关于山西省农村劳动力转移就业的思考

分析了山西省农村劳动力转移就业的现状、特点和存在问题,提出了进一步加快山西省农村劳动力转移就业的思路与措施。     

含有喹啉和香豆素的蓝色发光材料的合成及性能

合成了一种含有喹啉和香豆素基团且发射蓝光的发光材料(QCC),通过紫外-可见吸收光谱和荧光发射光谱对QCC的光物理性质进行了测试.结果 表明QCC的最大吸收峰为330 nm,且在360～540 nm内具有强的荧光发射带.随着溶剂极性的增加,QCC的荧光发射峰出现明显的红移.通过荧光猝灭技术分别观察了QCC与电子给体(D...     

知识的转移对企业组织结构的影响

知识的转移导源于知识资源的稀缺以及分散的知识与决策权的不匹配,它涉及到知识的增量过程和知识存量的应用两个方面。基于对知识与信息内涵的理解,知识的转移可分为发送知识、管理和传递信息、接收知识三个过程。本文详细分析了这三个过程,并进而以企业组织的成长和组织结构的历史演进为例解释了知识转移对组织结构的影响。     

相转移自催化法合成2,3-环氧丙基三甲基氯化铵

用三甲胺盐酸盐与环氧氯丙烷反应,采用相转移自催化法合成了2,3-环氧丙基三甲基氯化铵。结果表明,在原料摩尔配比1∶1、反应温度70℃、反应时间3.5h和反应液pH值8.2条件下,产品的收率达到93.1%。并用IR图谱对产品结构作了表征。     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

位山灌区冬小麦水肥方案优化

以位山灌区监测的冬小麦品种泰农18号为例,采用农业技术转移决策支持系统模型进行参数校正和精度验证,模拟不同灌水量、施肥量组合的一系列水肥方案,计算分析不同水肥方案时冬小麦产量、氮肥偏生产力和水利用效率的变化特征,优化水肥方案。结果表明：水、肥之间存在明显的耦合效应;在不同施肥水平下,冬小麦产量和氮肥偏生产力随灌水量的增加呈先增后减的趋势,在灌水量为80 mm时达到最大值;在不同灌溉水平下,冬小麦产量和水利用效率随施肥量的增加而增大,当施肥量达到220 kg/hm²后产量增幅变缓;综合考虑产量和水、肥利用效率,确定总灌水量240 mm、施肥量220 kg/hm²为研究区最优水肥方案。     

马尔可夫链在教学评价中的应用

首先介绍了齐次马尔可夫链理论的基本原理,针对马尔可夫链在教学评价中应用的基本思想,提出在前后状态一致基础上构建转移矩阵,并从转移矩阵出发,分析了整体的进步度,预测了今后教学效果.为合理、有效地评价教学效果提供理论和实践依据,结果表明运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价是较好的.     

一种基于MH改进的重启随机游走链路预测算法

基本随机游走相似性指标由于其转移概率仅由当前节点的度决定,影响链路预测效果.鉴于此,在MH (Metropolis-Hasting)算法的基础上,充分利用邻居节点的度信息,并采用将当前节点的自环率按邻居节点的度值加权分配给邻居节点的方法重构转移概率矩阵,再融合重启随机游走(Random Walk with Restart,RWR)相似性指标,提出一种改进MH的链路预测算法.首先,根据当前节点与邻居节点的度信息重新定义节点间的转移概率;然后,将新的转移概率重构成概率矩阵;最后,融合RWR相似性指标进行链路预测实验.结果表明,新算法相较于RWR、CN (Common Neighbors)等7种基准算法在AUC指标上均有提升,在排序分指标上也有所改善;AUC指标上最高可提升3.98%,排序分指标上最高下降1.92%,提升了链路预测的准确性.     

我国高校发明专利权属分布及其影响因素分析

考察中国发明专利申请排名前70位的高校产生的502 545件专利的权属分布情况,并基于面板数据分析影响不同权属分布的因素,发现研发人员规模对高校与各类组织合作研发专利有显著正向影响;科技经费投入和高校所在地经济发展水平对各类发明专利数量均有显著正向影响,但后者对个人拥有率有显著负向影响;拥有医学院类院系对高校独有、其他合作、企业拥有发明专利数量均有显著正向影响;高校是理工类对高校独有、企业拥有发明专利数量和企业拥有率均有显著正向影响,对个人拥有率有显著负向影响;拥有独立技术转移机构对企业拥有发明专利数量有显著正向影响;专利转让模式下教师收益分配比例对发明专利的高校独有率有显著正向影响,对合作类的数量和占比有显著负向影响;入股模式下则相反。据此提出提升科研成果管理水平和推动成果转化的建议。     

保险失效或退保概率的马尔可夫链预测模型

利用连续时间时齐马尔可夫链构建关于保险失效或退保概率的预测模型,用以计算任一时刻处于各个状态的概率,并给出参数估计的方法.由于实际中保单的状态在特定的时刻会发生离散事件,因此使用多阶段的马尔可夫链模型来刻画这一特点,即在发生离散事件的特定时刻,定义一个跳跃矩阵描述该时刻的状态转移情况.将该模型应用到保险公司的寿险失效或退保概率的研究中,通过实际的数据对模型参数进行估计和校准,通过校准的马尔可夫链模型对其寿险失效或退保概率进行预测并得到较好的预测结果.