我国上市公司环境投资的影响因素研究

公司的环境投资一直是学术界关注的重点.目前,影响上市公司环境投资的主要影响因素是外部因素.当然,影响上市企业环境投资的因素还有内部因素,内部因素主要受上市公司战略态度的影响.目前我国上市公司在环境投资中缺乏主动性,这会影响企业的可持续发展.因此,只有正确识别环境投资的影响因素,才能为我国上市公司的环境投资提供合理的建议.     

性能比较

内存对CC w.nstone 2000的影响内存对Business Win:tone 99的影响内存对Business GraPhies WinMark的影响。.呢幻020。一司O。石口。.日O,刀口1.2《鑫赞髦姆翩‘捌戴君0000召0 0.叨O一60 0.80,.00 1.20。.000湘。.40 0.60 0.叨,.oot二O内存对High一End Graphies WinMark 99的影响内存对Business Disk WinMark 99的影响内存对High一End D.:k WinMark 99的影响0.000二00.的。.犯。一皿t0OI二0 0.000.加。.40。‘60 0.80,.00 1.加。000卫0。,们。.叻。.即ID0t加显卡对系统性能的影响日ASUS TNT{目MS 1 TNTZ M64显示卡对CC …     

复杂网络的影响可控性

人们的行为受其他个体和连接彼此的社会网络的影响.研究基于影响网络的重要模型(DeGroot模型),在此模型中,社会网络可用一个加权的有向图表示,网络中的每个个体对某个共同的兴趣问题具有一个初始态度,由于网络中节点的相互影响而会逐步发生改变.提出一种框架用于分析复杂社会网络的影响可控性.结果表明,如果网络中存在持相反观点且对影响免疫的个体,群体对于命题的观点或态度可被固执的个体集合控制.通过分析网络完全影响可控或部分影响可控的条件,得到相应的可控准则.此外,提出控制影响网络的具体方法.由于网络的结构可控性已被广泛用于分析各种复杂网络,分析了网络的影响可控性与结构可控性的关系.     

遗传基因和环境因素影响儿童的阅读能力

一项新的研究发现,遗传基因和生活环境对儿童的阅读能力有着重要的影响. 研究人员说,与大多数行为一样,个体阅读能力的差异受遗传基因和生活环境的共同影响.一方面的影响并不能够排除另一方面的影响. 美国科罗拉多大学的研究人员对245名养父母及其子女和245名非养父母及其子女进行了试验,所有受试者参加了科罗拉多州收养计划.长期研究显示,遗传基因和环境因素影响儿童的行为习惯.     

未雨绸缪的谋略——本刊记者独家专访袁超明问答实录

CAD:您现在如何看待2009年的经济衰退对制造业企业和贵公司的 影响呢? 袁超明:经济危机对中国企业的影响比我们一年以前所有人想象的要大,当然在世界范围之内也是一样的,这个影响要大,要广,而且可能持续的时间会更长.尤其是在我们这种软件公司,IT行业,我觉得对大家的影响都很大.我们的解决方案是为实体经济领域服务的,所以应该讲对所有人的影响都非常大.对我们来讲有没有影响呢?肯定有影响.     

MINI——一种可减小变更影响范围的本体演化算法

本体演化会影响依赖本体的服务,使其重新修订和重新部署.面对同一变更需求,不同演化实现方法造成的影响范围差别很大.当前的本体演化研究主要集中在如何实现变更需求以及维护变更前后本体的一致性,对于如何降低演化影响范围关注甚少.文中提出了一种可以有效减小变更影响范围的本体演化算法MINI.该算法首先分析了本体实体和服务之间的依赖关系并提出了量化变更影响范围的数学公式.根据这一公式,MINI算法将本体演化过程转变为图的启发式搜索过程,通过搜索一条影响值最小的变更路径来减小本体演化的影响范围.实验结果表明,MINI算法导致的平均变更影响范围大大小于现有的本体演化算法.该算法已在某实际项目中得以应用和验证.     

超音速下热壁板的颤振分析

首先研究了热效应对壁板结构动力学特性的影响.将基于超音速活塞理论的非定常气动力模型与壁板的结构动力学方程相结合,得到了热壁板的颤振方程.利用p-k法进行了热壁板的颤振计算,讨论了气流偏角对颤振速度的影响.数值结果表明,热效应对壁板的固有特性有较大影响,进而影响壁板的颤振特性.     

基于信息偏好的影响最大化算法研究

实证研究表明,社会个体对于不同主题的信息有着不同的偏好,这对于社会网络中的信息传播过程起着非常重要的作用.影响最大化是社会网络信息传播领域中关于影响结点集挖掘的热点课题.它会从社会网络中寻找最具影响力的结点子集,以这些结点为目标进行影响传播时会获得最大的影响范围.以前关于影响最大化算法研究的大部分工作没有考虑社会个体的信息偏好,这大大降低了结果的准确性.为了提高影响最大化算法的效率和种子集的影响范围,提出一种基于信息偏好的2阶段启发式影响结点挖掘策略L_GAUP:第1阶段,基于网络中各结点对于信息主题的偏好程度,得到易感染结点网络;第2阶段,在易感染网络中,基于贪心策略进行影响结点的挖掘.实验中,在数据集douban上实现了L_GAUP,GAUP和CELF算法.实验结果表明,与基准算法GAUP相比,L_GAUP不仅在影响范围指标ISST和IS上有着更好的表现,在效率上也有大幅度的提高.     

粗糙集理论在选矿生产成本分析中的应用

科学地分析影响原料消耗成本变化的主要因素,才能揭示成本变动原因,为成本控制提供有效依据.因此,提出基于粗糙集理论的原料消耗成本影响因素重要度确定方法.利用分类质量来度量各因素对原料消耗成本的影响程度,应用基于可辨识矩阵和逻辑运算方法求解决策表的最小简约,找出影响原料消耗成本的确定性因素和不确定性因素,为改进生产提供辅助决策支持.实例分析表明,该方法简捷实用,可定量分析影响因素对原料消耗成本的影响程度.     

基于演化深度强化学习的符号网络影响最大化研究

近年来,随着互联网信息传播以及新型冠状病毒COVID-19传播链阻断等重大应用问题的出现,社会网络影响最大化问题的研究受到了科学界广泛关注.影响最大化问题旨在根据特定应用问题的传播模型,识别出最优影响种子节点集,最大化其信息传播影响.现有影响最大化算法主要针对单连接影响传播模型,将影响最大化问题模拟为离散的影响力种子节点组合选取优化问题.然而,这些算法具有较高的计算时间复杂度,且无法解决具有大规模冲突关系的符号网络影响最大化问题.针对上述问题,首先,构建适用于符号网络的正负影响传播模型以及影响最大化优化模型.其次,通过引入由神经网络构成的deep Q network来选取种子节点集,将离散的种子节点组合选取问题转化为更易优化的网络权重连续优化问题.最后,提出基于演化深度强化学习的符号网络影响最大化算法SEDRL-IM.该算法将演化算法的个体视作策略,结合演化算法的无梯度全局搜索以及强化学习的局部搜索特性,实现对deep Q network权重优化问题解的有效搜索,从而找到最优影响种子节点集.在基准符号网络以及真实社交网络数据集上的大量实验结果表明,所提算法在影响传播范围与求解效率上都优...     

Using the elaboration likelihood model to examine online persuasion through website design

To investigate the dynamics of online persuasion, this research uses the Elaboration Likelihood Model (ELM) to determine the effects of argument quality as a central route to influence attitude change versus design and social elements as peripheral routes to attitude change. Additional to this research is an examination of change in issue involvement as a mediator between central and peripheral routes leading to attitude change. Findings from a study involving 403 participants add to our understanding of ELM concerning the role of website design and how an individual’s level of issue involvement is a prerequisite to changing user attitudes.     

Nonlinear attitude and shape control of spacecraft with articulatedappendages and reaction wheels

Three-dimensional attitude and shape control problems are studied for a class of spacecraft with articulated appendages and reaction wheels. A number of special cases of such attitude control problems have been studied previously. We provide a unified formulation and a comprehensive set of results for planning of attitude and shape maneuvers of a spacecraft, assuming that joint actuators and reaction wheels provide a sufficiently rich set of inputs. The development is based on a nonlinear, drift-free, control model that characterizes the attitude and shape change dynamics, assuming zero angular momentum of the system. Controllability results are presented for the general case, and specialized results are identified for interesting multibody spacecraft configurations. These results are made explicit by providing computable formulas for the Lie brackets in terms of the spacecraft geometry, mass properties, and shape. Constructive motion planning approaches are described to achieve spacecraft attitude and shape change maneuvers. A distinct feature of these approaches is that they require only simple computations, as is desirable for online implementation. Emphasis is given to the interplay between the shape change dynamics and the attitude change dynamics in achieving the maneuver planning objectives     

Arm path planning of a space robot with angular momentum

Arm path planning of a space robot with angular momentum is considered in this paper. A space robot changes its attitude by the arm motion and angular momentum of the space robot has the possibility to reduce the attitude change. A path planning method of the arm where the final satellite attitude becomes the same as the initial one is proposed. The method derives an approximate path first based on the attitude change when the arm moves along an infinitely small closed curve and then modifies the path by the Newton method. The amplitude of the arm motion decreases with the magnitude of the angular momentum, which shows that the proposed method utilizes the angular momentum effectively.     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

虚拟环境中运动车辆行为仿真的程序方法研究

研究了具有自然起伏地形特征的虚拟环境中,运动车辆行为姿态变化的三维仿真问题。设计出一种根据车辆的支撑平面计算姿态显示参数,从而实现车体状态实时自动调节的算法。给出了算法的具体描述和实现结果,并对其中的关键技术进行了比较详细的讨论。该算法对车轮轮子个数没有限制,对于履带式车辆也是适用的。仿真显示了视觉上的逼真性,证明了该方法在虚拟仿真及虚拟现实其他领域的可应用价值。     

基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现

针对人脸识别在实际应用中存在姿态变化、表情、遮挡等问题,研究了结合支持向量机(SVM)分类的卷积神经网络(CNN)人脸识别算法,设计并实现了人脸识别系统。系统首先使用CNN提取人脸特征向量,再将特征向量通过SVM进行分类。测试结果表明,系统在训练样本充分时面对人脸姿态变化、表情、遮挡等情况下都具有较好的性能,识别率在95%以上,能满足一般的人脸识别需求。     

互补滤波和卡尔曼滤波的融合姿态解算方法

针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、精度低的缺点和常规的姿态解算算法精度不高等问题,提出了一种互补滤波和卡尔曼滤波相结合的融合算法.该算法基于姿态角微分方程建立系统的状态方程模型,利用互补滤波后的姿态角作为系统的观测量,再应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合了陀螺仪、加速度计和电子罗盘的测量数据.为验证该算法有效性,用带有传感器的开发板依次进行静态和动态测试,实验结果表明:结合了互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法,在静态时能够抑制姿态角漂移和滤出噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度.     

飞行航迹再现与三维回放研究

为了便于飞行事后分析,根据民用客机机载数据,本文采用了轨迹积分法重现飞行轨迹并用经纬度转换法进行校正,首次利用几何高度表示飞行轨迹中的高度。为实现在三维场景中进行飞行动态回放研究,设计了三维飞行回放程序,重点设计了飞行轨迹以及姿态的变化在三维场景中的展示。通过程序演示表明:该方法能正确流畅地对飞行进行事后回放演练,有利于观察分析,可用于飞行事后调查与研究。     

Attitude data-based deep hybrid learning architecture for intelligent fault diagnosis of multi-joint industrial robots

Monitoring the transmission status of multi-joint industrial robots is very important for the accuracy of the robot motion. The fault diagnosis information is an indispensable basis for the collaborative maintenance of the robots in industry 4.0. In this paper, an attitude data-based intelligent fault diagnosis approach is proposed for multi-joint industrial robots. Based on the analysis of the transmission mechanism, the attitude change of the last joint is employed to reflect the transmission fault of robot components. An economical data acquisition strategy is performed by only installing one attitude sensor on the last joint of the multi-joint robot. Considering the characteristics of attitude data, a hybrid sparse auto-encoder (SAE) and support vector machine (SVM) approach, namely SAE-SVM, is subsequently presented to construct an intelligent fault diagnosis model by learning from the attitude dataset with multiple fault information. Experimental results show that the proposed fault diagnosis approach has promising performance in identifying different faults related to the reducer of a 6-axial multi-joint industrial robot accurately and reliably.     

Factors influencing information distortion in online deliberations: The effects of informational characteristics and regulatory focus

The current study utilized regulatory focus theory to explain how online deliberations are processed differently depending on a participant’s information processing style and the characteristics of a discussion topic. An experiment was conducted to investigate the relationship between informational characteristics (hedonic vs. utilitarian) and attitude change toward information, as well as the moderating effect of regulatory focus (promotion vs. prevention). Results from 207 students indicated that promotion-focused participants were more likely to change their attitude toward information than prevention-focused participants during online deliberations. Furthermore, when presented with hedonic information, attitude changes toward information were stronger for promotion-focused participants as compared to prevention-focused participants. However, when presented with utilitarian information, attitude changes were stronger for prevention-focused participants. The present findings enable researchers and practitioners to understand the interactive influence of informational characteristics and regulatory foci of participants during online deliberations, as well as influence participants’ biased information processing.