建党百年广东省科技创新事业迈向新征程

与中国共产党的百年发展历程相伴的是国家科学技术的快速发展.广东省作为国家社会与经济发展的前沿阵地,其科学创新的发展经验能够代表国家在改革浪潮中的发展变化.尤其是改革开放伟大征程的开启以及粤港澳大湾区规划的提出,促进了广东省科技创新事业的快速发展.广东省目前已成为国际科技创新的重要发生地,甚至在一些科技创新领域领先全球.文章通过回顾改革开放40多年来广东省科技创新取得的伟大成就,从政策、人才培养与引进、制度创新与科创平台建设、企业发展等领域分析广东省科技创新发展的特征、优势以及独特的做法,以期为我国科技创新的发展提供借鉴.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

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.     

云计算视角下可验证计算的分析研究

云计算能否在未来的各个领域中被广泛运用,决定因素在于其可信度。可验证计算在检测云计算结果的可信度方面具有其独特优势。利用可验证计算协议可验证云服务器端所返回的数据是否正确,它成为实现云计算可信度的重要保障。文中在阐述可验证计算基本内容和相关设计原则的基础上,分析了可验证计算协议的一般流程、设计原则及计算模型,并结合基于交互系统的可验证计算协议分析,探讨在云计算视角下可验证计算的研究展望。     

仿生非光滑花纹沟对轮胎抗滑水性能的影响

以205/55R16乘用车轮胎为研究对象,采用计算流体动力学建立了考虑胎面花纹变形的轮胎滑水分析模型;以气-液二相流数值模型分析了轮胎的滑水性能,并将临界滑水速度仿真值与NASA滑水速度预测值及轮胎发生滑水时力平衡下的速度进行对比.在此基础上,引入仿生减阻理念,研究了夹角为60°、高度为0.6mm的仿生对称V形结构对花纹沟排水量和水流阻力的影响,并将其结构特征信息等效移植到接地区轮胎花纹沟底,进行了仿生花纹轮胎的滑水性能分析.结果表明:所建滑水分析模型可用来分析轮胎滑水时的流体运动特性;相对原花纹轮胎,仿生非光滑花纹沟轮胎通过提高接地区花纹沟内水流速度,降低了胎面动水压力,提高了临界滑水速度.     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

自学考试“助学二学历”优化管理探究——以南京农业大学为例

南京农业大学作为首批"助学二学历"试点单位之一,自2010年起,在本校范围内积极开展了"助学二学历"教育工作。经过几年的实践与探索,积累了丰富的教学管理经验,同时也取得了一定的成果。本文基于南京农业大学实践经验,分析了"助学二学历"开展的现状及存在的问题,提出了增强宣传力度,提高普及水平;立足学生需求,增设优势专业;加强组织建设,完善管理体系;重视过程管理,保障教学质量等策略。对自学考试"助学二学历"优化管理进行探讨,有利于高校推进自学考试事业的发展,培养复合型人才,更好地满足社会对人才多样化需求。     

迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱

讨论了3×3阶正交矩阵的特征值和迹的关系,证明了迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱可由迹确定,为应用广泛的3×3阶正交矩阵的谱的计算提供了简单实用的方法.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

Hierarchical Community Detection Based on Partial Matrix Convergence Using Random Walks

Random walks are a standard tool for modeling the spreading process in social and biological systems.But in the face of large-scale networks,to achieve convergence,iterative calculation of the transition matrix in random walk methods consumes a lot of time.In this paper,we propose a three-stage hierarchical community detection algorithm based on Partial Matrix Approximation Convergence(PMAC) using random walks.First,this algorithm identifies the initial core nodes in a network by classical measurement and then utilizes the error function of the partial transition matrix convergence of the core nodes to determine the number of random walks steps.As such,the PMAC of the core nodes replaces the final convergence of all the nodes in the whole matrix.Finally,based on the approximation convergence transition matrix,we cluster the communities around core nodes and use a closeness index to merge two communities.By recursively repeating the process,a dendrogram of the communities is eventually constructed.We validated the performance of the PMAC by comparing its results with those of two representative methods for three real-world networks with different scales.     

Fuzzy Views on Black-Litterman Portfolio Selection Model

In this paper, views of investor are described in fuzzy sets, and two fuzzy Black-Litterman models are constructed with fuzzy views and fuzzy random views respectively. In the models, expected returns and uncertainty matrix of views are redefined and the views are formulated by fuzzy approaches suitably. Then the models are tested with data from Chinese financial markets. Empirical results show that the fuzzy random views model performs the best, and both the fuzzy models are better than the traditional ones, demonstrating that the fuzzy approaches can contain more information in the views and measure the uncertainty more correctly.