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1.
基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响. 相似文献
2.
采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响,建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型,并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明,本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率,可用于浸渍模具结构的优化设计;在本文范围内,与波浪形模具相比,斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度;波浪形模具的流道圆角半径较大,楔形区个数较少,与斜齿形模具相比,可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性,建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标,建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例,采用实际数据验证所建立的方法,并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法,在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力,尤其是干道直行机动车的通行能力,可降低车辆的平均延误。 相似文献
5.
提出了一种测量金属细线线密度的新方法,并对测量原理、公式进行了较为详细的推导,将测量结果与标准值进行了比较.从测量结果可知,其相对误差较小,说明利用该方法测量细线的线密度确实可行. 相似文献
6.
对几种新生入馆教育方式的优缺点进行了比较分析,以山东商务职业学院图书馆为例,详细介绍了宣传片拍摄要领及技巧,提出了一种综合性的新生入馆教育新模式. 相似文献
7.
洪勇 《吉林大学学报(理学版)》2019,57(2):191-198
利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用. 相似文献
8.
In order to improve the efficiency of 3D near-surface velocity model building, we develop a layer-stripping method using seismic first-arrival times. The velocity model within a Common Mid-Point (CMP) ... 相似文献
9.
对连续刚构铁路桥箱梁温度场及桥梁线形进行长期、连续监测,通过主梁跨中下挠的理论与实测对比揭示了连续刚构铁路桥收缩徐变效应。对比了国内外常用收缩徐变估算模型,选择CEB-FIP徐变模型对黄河特大连续刚构桥进行了有限元分析。采用实测温度数据,以箱梁内测温度、外侧温度、顶底板温度梯度、左右侧温度梯度作为箱梁温度场的评判指标,对箱梁1年内的四季温度场分布进行分析。在基于相同温度场的条件下,通过理论值与实测值对比,发现分析成果与实测结果较吻合,说明混凝土的收缩徐变是引起连续刚构铁路桥跨中下挠的主要原因,对比结果还说明通过改善箱梁顶底板应力差能够改善收缩徐变长期效应。 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