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1.
重大科技基础设施是大科学时代的标志,是产生重大原创性、引领性成果的关键支撑,已经成为国家科技竞争力的象征和创新格局演化的重要变量.新一轮科技革命正孕育兴起,要加快重大科技基础设施布局建设,催生重大科学发现和关键技术突破,牢牢把握创新主动权,增强自主创新能力,推动科研范式升级和组织方式变革,实现科技自立自强成为国家发展的战略支撑,为建设世界科技强国厚植科技创新根基. 相似文献
2.
供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象,研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单,各工件需经供应商处理为原材料工件后,交付给制造商处理为完成品,各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序,会导致制造商冲突成本的增加,需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标,基于收益共享契约协调机制,构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真,验证了所提模型与算法的有效性。 相似文献
3.
4.
采用视觉搜索范式,研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明,当图标数量N=6时,仅图标视觉特征主效应显著,布局方式对搜索速度无显著影响,图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时,仅图标布局方式主效应显著,横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现,图标数量超过10个,横向排列反应时显著低于纵向排列,两者错误率无显著差异;随着图形面板 L○长度 / S○宽度比值的降低,两者平均反应时差距逐渐缩小,趋于一致.研究表明,图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响. 相似文献
5.
6.
7.
以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。 相似文献
8.
产气荚膜梭菌ε毒素(Epsilon toxin ,ETX)由B、D型产气荚膜梭菌产生并分泌至宿主动物体内,在临床上主要症状为肠毒血症.ETX属于以七聚体形式存在的β‐样成孔毒素,它能够形成由14个β折叠片组成的“β‐桶状”结构,这个“β‐桶状”结构可以插入真核细胞的质膜形成穿孔.在细胞水平,ETX能够迅速使细胞膜肿胀、多种细胞器破坏,最终导致靶细胞的坏死.在哺乳动物体内,ETX能够使哺乳动物血管产生水肿,从而穿透血脑屏障而聚积在动物肾和脑中,导致机体随着谷氨酸盐的释放而产生过度兴奋,这一系列反应的发生可以引起机体出现脑水肿和肾衰竭,最终导致动物的死亡.目前, ETX备受关注的主要原因不仅仅因为它是一种β‐样成孔毒素,而是可以作为潜在的一种工具类药物,经改造后可以携带治疗药物在短时间内靶向性地到达哺乳动物脑和中枢神经系统,继而为脑和中枢神经系统疾病的治疗提供新的方向.结合国内外相关研究,对ETX细胞毒机制及致病机理进行了综和评述. 相似文献
9.
针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性. 相似文献
10.
定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。 相似文献