中小企业集群演进动力机制的实证研究

在总结企业集群生成动力,发展动力与锁定效应的基础上,构建了企业集群演进的动力机制模型,利用河北省清河羊绒企业集群的调研数据进行了实证分析,在对各个影响因素的作用机制进行具体分析的基础上,将数据带入"企业集群演进动力作用机制模型",得出来现阶段对集群演进产生影响的主要因素.     

Kalman滤波预测的多小区子载波分配方法

小区间干扰协调是3G演进系统中抑制小区间干扰的重要策略, 并且在各类小区间干扰协调方案包含着不同的频率复用方法。为了在抑制干扰的同时提高频谱利用率,提出了可用频率集合的概念。如何分配可用频率集合中不同频点的子载波直接关系到小区间干扰的强弱程度,而现有的子载波分配方法往往基于当前信道状况, 导致在分配过程中因时间的滞后性而带来较大的干扰。针对这种情况,提出了一种基于Kalman滤波预测的自适应子载波分配方法。该方法通过检测获取不同子载波对用户的信道增益干扰比(GIR), 进而采用Kalman滤波估计得到下一时刻的GIR预测值大小,并以该预测值作为子载波分配的依据。仿真结果表明,与固定子载波分配方法和基于当前GIR的子载波分配方法相比,该方法能有效降低不同频率复用方法下的小区间干扰,改善小区和用户的性能,具体表现在提高了小区吞吐量,降低了用户的阻塞率,以及改善了小区边缘用户的比特丢失率。     

微博营销的实践与思考

微博作为新兴的传播交流媒介以其传播速度快、互动性强、即时收发等优势得到迅速的普及,促使网络营销活动的发展步伐不断加速。本文提出,要加快企业的营销活动变革的步伐,在实践的基础上,分析了微博营销的特点,提出了运用的主要方法,归纳了企业实施微博营销后所取得的效果,以较好地适应网络时代消费者更快、更省、更便捷的消费需求。     

除草剂的同位素残留分析进展

除草剂的使用对清除农田杂草、提高作物产量、解决粮食问题具有重要意义．但是除草剂的残留会对生态环境和人类健康造成影响。农药的同位素残留分析技术日益受到人们的重视。并取得了长足的发展。本文综述了利用同位素示踪技术对除草剂的残留分析进展。     

PAIDD: a hybrid P2P-based architecture for improving data distribution in social networks

Rapid growth in social networks(SNs)presents a unique scalability challenge for SN operators because of the massive amounts of data distribution among large number of concurrent online users.A request from any user may trigger hundreds of server activities to generate a customized page and which has already become a huge burden.Based on the theoretical model and analytical study considering realistic network scenarios,this article proposes a hybrid P2P-based architecture called PAIDD.PAIDD fulfills effective data distribution primarily through P2P connectivity and social graph among users but with the help of central servers.To increase system efficiency,PAIDD performs optimized content prefetching based on social interactions among users.PAIDD chooses interaction as the criteria because user’s interaction graph is measured to be much smaller than the social graph.Our experiments confirm that PAIDD ensures satisfactory user experience without incurring extensive overhead on clients’network.More importantly,PAIDD can effectively achieve one order of magnitude of load reduction at central servers.     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

基于功效特征的专利聚类方法

当前专利是按照领域划分的,而基于功效特征可以实现跨领域的专利聚类,这在企业创新设计中具有重要意义,而精确提取专利功效特征和快速获得最优聚类结果是其中的关键任务。为此提出一种信息实体语义增强表示（ERNIE）和卷积神经网络（CNN）相结合的功效特征联合提取（FEI-Joint）模型来提取专利文献的功效特征,并且改进自组织神经网络（SOM）算法,从而提出具有早期拒绝策略与类合并思想的自组织神经网络（ERCM-SOM）来实现基于功效特征的专利聚类。对FEI-Joint模型与TF-IDF、狄利克雷分布（LDA）、CNN在特征提取后的聚类效果上进行比较和分析,结果表明其F-measure值比其他模型有明显提高。ERCM-SOM算法与K-Means算法、SOM算法相比,在F-measure值提高的同时,其时间较SOM算法有明显缩短。对比使用专利分类号（IPC）的专利分类,采用基于功效特征的聚类方法可实现跨领域的专利聚类效果,为设计者借鉴其他领域的设计方法奠定了基础。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

双目视差测距望远光学系统设计

双目视差测距望远镜主要应用于对动态目标的测量,特别是飞机飞行距离的测量。双目视差测距望远系统,不对外发射信号,属于被动式测距仪,因此具有被动接收式和非接触式的特点,可测量500~5000m大范围距离。主要探讨了双目视差望远系统的主要光学原理,并利用Zemax光学设计软件对双目视差望远光学系统进行设计与优化,并对本光学系统进行了误差分析。使用CMOS自动调焦技术,提高了双目望远镜的成像质量。双目视差测距望远系统的测距理论误差在0.91%以下,满足测距理论误差小于1%的要求。     

拉压变形对B(N)掺杂碳纳米管Al吸附性能的影响

为了研究(5,5)碳纳米管的B(N)环状掺杂效应,以及拉压变形对B(N)环状掺杂碳纳米管Al吸附性能的影响,采用基于密度泛函理论的平面波赝势和广义梯度近似方法,对B(N)环状掺杂碳纳米管Al吸附模型进行了几何优化,计算了B(N)环状掺杂碳纳米管的形成能,并确定了Al原子的最稳定吸附位置.结果表明,B(N)环状掺杂(5,5)碳纳米管的结构较为稳定.B(N)环状掺杂可以增加碳纳米管与Al之间的吸附能;一定范围内的拉伸和压缩变形则会降低碳纳米管与Al之间的大部分吸附能.