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大数据应用对企业技术创新的效应研究

现代经济探讨 2024年第3期 98-108页

作者：胡蓉宁南京大学商学院南京210093

通过收集A股上市公司年报,抓取大数据技术关键词,实证考察大数据应用对企业技术创新的影响效果及作用机制。结果表明,大数据应用能促进企业技术创新并显著提高创新质量,其作用机制在于通过提高企业营销能力和降低企业成本提高企业创新... 详细信息

通过收集A股上市公司年报,抓取大数据技术关键词,实证考察大数据应用对企业技术创新的影响效果及作用机制。结果表明,大数据应用能促进企业技术创新并显著提高创新质量,其作用机制在于通过提高企业营销能力和降低企业成本提高企业创新质量。大数据应用对企业技术创新的影响在数字创新能力强、数字经济发展水平高的地区作用更为显著,且国有企业通过大数据应用的创新效应相对非国有企业更加有效。基于此,企业应当抓住数字经济发展机遇,构建以大数据为核心的现代化数字创新发展体系;政府部门应实施大数据扶持政策,鼓励企业运用大数据技术。

关键词：大数据技术创新创新质量

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“战败的先知”:革命低潮中的未名社

文艺理论与批评 2024年第1期 77-92页

作者：付丹宁中国现代文学馆学术研究部

大革命失败后,围绕着1926—1928年间北京革命者的经历,未名社有过短暂而集中的一段写作。在未名社解散后,未名社人仍屡次在人事、物质层面介入北平的地下革命工作,台静农的批判性的写作则一直持续到台湾时期。在对革命的认同上,20世纪3... 详细信息

大革命失败后,围绕着1926—1928年间北京革命者的经历,未名社有过短暂而集中的一段写作。在未名社解散后,未名社人仍屡次在人事、物质层面介入北平的地下革命工作,台静农的批判性的写作则一直持续到台湾时期。在对革命的认同上,20世纪30年代的未名社人与同时期的左翼作家并无显著的不同,只不过,左翼作家大体以革命胜利为认同的前提,未名社对革命前途的看法则相对悲观。未名社大革命之后的文学与政治选择,显示着在政治环境极端恶劣的状况下,革命仍可能以何种形态继续。

关键词：未名社《建塔者》大革命 “革命低潮”

聚丙烯复合材料在车用内饰件中的应用研究进展

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合成树脂及塑料 2024年第1期41卷 75-77,81页

作者：云宁广西机电职业技术学院广西南宁530007

综述了PP复合材料在车用内饰件中的应用研究进展。使用添加铯钨纳米氧化物粉体改性的PP复合材料用于汽车内饰材料可以降低制件的表面温度。采用石墨烯-金属有机骨架吸附材料对PP改性,用于汽车内饰材料可以解决气味和挥发性有机物的难题... 详细信息

综述了PP复合材料在车用内饰件中的应用研究进展。使用添加铯钨纳米氧化物粉体改性的PP复合材料用于汽车内饰材料可以降低制件的表面温度。采用石墨烯-金属有机骨架吸附材料对PP改性,用于汽车内饰材料可以解决气味和挥发性有机物的难题。低挥发性有机物含量、低有害气体释放量的再生PP复合材料、再生PP组合物可用于制备汽车内饰件。

关键词：聚丙烯内饰件透光性再生

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计算生物学在药学研究中的应用

药学学报 2024年第8期59卷 2192-2198页

作者：汤佳宁孙洋南京大学生命科学学院医药生物技术全国重点实验室江苏南京210023

计算生物学(computational biology)属于生物学的一个分支,是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等,用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。近年来,计算生物学越来越受到重视,这主要是因为高通... 详细信息

计算生物学(computational biology)属于生物学的一个分支,是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等,用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。近年来,计算生物学越来越受到重视,这主要是因为高通量技术大大提高了数据的生成能力。海量计算数据的生成带动了设备计算能力的不断增长,数据的复杂性和异质性也需要更加系统的分析方法,它们共同推动着计算生物学的发展。随着大数据时代的发展,生物学研究和实验的数据呈指数型增长,单一的观察和实验已经无法支撑高复杂性的数据,计算生物学成为药物研究的一个重要且有力的工具。目前,计算生物学已经应用于肽合成与小分子设计、虚拟筛选、蛋白质结构与蛋白质相互作用预测、数据库构建、生物活性物质预测和药物释放监测等多个领域,从而为药物靶点预测、药物设计、药物筛选及药物的临床应用等多个药物研究的过程提供帮助。计算生物学如今已成为相较于传统药物研究工具更加省时省力的“臂膀”,同时药物研发的需求也不断推动着计算生物学的发展。二者相辅相成,共同发展,计算生物学已成为药物研究不可分割的一部分。

关键词：计算生物学药学药物靶点预测药物筛选药物设计应用

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基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 688-696页

作者：宁更新肖若君谢靓华南理工大学电子与信息学院广州510641 华南理工大学土木与交通学院广州510641

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。... 详细信息

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。

关键词：时频分析多普勒因子时延估计多分量LFM信号自适应模态分解

新文学的专门化--三十年代前期废名的诗学转折

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首都师范大学学报（社会科学版） 2024年第2期 145-151页

作者：付丹宁中国现代文学馆

无论就其对早期新文学的介入深度,或就其三十年代京派特征的典范性而言,废名都可以视为观察两个十年间新文学差异的典型案例。作为“冯文炳先生”,他的新文学始终保持着“文学革命”式的、与“思想革命”或“伦理革命”的胶着;而作为“... 详细信息

无论就其对早期新文学的介入深度,或就其三十年代京派特征的典范性而言,废名都可以视为观察两个十年间新文学差异的典型案例。作为“冯文炳先生”,他的新文学始终保持着“文学革命”式的、与“思想革命”或“伦理革命”的胶着;而作为“废名先生”,他的新文学则响应着三十年代新文学整体的专门化倾向。三十年代前期是这一转变发生的时期,考察这一时期前后废名诗学的变化,有助于把握新文学观念的历史嬗变,从而将之再度历史化、问题化。

关键词：废名三十年代京派新文学专门化

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船舶主机状态监测和故障诊断研究

柴油机 2006年第2期28卷 20-23页

作者：于怒涛宁乾冰李宗立吴琼万德玉山东渔业船舶检验局山东烟台264006 淄博柴油机厂山东淄博255077 济南柴油机股份有限公司山东济南250063

开展状态监测和故障诊断,预报船舶主机可能发生的故障和故障的部位,对可靠性要求特别高的船用柴油机具有特别重要的意义。列述了开展船舶主机全方位状态监测和故障诊断的研究内容,并给出了所设计的具体监测路线。

关键词：船舶主机状态监测故障诊断

“破”后而“立”——浅析目前业务量与验船师数量的矛盾

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“破”后而“立”——浅析目前业务量与验船师数量的矛盾

2005中国渔船技术发展论坛

作者：于怒涛宁乾冰山东渔业船舶检验局石岛分局山东渔业船舶检验局石岛分局

＜正＞本文就目前检验业务量与验船师数量存在矛盾的现状以及石岛分局一些探索性的做法进行探讨,提出切实可行的解决方案,与大家共勉。

关键词：

来源： cnki会议评论

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采用快速迁移模型的集成特征选择方法

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 496-505页

作者：宁保斌王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

相较于传统集成特征选择方法,目前的基于块正则化m×2交叉验证的集成特征选择方法(EFSBCV)不仅具有估计量的方差小于随机m×2交叉验证的方差之特点,而且提高了重要特征的入选概率,降低了噪声特征的入选概率。但EFSBCV所采用的线性回归... 详细信息

相较于传统集成特征选择方法,目前的基于块正则化m×2交叉验证的集成特征选择方法(EFSBCV)不仅具有估计量的方差小于随机m×2交叉验证的方差之特点,而且提高了重要特征的入选概率,降低了噪声特征的入选概率。但EFSBCV所采用的线性回归模型因只有误差项而不包含偏置项,故拟合出来的超平面总是过原点的,因而很容易导致欠拟合,而且EFSBCV没有考虑每个特征子集的重要程度。针对EFSBCV方法存在的这两点问题,提出了基于快速迁移模型的集成特征选择方法(EFSFT)。基本思想是EFSBCV中的基特征选择器采用提出的快速迁移模型,从而引入了偏置项,EFSFT将2m个特征子集作为源知识进行迁移,然后重新量化每个特征子集的权重,加入偏置项的线性模型拟合能力更好。真实数据实验表明,EFSFT相对于EFSBCV,FP平均值降低了58%,证明EFSFT在去除噪声特征方面更具优势。EFSFT相对于最小二乘支持向量机(LSSVM),TP平均值提高了5%,证明EFSFT在筛选重要特征方面更具优势。

关键词：集成特征选择交叉验证迁移学习回归