战略变革对企业绩效的影响分析 ——基于内部控制和外部竞争的调节

动态环境下的战略变革在企业发展过程中有着重要的地位,但实践中对于战略变革对企业绩效的影响还没有确定的结论.以制造业企业为研究对象,从理论上探讨战略变革对企业绩效的影响,并运用非线性回归模型深入挖掘内部控制和外部竞争在战略变革影响企业绩效过程中的调节作用.实证结果显示:战略变革对企业绩效的影响呈现显著的U型关系,内部控制和外部竞争对于战略变革和企业绩效的关系都有着显著的调节效应.研究结论可以为企业在多变的环境下更好地实行战略管理提供一定的经验证据和实施建议.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

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.     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

外部治理环境与公司绩效:代理成本的中介效应

中国经济发展过程中存在区域发展不平衡现象,这种不平衡现象对公司绩效产生了重要影响。基于2003-2015年沪、深两市A股上市公司数据,以管理费用率度量上市公司管理层与股东间的第一类代理成本,以其他应收款占比度量上市公司控股股东与中小股东之间的第二类代理成本,采用多元回归和中介效应检验程序,实证检验了外部治理环境通过两类代理成本的中介作用对上市公司绩效影响的内在机理。研究结果表明,外部治理环境的提升能够显著的降低两类代理成本,进而提高上市公司的绩效,两类代理成本在外部治理环境影响公司绩效的过程中发挥显著的部分中介作用。     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

基于DEA和聚类分析对华东六省环境治理绩效的评价

环境治理绩效将影响到区域的绿色发展水平,进而影响到地区发展的可持续性.针对华东六省的环境治理问题,从投入和产出2个角度选取9个指标建立华东六省环境治理绩效评价指标体系.利用MAXDEA软件计算华东六省2012—2016年的环境治理绩效得分,利用SPSS软件对华东六省的环境治理情况进行聚类分析.结果表明,安徽、福建和江西3省的环境治理情况优于浙江、山东和江苏3省,江苏省的环境治理情况上升趋势最为明显.     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.