些非学术信息对于我们了解一个领域的整体情况十分关键。     

面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

高职院校《冷冲压工艺与模具设计》任务式教学的思考与改革——以宿迁泽达职业技术学院为例

本文通过对宿迁泽达职业技术学院机电信息工程系的模具专业学生的学习特点及教学现状进行分析,彻底改变了《冷冲压工艺与模具设计》这门课程的传统教学方式,改进了教学方法、教学内容和教学模式,使得模具专业学生在冲压模具设计理论知识和实际拆装能力方面得到较大的提高,效果良好。     

移动机器人的动力学分析与仿真

针对移动机器人动力学建模问题,本文基于多体系统离散时间传递矩阵法,构建了移动机器人的车体与机械臂的统一整体动力学方程.并设定了机械臂各个关节的转动规律以及整体动力学方程的边界条件.最后采用MATLAB软件对动力学方程进行数值仿真.通过对仿真结果的分析,不仅验证了理论研究的正确性,也得到了各个关节的力矩大小及变化规律,便于驱动电机的选型,同时为后期的控制系统设计提供了重要的理论依据.     

基于弱监督对比学习的弱多标记特征选择

多标记特征选择已被广泛应用于医疗诊断、模式识别等领域，然而现实中的数据往往存在维数灾难以及标记大量缺失等问题，现有的弱多标记特征选择算法又普遍易受缺失标记和噪声的干扰，使算法模型难以准确地选择重要特征．针对上述问题，提出一种用于弱多标记数据集特征选择的弱监督对比学习方法，旨在缺失和含噪声标记数据集中选择优质特征，同时挖掘少量人工标注数据中潜在的类间对比模式．该方法包括三个步骤：首先，设计一种弱监督预训练策略，通过利用实例相似性以及稀疏学习方法获取每个类标记类属属性，用于恢复缺失标记；其次，引入对比学习策略来捕获少量有标记数据的对比模式来削弱噪声数据的影响；最后，选取10组多标记数据集以及四个评价指标进行实验.实验结果证明，与多个先进多标记特征选择算法相比，提出的方法分类性能更优．     

改进的平衡解码器在OCDMA中的性能分析

构建了基于改进型平衡解码器光电检测输出电流均值和方差的概率统计分析模型,推导在频谱幅度光码分多址系统中的封闭误码率性能表达式.仿真结果表明:改进型平衡解码器无论采用固定或非固定互相关值序列都能消除多接入干扰,取消了传统双平衡解码器的恒定互相关值约束条件,推导的系统误码率性能介于上下边界之间,模拟结果与理论分析一致.同时以并发上线用户数、传输速率和码重为参数,仿真得到这些参数对系统误码率的影响,并根据应用场景调整它们使其满足系统性能需求.     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。