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数字创新过程与多主体行为：研究框架与展望

科学学与科学技术管理 2024年

作者：陈姿颖敖嘉悦杨亚倩蔡莉上海财经大学商学院吉林大学商学与管理学院

随着数字技术的快速发展，数字创新成为学者们关注的话题。企业进行数字创新需要与其他主体互动从而获取资源以实现创新的产出，这些创新活动往往超越了企业自身的边界和能力。然而，现有文献对数字创新过程的多主体行为与结果尚缺乏深... 详细信息

随着数字技术的快速发展，数字创新成为学者们关注的话题。企业进行数字创新需要与其他主体互动从而获取资源以实现创新的产出，这些创新活动往往超越了企业自身的边界和能力。然而，现有文献对数字创新过程的多主体行为与结果尚缺乏深入探究。基于此，在所选择的UTD24、FT50、SBE、Technovation、R&D Management、JPIM、RS、APJM等57个期刊中提炼数字创新的相关英文研究成果，并依所提研究框架进行深入分析。研究发现非生态情境与生态情境下企业的数字创新行为和结果存在差异，生态情境下多主体的数字创新行为、数字创新结果与影响因素均具有独特性。最后从社会认知、过程、生态和中国情境这四个视角提出研究展望，为学者提供可拓展这一领域的未来方向。

关键词：数字创新过程数字技术多主体行为生态情境创新行为比较

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多阶时域差分重构相关法拉曼分布式光纤传感

光学学报 2024年第1期44卷 398-408页

作者：李健范卜文程姿嘉薛晓辉张明江太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024 太原理工大学物理学院山西太原030024 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室山西太原030024

提出了一种基于多阶时域差分重构相关法的拉曼分布式光纤传感技术。该方案利用混沌信号、放大自发辐射(ASE)信号和噪声信号代替传统脉冲激光作为传感信号,基于多阶时域差分重构方法重构拉曼反斯托克斯散射信号,以此剥离出各个传感光纤... 详细信息

提出了一种基于多阶时域差分重构相关法的拉曼分布式光纤传感技术。该方案利用混沌信号、放大自发辐射(ASE)信号和噪声信号代替传统脉冲激光作为传感信号,基于多阶时域差分重构方法重构拉曼反斯托克斯散射信号,以此剥离出各个传感光纤位置点携带探测信号时序随机起伏特征的光强信息。最后基于相关压缩解调方法,揭示了拉曼散射温度调制光场空间位置与探测信号的相关特性。从理论上将时域差分重构方法推广至任意阶数,分析了差分阶数对传感系统信噪比的影响,并分析了面向混沌拉曼分布式光纤传感技术的最优差分阶数。研究了混沌信号、噪声信号、ASE信号这三种信号作为探测信号时拉曼传感系统的数值模拟情况,结果证明了拉曼光纤传感领域混沌信号在动态范围与信噪比方面具有显著优势,为长传感距离、高空间分辨率和高信噪比拉曼分布式光纤传感技术提供了新的研究思路。

关键词：光纤光学分布式光纤传感拉曼散射空间分辨率温度解调

基于机器视觉的百香果品质多指标在线检测与分选

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食品与机械 2024年第6期 130-137+142页

作者：褚璇洪嘉隆冯耿鑫姚振权马稚昱仲恺农业工程学院机电工程学院

[目的]提高百香果品质分级的精细化与智能化水平。[方法]利用OpenCV与轻量化神经网络(MobileNetV3＿large＿ssld)对百香果的果径、成熟度与皱缩情况进行了检测。通过最小外接矩形的短边测量果径；在HSV颜色空间中，分析H分量值在特定范... 详细信息

[目的]提高百香果品质分级的精细化与智能化水平。[方法]利用OpenCV与轻量化神经网络(MobileNetV3＿large＿ssld)对百香果的果径、成熟度与皱缩情况进行了检测。通过最小外接矩形的短边测量果径；在HSV颜色空间中，分析H分量值在特定范围内(H∈[0,10]∪[156,180],[11,25],[26,34],[125,155])的像素占比来判别果实的成熟度；建立MobileNetV3＿large＿ssld轻量化神经网络模型，用于判别果皮的皱缩情况。基于对果径、成熟度与皱缩情况3个指标的检测结果，进一步采用评级量表法构建了果实品质综合评价模型，并开发了在线检测及分选系统。该系统利用KNN背景减去模型从传送带上运动的百香果视频流中提取目标并去除果柄，采用区间取帧法从视频中捕获单张图像，依据多指标综合评价模型对百香果品质进行分级，并通过分选机构的拨爪将百香果拨至相应的等级通道。[结果]测试结果显示，系统分选与人工分选的整体吻合度为97.02%,特级吻合度为95.51%,一级吻合度为97.84%,二级吻合度为100.00%。[结论]该系统可用于不同等级百香果品质的在线检测与分选。

关键词：采后处理百香果图像处理目标检测神经网络分选

基于SEM模型的热环境时空特征及影响因素分析:以西安都市圈为例

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环境科学 2024年第6期45卷 3734-3745页

作者：张颖王旭红冯子豪苑嘉欣余孟千禧西北大学城市与环境学院西安710127 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室西安710127

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODISMYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据... 详细信息

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODISMYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据,综合利用ArcGIS空间地统计分析、冗余分析(RDA)和结构方程模型(SEM),研究城市热环境在不同季节的时空分布特征,揭示城市热环境的主要影响因素并量化其直接和间接效应.结果表明:①西安都市圈的地表温度呈现北高南低,自城市中心向四周递减的空间格局,夏季热环境污染最严重.②冗余分析表明影响热环境的主要因素为:气温、不透水地表、植被和降水.③SEM结果显示,气象、地表和人类活动因子对城市热环境的直接影响显著并占主导地位,气温、不透水面和兴趣点密度对热环境有显著的直接正效应(0.10~0.33),水体、降水和植被对热环境有显著的直接负效应(-0.29~-0.25).人类活动对夜晚地表温度的直接影响力高于地表因子和气象因子,提高经济效益有利于缓解城市热环境效应.以上结果可为城市热岛局地气候变化研究和绿色生态宜居城市环境建设提供科学参考.

关键词：城市热环境地表温度(LST) 冗余分析(RDA) 结构方程模型(SEM) 西安都市圈

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微短剧出海洞察

国际品牌观察 2024年第10期 43-49页

作者：彭嘉艺余姿桦

目前布局出海是否为时已晚？出海微短剧与国内的核心差异在何处？未来又将如何在海外的土地上行稳致远？本文将主要从内容生产模式、商业逻辑差异等方面探讨出海微短剧的未来可能。

关键词：

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微短剧出海洞察

国际品牌观察（媒介） 2024年第5期 43-49页

作者：彭嘉艺余姿桦不详

目前布局出海是否为时已晚?出海微短剧与国内的核心差异在何处?未来又将如何在海外的土地上行稳致远?本文将主要从内容生产模式、商业逻辑差异等方面探讨出海微短剧的未来可能。

关键词：行稳致远短剧出海土地

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习题内外表示异质融合的知识追踪模型

计算机应用研究 2024年第3期41卷 764-771页

作者：张凯付姿姿纪涛长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

现有知识追踪研究大多使用习题蕴涵的知识点等内隐信息或历史交互数据等外显信息建模习题表示,没有注意到内外信息的异质性特征,缺乏对习题内外信息的异质融合。针对上述问题,提出了融合内外异质信息的知识追踪模型。首先,基于知识点等... 详细信息

现有知识追踪研究大多使用习题蕴涵的知识点等内隐信息或历史交互数据等外显信息建模习题表示,没有注意到内外信息的异质性特征,缺乏对习题内外信息的异质融合。针对上述问题,提出了融合内外异质信息的知识追踪模型。首先,基于知识点等内隐信息,计算历史知识点与当前知识点之间的相关程度,刻画历史知识点对当前知识点的影响,建模习题的内隐表示;其次,基于交互数据等外显信息,计算历史习题与当前习题之间的相关程度,获取历史习题对当前习题的影响,建模习题的外显表示;再次,基于上述习题的内外表示,使用通道注意力机制融合得到习题的内外异质表示,从而预测学习者的作答表现。为了验证提出模型的性能和有效性,选取了四个相关的基线模型,在三个真实数据集上进行了对比实验。实验结果表明:在性能方面,提出的模型在多个评价指标上均取得较好的效果;在有效性方面,消融实验证明了提出的模型可以更好地根据内外信息建模习题表示;在应用方面,设计智慧学习环境证明了提出的模型在实际教学场景中的可用性。

关键词：知识追踪习题表示通道注意力机制异质融合

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时空相关性融合表征的知识追踪模型

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1381-1387页

作者：张凯付姿姿覃正楚长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

知识追踪通过对知识点的表示来描述习题,以此建模知识状态,最终预测学习者的未来表现。然而目前的研究在知识点的表示方面既没有建模历史知识点对当前知识点产生的时间关系上的影响,又未能刻画习题内部各知识点之间产生的空间关系上的... 详细信息

知识追踪通过对知识点的表示来描述习题,以此建模知识状态,最终预测学习者的未来表现。然而目前的研究在知识点的表示方面既没有建模历史知识点对当前知识点产生的时间关系上的影响,又未能刻画习题内部各知识点之间产生的空间关系上的作用。为了解决上述问题,提出了时空相关性融合表征的知识追踪模型。首先,以知识点之间的时间相关程度为基础,建模历史知识点对当前知识点的时间作用;其次,利用图注意力网络建模习题所包含的若干知识点之间的空间作用,得到蕴涵了时空信息的知识点表示;最后,利用上述知识点的表示推导出习题的表示,通过自注意力机制得到当前的知识状态。在实验阶段,与五种相关知识追踪模型在四个真实数据集上进行性能对比,结果表明提出的模型在性能方面有更出色的表现。特别地,在ASSISTments2017数据集中所提模型比五个对比模型在AUC、ACC方面分别提升了1.7%~7.7%和7.3%~2.1%;消融实验证明了建模知识点之间时空相关影响的有效性,训练过程实验表明了提出的模型在知识点的表示及其相互作用关系的建模等方面具有一定的优势,应用实例也可看出该模型优于其他知识追踪模型的实际结果。

关键词：知识追踪知识点表示时空相关性图注意力网络

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基于迁移学习的交互时序数据可视化生成方法

浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 239-246页

作者：周姿含王叙萌陈为浙江大学CAD&CG国家重点实验室浙江杭州310058 南开大学计算机科学与技术系天津300350 教育部浙江大学艺术与考古图像数据实验室浙江杭州310058

为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并... 详细信息

为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性.

关键词：交互式可视化生成迁移学习时序数据可视分析模式推荐