LDGMI测试线圈等效电路模型研究

为便于理解纵向驱动巨磁阻抗(LDGMI)效应的物理机制,对HP4294A阻抗仪的驱动线圈进行了讨论,忽略线圈漏磁场(LMF)的影响,在低频信号下可将磁芯线圈等效为RL串联电路模型,在高频信号下可等效为RLC并联电路模型。     

创新驱动发展下国防专利权属问题研究

我国知识产权制度建立时间较短,存在许多需要进一步完善的地方,在创新驱动发展战略将要展开实施的大背景下,特别是国防专利制度面临着新一轮改革。创新驱动发展必然需要一套完善合理的国防专利制度,而现有国防专利制度存在许多问题,明显不能满足这样的发展需要,特别是国防专利制度面临的权利归属问题,因为其是解决其他一切问题的基础,所以在创新驱动发展战略中显得尤为突出。本文从国防专利权的立法制度和其自身矛盾性两个方面论述国防专利权权利归属不明问题的原因并提出针对性建议,从而促进相关立法的完善,更好地发挥知识产权在创新驱动发展中的鼓励机制。     

任务驱动教学法在动漫游戏设计课程中的应用研究

任务驱动教学法在实际教学过程中具有非常重要的作用,本文在分析任务驱动教学法教学原则的基础上,进一步提出了在动漫游戏设计课程中的应用策略。     

中职计算机教学中任务驱动法的应用

中职教育是现代素质教育事业发展的产物，中职教育主要是以专业技术能力来给自己的职业加分的。虽然中专生没有科班出身的学生知识丰富，但是他们所学的专业知识都是具有针对性的，致使他们一毕业就能找到用工单位，以过硬的专业知识能力取得相应的职位。     

基于DDL的功能语篇写作教学研究

将数据驱动学习(DDL,data-driven learning)用于英语专业的课堂写作教学,运用功能语篇的衔接机制、主述位信息及篇章结构系统分析选取的语料,开展了相关的实证研究。实验数据表明,DDL能更有效地促进语篇的句式连贯、段落连贯、篇章结构的学习,在提高语言准确度方面也有一定的优势。问卷调查结果表明,教学中用于DDL语料学习的时间有限,需要加强语篇写作中词汇的系统学习。研究数据证实了DDL用于英语课堂写作教学的可行性,反映的一些问题为进一步优化语篇写作教学模式提供了重要的参考依据。     

发挥专利信息优势服务创新驱动发展

专利活动是创新者保护自身创新成果最主要的方式之一,围绕该活动产生的专利文献,蕴含大量、丰富、独有的技术、经济、法律等情报信息。全世界专利信息每年以数百万记录数递增,截至2011年底已达9000多万条。据世界知识产权组织统计,全球95%以上的最新发明创造记载在专利文献中,并且约70%的发明创造只在专利文献中公开。     

无人仓订单拣选效率影响因素分析

自动引导车(automated guided vehicle, AGV)的应用极大优化了订单拣选过程中的货物搬运流程,同时也使员工行为以及员工与AGV的有效配合逐渐成为制约电商企业订单履约中心(order fulfillment center, OFC)拣选效率的关键因素.本文基于京东OFC运作业务与实时数据,首先从员工行为视角识别出了包含员工类型、工作时段、当日已连续工作时长等影响订单拣选效率的核心因素.进一步建立生存分析回归模型,分析了各因素对不同类型员工的拣选效率影响差异,指出员工类型是影响拣选效率的主要因素.最后基于仿真平台将员工行为因素引入拣选任务指派,验证了生存分析模型及影响因素的有效性,结果显示考虑员工行为因素下可提升约23%订单拣选效率.     

改进萤火虫算法与K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析

负荷聚类特性分析是实现配电网的定制电力、高品质供电、高可靠性供电的重要基础．然而现有的Kmeans聚类分析方法，受限于数据样本集和聚类初始中心的选取等，会出现因初始中心不同造成聚类结果差异大的问题．为此，针对配电网负荷数据特点，提出一种基于改进萤火虫算法和K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析方法．利用萤火虫优化算法全局搜索能力强的优势，考虑类内相似度和类间差异度，寻优K-means算法初始中心，使聚类结果的聚类有效性指标取得最小值；进一步针对萤火虫算法在处理负荷数据时的弱点，通过密度法为萤火虫算法加入优秀初代个体，改进吸引公式以及个体间概率吸引移动的方式优化迭代过程中的个体移动方式，加快萤火虫算法前期收敛速度，并实现后期稳定收敛，算法更快地接近极值，计算速度更快．算例验证了本文所提算法的聚类有效性，并针对某配电台区电力负荷数据，寻得K-means算法最优初始中心，使得聚类结果的戴维森堡丁指标(Davies-Bouldinindex,DBI)最小，负荷聚类结果类内差异小，类间差异大，最终聚类中心的特征代表性强，为负荷类型划分、聚类特性分析提供重要依据，为需求侧差异化电力服务定制...     

EVA率与其驱动因素的关系研究——以我国建筑业上市公司为例

运用我国房地产上市公司的数据,研究了EVA率与其驱动因素之间的相关关系,经研究发现,EVA率与权益净利率呈显著正相关关系,而与总资产周转率和资产负债率呈负相关关系,其中与总资产周转率相关性不显著。     

科技创新支撑经济转变的具体分析

1科技创新支撑要素结构的重组1.1科技创新驱动要素产出效率提高科技创新包括知识创新、技术创新和管理创新。不同创新类型产生不同形式的创新成果,其中,新知识、新意识、新需求是知识创新的主要成果形式;新产品、新工艺、新服务是技术创新的主要成果形式;新战略、新模式是管理创新的主要成果形式。这些不同形式的创新成果从不同方面影响着生产要素的产出效率。（1）科技创新从多方面促进资本产出率的提高。