检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

企业基础研究的知识溢出效应研究

科学学研究 2025年第1期 91-102页

作者：孟巧爽李乐逸王艺萌大连理工大学经济管理学院大连理工大学科技创新创业与产业转型研究中心

企业基础研究是科技强国建设的重要基石，有助于推动科学研究与产业的深度融合。基于知识溢出视角，构建2000-2022年中国制造业上市公司科技文献与专利科技引文关联数据，探究企业科技文献对焦点企业专利的知识内溢机制和对竞争企业专... 详细信息

企业基础研究是科技强国建设的重要基石，有助于推动科学研究与产业的深度融合。基于知识溢出视角，构建2000-2022年中国制造业上市公司科技文献与专利科技引文关联数据，探究企业科技文献对焦点企业专利的知识内溢机制和对竞争企业专利的知识外溢机制。研究发现：(1)知识内溢促进焦点企业开展基础研究、知识外溢抑制焦点企业开展基础研究。(2)竞争企业专利对焦点企业科技文献的引用，有助于提升焦点企业专利数量。(3)与知识内溢相比，基础研究的知识外溢显著地抑制了焦点企业的财务绩效。异质性检验表明，知识溢出对非国有企业基础研究影响更明显。基础研究知识内溢促进高技术行业、低规模企业的应用研究，基础研究知识外溢促进非国有企业、高规模企业的应用研究。研究揭示企业基础研究的投入动机、溢出机制及市场效应，研究结论为夯实企业创新主体地位，引导基础研究、应用研究深度融合提供政策参考。

关键词：企业基础研究知识内溢知识外溢创新表现财务绩效

以空间智能导航:基于场景图谱的目标驱动导航综述（英文）

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2025年

作者：郭迟李奥林孟怡悦武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北珞珈实验室武汉大学计算机学院武汉大学测绘学院武汉大学电子信息学院

自主移动机器人在各行各业中得到了广泛应用。自主导航作为机器人的基本能力，已成为研究热点。传统的导航技术依赖于预先构建的地图，难以应对复杂动态环境。随着人工智能的发展，基于学习的导航技术应运而生。与传统方法不同，智能体... 详细信息

自主移动机器人在各行各业中得到了广泛应用。自主导航作为机器人的基本能力，已成为研究热点。传统的导航技术依赖于预先构建的地图，难以应对复杂动态环境。随着人工智能的发展，基于学习的导航技术应运而生。与传统方法不同，智能体通过视觉观察感知环境并做出决策，实现端到端的导航。一个关键挑战在于增强智能体在陌生环境中的泛化能力。为了应对这一挑战，赋予智能体空间智能十分必要。空间智能指的是智能体将视觉观察转化为洞察、洞察转化为理解、理解转化为行动的能力。为了赋予智能体空间智能，相关研究使用场景图谱来表示环境。我们将这种方法称为基于场景图谱的目标驱动导航。在本文中，我们专注于场景图谱，提供目标驱动导航的形式描述和计算框架。我们全面总结了构建和应用场景图谱的方法。此外，我们提供实验证据，突出场景图谱在提高导航成功率中的关键作用。聚焦场景图谱，本文还概述了有关研究方向。总的来说，本文展示了场景图谱如何赋予智能体空间智能，旨在加强智能导航领域对场景图谱的重视。

关键词：目标驱动导航场景图谱空间智能深度强化学习

考虑任务难度的动力电池人机协作拆卸线平衡设计

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

武汉科技大学学报 2025年

作者：孟成洁江志刚孟纪君武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室谷城东兴铸造有限公司

针对现有人机协作拆卸线工作站任务难度分配不均且拆卸任务分配不合理的问题，提出一种考虑任务难度的动力电池人机协作拆卸线平衡设计方法。首先，基于拆卸任务的特点和操作者的工作能力，对拆卸任务难度进行量化评价与分类，进而以最... 详细信息

针对现有人机协作拆卸线工作站任务难度分配不均且拆卸任务分配不合理的问题，提出一种考虑任务难度的动力电池人机协作拆卸线平衡设计方法。首先，基于拆卸任务的特点和操作者的工作能力，对拆卸任务难度进行量化评价与分类，进而以最小工作站数、空闲时间均衡度、任务难度均衡度和最大经济效益为优化目标构建拆卸线平衡模型。其次，提出一种混合北方苍鹰算法对模型求解。该算法基于问题离散化特点，设计勘探阶段和追逐阶段的位置更新操作，并融入鲸鱼优化算法中的包围行为和收敛因子，以提升算法的收敛速度和寻优精度。最后，以经典算例和某型号退役动力电池的拆卸为例，对所提模型与算法的有效性和优越性进行了验证。

关键词：动力电池拆卸线平衡人机协作北方苍鹰优化算法多目标优化

运动康复改善冠状动脉微循环障碍的相关机制研究进展

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国全科医学 2025年

作者：高桂英胡阳张世益孟怡邓洁昆明医科大学附属延安医院全科医学科

冠状动脉微循环障碍是指冠状前小动脉和小动脉结构和/或功能异常所致的临床综合征，与急性冠脉综合征、冠状动脉罪犯血管再通及心力衰竭等心血管疾病预后生存密切相关。作为心血管疾病预防和治疗的非药物干预手段，运动康复通过信号分... 详细信息

冠状动脉微循环障碍是指冠状前小动脉和小动脉结构和/或功能异常所致的临床综合征，与急性冠脉综合征、冠状动脉罪犯血管再通及心力衰竭等心血管疾病预后生存密切相关。作为心血管疾病预防和治疗的非药物干预手段，运动康复通过信号分子改善冠状动脉微循环障碍患者的内皮功能和氧化炎症刺激，恢复线粒体自噬水平，诱导血管周围脂肪组织功能恢复等。本文就运动康复干预冠状动脉微循环障碍的相关研究进展进行综述，旨在为运动康复治疗冠状动脉微循环障碍提供更多思路及参考。

关键词：冠状动脉微循环障碍运动康复内皮功能障碍线粒体自噬血管周围脂肪组织

基于机器学习筛选猪活体肌内脂肪含量间接选育和构建预测模型的关键性状

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南京农业大学学报 2025年第1期48卷 161-170页

作者：吴建杨文孟孜查成万吴望军南京农业大学动物科技学院江苏南京210095

[目的]本研究旨在探究猪断奶重、屠宰前活体重、背膘厚等性状因素对猪肌内脂肪(intramuscular fat,IMF)含量的影响,确定影响猪IMF含量的关键性状因素。[方法]以805头皮特兰×[杜洛克×(长白×大白)]四元商品猪群为试验对象,记录性别,测... 详细信息

[目的]本研究旨在探究猪断奶重、屠宰前活体重、背膘厚等性状因素对猪肌内脂肪(intramuscular fat,IMF)含量的影响,确定影响猪IMF含量的关键性状因素。[方法]以805头皮特兰×[杜洛克×(长白×大白)]四元商品猪群为试验对象,记录性别,测定初生重、断奶重、屠宰前活体重和IMF含量等14个性状,然后通过相关性分析从14个性状中初步筛选出影响IMF含量的性状因素,再通过随机森林模型评估各性状因素对IMF含量影响的重要性,进一步通过LASSO回归和逐步回归筛选出影响IMF含量的关键性状因素;在此基础上,利用广义线性模型(generalized linear model,GLM)分析关键性状因素不同水平对IMF含量的影响。[结果]相关性分析结果显示,猪IMF含量与断奶重(r=0.13, P0.05)。胸腰椎结合处背膘厚大于26 mm组的平均IMF含量(2.73%)显著高于其他背膘厚组(P0.05)。[结论]本研究通过机器学习确定了性别、断奶重、屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚4个与IMF含量显著相关的活体可测定性状,并发现平均IMF含量随着屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚的增加呈明显的上升趋势。

关键词：猪肌内脂肪间接选择模型构建机器学习活体可测定性状

维普期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

凝胶基柔性离子热电材料研究进展

功能材料 2025年

作者：刘凯阳李国显胡永鹏孟垂舟郭士杰河北工业大学机械工程学院

近年来,具有超高离子塞贝克系数的离子热电器件(ionic thermoelectric,iTE)受到广泛关注。与电子型热电器件不同,iTE以离子作为电荷载体,其中离子导电凝胶因其出色的TE特性和柔性可拉伸性,展现出巨大的发展潜力。综述了凝胶基iTE材料的... 详细信息

近年来,具有超高离子塞贝克系数的离子热电器件(ionic thermoelectric,iTE)受到广泛关注。与电子型热电器件不同,iTE以离子作为电荷载体,其中离子导电凝胶因其出色的TE特性和柔性可拉伸性,展现出巨大的发展潜力。综述了凝胶基iTE材料的研究现状。通过考察iTE的两种主要的工作机理,即离子扩散效应和温差电池效应,对影响凝胶基iTE材料热电性能的因素进行了深入分析。介绍了目前凝胶基离子热电材料的性能调控策略,同时对凝胶基离子热电材料的应用方式进行了阐述,探讨了离子热电材料进一步发展所面临的挑战。通过关注离子热电材料的最新创新成果,期望能为凝胶基离子热电材料的未来发展提供有价值的参考。

关键词：离子热电材料凝胶热扩散效应热原电池效应低品位热能

基于稀疏自编码器的模块化多电平换流器无监督开路故障诊断策略

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电力自动化设备 2025年

作者：杨兴武卢愿王江徐浩文孟致丞上海电力大学电气工程学院国网陕西省电力有限公司宝鸡供电公司

基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性，但该类方法模型训练成本大且算法量复杂。对开路故障下子模块电容电流状态进行对比分析，提出将正常运行时电容电流理论值、实际值作为原始输入数据。利用稀疏自编码器... 详细信息

基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性，但该类方法模型训练成本大且算法量复杂。对开路故障下子模块电容电流状态进行对比分析，提出将正常运行时电容电流理论值、实际值作为原始输入数据。利用稀疏自编码器强大的数据挖掘能力来设置多分类的故障诊断阈值，从而直接实现故障的准确定位和类型判断。所提策略采用无监督学习的方式进行模型训练，无须进行各类故障样本和数据处理即可快速准确地实现不同场景的多管故障诊断。相较于现有基于人工智能的诊断策略，所提策略鲁棒性更强，诊断速度更快，计算成本更低，规避了手动阈值选取复杂的问题。仿真和实验结果验证了所提策略的有效性。

关键词：模块化多电平换流器人工智能无监督学习稀疏自编码器模型故障诊断