新时代大学学风状况调查及其启示——以青岛科技大学为例

如何建设大学的学习风气已经成为每个大学无法回避的问题。以青岛科技大学学生的学习现状为背景,通过对学生自身学习状态以及学校教学模式对学校的学风建设影响进行的调查,发现青岛科技大学学风建设方面存在的问题;分析问题产生的原因主要有学校及教师监管不到位、学生自制力差等。此次调查的目的在于更好地建立青岛科技大学的学习风气,改革教学模式,为学生营造一个良好的学习环境。     

我国橡胶产业集群化成长能力评价与分析

我国橡胶产业经过多年来的发展,产业实力大幅提升,已呈现明显的集群化成长态势。选用多层次灰色关联度评价法,对我国橡胶产业比较发达的9省(市)橡胶产业集群化成长能力进行评价,得出我国橡胶产业集群化成长能力薄弱,各地区橡胶产业集群成长能力不均衡,且集群化成长能力要素发展不协调。     

新时代背景下山东省金融支持实体经济效率的影响因素研究

新时代背景下确保金融业与实体经济协调发展是实现我国经济稳步增长的重要举措,也是供给侧结构性改革的内在要求。通过分析当前山东省金融支持实体经济的现状与不足,测度和对比了各地级市金融支持实体经济的效率。通过建立面板数据模型对影响金融支持实体经济效率的因素进行了实证分析,结果表明人均GDP、金融业发展水平、产业结构对金融支持实体经济的效率有显著影响。最后,针对各影响因素提出效率提升的措施,以供参考。     

创业板上市公司财务风险评价研究

我国设立创业板市场是为了给创新型中小企业提供融资机会,促其快速发展。文章根据创业板市场中小企业高科技和高成长的特点,设计了5个层面的13个指标构造的财务风险评价体系。以拥有两个完整会计年度的创业板首批上市28家企业为研究对象进行实证分析,采用因子分析法对收集的2011年财务数据进行主成分的提取,以提取出的4个主成分为聚类变量,进行财务风险程度的聚类分析,在结合企业实际情况下对企业财务风险预防提出了若干对策建议。     

电厂烟气脱硫技术推广应用战略模式研究

针对我国电厂烟气脱硫技术推广应用中存在的问题,设计出“政府主推,各部门联动,多种政策互补,完善产业链条”的电厂烟气脱硫技术推广宏观战略模式,并提出相应的政策建议。     

CLSP问题的周期调度方法及其PSO求解

采用分解思想考虑多阶段CLSP问题,从多阶段生产系统抽象出单阶段生产环节,提出以周期方式对该生产环节进行生产批量调度。在对CLSP周期调度问题进行描述和界定的基础上,建立了相应的数学模型,讨论了周期调度方法中的周期上界以及周期长度与物料批量大小之间的关系等性质,采用基于三层编码的粒子群优化算法进行问题求解。源于冷轧生产实际的计算实例表明周期方法能够大大降低问题的规模且所得设备调整费用比人工方法减少约16%。     

我国煤炭价格波动影响因素实证研究

煤炭在我国能源结构中始终占有举足轻重的地位,煤炭价格作为一个特殊的指标,其不仅反映了煤炭市场的供求状况,也反映了中国能源市场甚至整个国民经济的运行状况。本文定性与定量相结合,运用逐步回归法,实证了煤炭产量、煤炭进出口、下游产业产品产量以及国际石油价格等影响因素对我国煤炭价格的影响程度,并基于研究结论提出了相应的对策建议。     

综合分析法对房地产市场需求因素的研究——以青岛市为例

取消福利分房之后,我国的房地产业步入了快速发展的时期。快速发展的房地产业,其房价不断攀升,在一些地区房地产"泡沫"出现了。通过各因素对需求的影响机理,对影响房地产市场的需求因素进行分析,选取了5个因素作为指标。对青岛市房地产市场进行综合分析,运用灰色关联度法分析影响房地产市场需求的因素,对因素进行排序,找出其中的主要因素。     

基于OTSU在MODIS数据中的云检测应用

MODIS数据信息量大,具有丰富的研究价值,为了更好地对MODIS数据进行利用,就需要进行云检测的研究。论文针对MODIS数据的特点,通过平均方差替代均值的计算方式,改良传统的OTSU算法,从而得出对应阈值,融入到多波段阈值法中,将遥感影像分割为云和非云两部分,使得边缘地区的薄云识别的效果更加明显,多学科之间相结合实现了云检测的可视化和自动化,提高了云检测整体精度。实验表明,在黄渤海地区该方法较固定阈值法效果提升明显,更能够适应不同时相的云,并且总体精度达到94%以上。     

一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对运动目标检测中ViBe算法的鬼影、阴影和噪声干扰问题,本研究提出一种融入改进混合高斯模型(GMM)的ViBe算法。该算法改进混合高斯模型的自适应性,使混合高斯模型的K值与学习率对背景进行自适应调节;对视频帧进行训练,构造"虚拟"背景代替第一帧图像进行背景建模,算法能够有效地提取背景建模初始化的视频运动目标,从而消除鬼影现象。该算法用像素分类法提取前景目标,经形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明:与几种运动目标检测算法相比,本研究提出的算法不仅能够有效地抑制鬼影、阴影和噪声干扰,而且该算法自适应性强、检测速度快、检测结果可靠。