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产学研合作、吸收能力与绿色创新 ——企业社会责任的调节作用

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产学研合作、吸收能力与绿色创新 ——企业社会责任的调节作用

作者：陈梦千河北经贸大学

学位级别：硕士

动态竞争环境下,随着资源短缺、环境恶化等问题不断出现,越来越多的国家关注并致力于环境保护事业,中共二十大强调要促进中国企业发展方式的绿色转型,构建绿色生产管理创新机制,推动人与自然和谐共生。企业为降低自主创新风险,通过协同... 详细信息

动态竞争环境下,随着资源短缺、环境恶化等问题不断出现,越来越多的国家关注并致力于环境保护事业,中共二十大强调要促进中国企业发展方式的绿色转型,构建绿色生产管理创新机制,推动人与自然和谐共生。企业为降低自主创新风险,通过协同合作来提升绿色创新水平已成为常态,但有些企业通过合作创新进行绿色转型的成效不明显,存在高投入、低产出等情况,使一些企业产生“不想、不敢、不能”绿色创新的错误观念。因此,研究绿色创新过程中企业在自主创新基础上如何寻求合作创新提高绿色创新水平具有重要意义。企业绿色创新是包括研发、生产、管理等环节的完整过程,具有高风险、高成本、高技术要求的特征,由于企业自身资源存在短板,需要依靠内部驱动力和外部合作的共同作用去获取资源、降低绿色创新风险,同时企业需要不断提高自身吸收能力,对合作中的创新资源进行转化、利用和再创新,从而实现绿色创新。企业绿色创新的优劣体现了其社会责任履行能力和水平,企业如何通过平衡好盈利与责任之间的关系实现可持续发展,成为管理者更加关注的问题,企业需要将社会责任融入战略决策层面,融入绿色产品、服务、管理的全过程中,以提高企业绿色创新水平,实现可持续发展。本文利用社会网络理论、资源基础理论和战略性企业社会责任理论,梳理并分析产学研合作、绿色创新、吸收能力与企业社会责任的相关文献,选取2016-2022年沪深A股上市公司数据为研究样本,实证检验了产学研合作对企业绿色创新的影响、吸收能力的中介作用及企业社会责任的调节作用。研究发现:第一,产学研合作水平越高,企业绿色创新水平越强;第二,吸收能力是产学研合作影响绿色创新的关键路径,能够发挥部分中介作用;第三,企业社会责任在产学研合作与绿色创新之间起正向调节作用;第四,国有企业、非重污染企业和市场关注度高的企业开展产学研合作对绿色创新的正向作用更显著。本文基于企业社会责任的调节作用,丰富产学研合作通过吸收能力对绿色创新产生影响的新路径,为理解企业开展产学研合作对绿色创新的作用效果提供经验证据。

关键词：产学研合作绿色创新吸收能力企业社会责任

奶牛乳尿素氮影响因素及遗传参数估计的研究进展

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中国奶牛 2024年第3期 14-19页

作者：张淼赵秀新薛光辉刘燕徐千雯李建斌俞英山东省农业科学院奶牛研究中心济南250102 中国农业大学动物科学技术学院北京100193 山东奥克斯畜牧种业有限公司济南250131 中国农业大学烟台研究院烟台264003

乳尿素氮(Milk Urea Nitrogen,MUN)是奶牛生产性能测定(Dairy Herd Improvement,DHI)工作中常规的测定指标之一,其浓度通常用于监测奶牛营养状况,反映日粮能氮平衡、繁殖性能以及环境中氮的排放量。MUN浓度因个体和日粮构成而异,同时受... 详细信息

乳尿素氮(Milk Urea Nitrogen,MUN)是奶牛生产性能测定(Dairy Herd Improvement,DHI)工作中常规的测定指标之一,其浓度通常用于监测奶牛营养状况,反映日粮能氮平衡、繁殖性能以及环境中氮的排放量。MUN浓度因个体和日粮构成而异,同时受多种因素影响。准确的MUN遗传参数估计不仅能够提高牛场经济效益,而且能加快奶牛的遗传进展,为选育优质奶牛提供理论依据。本文对国内外关于MUN的影响因素、遗传力以及与乳脂率、乳蛋白率、乳糖率、产奶量、体细胞评分等性状的遗传相关进行了综述,以期为MUN的深入研究应用提供参考。

关键词：奶牛乳尿素氮影响因素遗传参数估计

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面向时序图数据的季节突发性子图挖掘算法

软件学报 2024年

作者：张千桢郭得科赵翔国防科技大学系统工程学院

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的... 详细信息

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的稠密子图.为此,提出一种极大(ω, θ)-稠密子图模型对时序图中的季节突发性子图进行建模.所提模型表示时序图中在至少ω个长度不小于θ的时间段内快速累积密度的子图.为了挖掘出时序图中所有的极大(ω, θ)-稠密子图,将该类挖掘问题转化为一个混合的整数规划问题,包括挖掘最稠密子图和寻找突发值最大化时间段集合两个子问题,并给出有效的解决方案.进一步基于key-核模型和动态规划思想设计两种优化策略来提升算法的性能.实验表明所提模型能够真实地反映现实世界中具有季节突发性的行为模式.同时在5个真实时序网络中验证了所提算法的有效性、效率和可扩展性.

关键词：时序图稠密子图季节突发性子图挖掘时间段

医养结合机构老年人辅助器具使用现状及影响因素分析

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中国康复医学杂志 2024年第2期39卷 232-237页

作者：饶千宜王俊白定群肖明朝重庆医科大学附属第一医院护理部重庆市400016 重庆医科大学附属第一医院康复医学科重庆医科大学附属第一医院泌尿外科

目的:调查医养结合机构内老年人辅助器具使用现状及其影响因素,为老年人辅助器具服务体系建立与健全提供参考依据。方法:采用方便抽样法,运用医养结合机构老年人辅助器具使用与需求现状调查问卷调查重庆市17家医养结合机构2653名老年人... 详细信息

目的:调查医养结合机构内老年人辅助器具使用现状及其影响因素,为老年人辅助器具服务体系建立与健全提供参考依据。方法:采用方便抽样法,运用医养结合机构老年人辅助器具使用与需求现状调查问卷调查重庆市17家医养结合机构2653名老年人,采用Logistic回归进行影响因素分析。结果:医养结合机构老年人辅助器具使用率为74.44%、需求率为83.79%、满意率为29.42%。矫形器和假肢类辅助器具使用率与需求率最高,就业和职业培训辅助器具最低;Logistic回归分析显示,性别、文化程度、年龄、经济收入、残疾人证情况、慢性病数量、肢体功能障碍、视觉功能障碍、听觉功能障碍、认知功能、日常生活活动能力等是老年人辅助器具使用的影响因素。结论:医养结合机构老年人辅助器具使用人数多、需求高、影响因素复杂且满意度低,应推进各部门辅助器具服务网络资源整合,推动职业化体系建设,加大人才培养力度,促进辅助器具知识宣传与普及落地化,加大辅助器具产品创新与研发力度,健全辅助器具服务体系。

关键词：老年人养老机构辅助器具辅助器具适配服务影响因素

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联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

作者：千裕华重庆理工大学

学位级别：硕士

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的... 详细信息

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的安全威胁,直接传输明文梯度可以反推出参与节点的本地数据;第三方的服务器被恶意攻击者入侵时全局模型及相关数据可能会遭到泄露。区块链是一种去中心化、可追溯的技术平台,可以为联邦学习的参与方提供一种可信机制,是替换中心化服务器的有效解决方案。此外,数据异质性是联邦学习的一个天然属性,它源于数据的分布式本质,数据异质性会进一步影响到联邦学习中数据的非独立同分布性质。现有的一些研究表明,非独立同分布数据会导致全局模型在训练过程中不能稳定收敛,准确度显著下降。为了解决以上问题,本文的工作如下:(1)针对隐私保护,提出了结合区块链的联邦学习隐私保护模型(Federated Learning Privacy Protection Model Combined With Blockchain,B-FLPP)。B-FLPP模型结合了区块链技术,实现了训练过程中上传的记录可追溯性和防篡改特性。与传统的依赖第三方中心服务器聚合全局模型的方式不同,B-FLPP模型通过选举产生的联盟监督委员会来负责聚合全局模型,并监督全局模型参数的完整性,此外B-FLPP模型还依据模型评估算法来衡量本地参与节点的局部模型质量。B-FLPP模型使用门限同态加密算法来保护本地参与方模型参数的隐私安全。本论文通过实验说明了BFLPP的准确性和有效性。(2)针对异质性数据,提出了基于余弦相似度的异质数据加权模型(Cosine Similarity Based Heterogeneous Data Weighting Model,CS-HDW)。CS-HDW模型通过余弦相似度来定量地分析数据异质性指标,本论文将其作为权重因子应用于全局模型的融合过程中,使得不同数据对模型的影响更加平衡,降低模型散度,从而更有效地处理异质性数据问题。本论文在数据集MNIST和EMNIST进行仿真实验,说明了CS-HDW模型的准确性和有效性。

关键词：联邦学习隐私保护区块链余弦相似度异质性

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路测环境下无人驾驶小巴复杂场景运行评价

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 300-310页

作者：马千里王通邵帅贾鹏大连海事大学综合交通运输协同创新中心辽宁大连116026 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026

以无人驾驶小巴为代表的客运自动驾驶工具在公交微循环中发挥着重要作用,为实现无人驾驶技术的商业化规模运用,除了传统的车辆性能测试外,还需评估其在复杂场景下的表现。由于测试数据缺乏,评价模型适用场景单一和评价方法主观等问题,... 详细信息

以无人驾驶小巴为代表的客运自动驾驶工具在公交微循环中发挥着重要作用,为实现无人驾驶技术的商业化规模运用,除了传统的车辆性能测试外,还需评估其在复杂场景下的表现。由于测试数据缺乏,评价模型适用场景单一和评价方法主观等问题,导致以往评价偏差较大。本文针对无人驾驶小巴的表现构建综合评价体系,并在实测数据的基础上,采用博弈论组合赋权的优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)模型,对车辆在复杂场景下的表现进行综合评价。选取驾驶安全性、乘坐舒适性、车辆智能性及车辆高效性这4个评价维度,并细分为12个客观评价指标。首先,通过实地测试采集无人驾驶小巴在运行场景中的数据;其次,利用基于博弈论的组合赋权法,对层次分析法和熵权法获得的权重进行组合;最后,为验证模型的有效性,运用TOPSIS模型对3条具有不同复杂度的测试路线进行综合评价值的计算。结果显示,无人驾驶小巴表现评价中,准则层的重要程度排序为车辆智能性、驾驶安全性、乘坐舒适性、车辆高效性,指标层敏感指标则为自动驾驶状态、平均角速度。基于博弈论组合赋权的TOPSIS模型对不同场景复杂度路线进行的无人驾驶小巴表现评价结果与实际运行情况一致,展示了方法的有效性。

关键词：智能交通车辆评价实地测试自动驾驶组合赋权法

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对钢琴调律原理及方法的若干研究

对钢琴调律原理及方法的若干研究

作者：陈培千上海音乐学院

学位级别：硕士

钢琴调律是一项相当普遍又相对较为复杂的工作。每架钢琴都需要定期调律,钢琴如长期不调律,就无法正常使用。钢琴为什么要调律,调律的基本原理和主要方法是什么?对于这个看似简单却重要的问题,并不是每个调律师都能讲清楚的。本文就试... 详细信息

钢琴调律是一项相当普遍又相对较为复杂的工作。每架钢琴都需要定期调律,钢琴如长期不调律,就无法正常使用。钢琴为什么要调律,调律的基本原理和主要方法是什么?对于这个看似简单却重要的问题,并不是每个调律师都能讲清楚的。本文就试图从音乐声学、律学和调律原理等诸方面对此问题做一个梳理。以使钢琴演奏者,钢琴调律师能对这个问题有一个正确而清晰的认识。重点是剖析钢琴调律的本质,从音乐声学和律学的角度对钢琴调律的原理进行分析,对钢琴调律中的操作手法进行分析,以证明这些操作手法的合理性。关于钢琴调律的书籍和文章很多,但是对其中原理的分析较少。本文对钢琴调律中遇到的问题,诸如十二平均律、粗调、拉幅设置、检验音程等难点进行分析,特别是对泛音偏离对钢琴调律的影响进行分析。本文的创新点在于把相关理论运用于调律实践,使调律实践能在理论的指导下,使调律的实际操作更科学、合理。使调律师对正确的操作方法有理性的理解,正确理解律学原理,熟练掌握检验方法,提高钢琴调律的准确性和稳定性。由于目前社会上钢琴调律师专业水平良莠不齐,无论是专业的钢琴演奏者还是业余爱好者,对钢琴调律的深入了解均有所欠缺。本论文就钢琴调律的原理及方法进行研究,对钢琴调律师,钢琴演奏者理解钢琴调律提供一个参照,给相关从业人员带来一些启发,有一定的学术价值。

关键词：钢琴调律十二平均律调律手法泛音偏离检验音程

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基于深度学习的海参水下识别定位技术的研究

基于深度学习的海参水下识别定位技术的研究

作者：肖千齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着水下机器人在海参等海洋生物捕捞领域的广泛应用,传统的人工捕捞方式逐渐被智能设备所代替。识别和定位技术是实现机器人自动捕捞的关键,但水下的复杂成像环境对目标物体海参的识别与定位有很大影响,现有的一些识别定位算法计算量大... 详细信息

随着水下机器人在海参等海洋生物捕捞领域的广泛应用,传统的人工捕捞方式逐渐被智能设备所代替。识别和定位技术是实现机器人自动捕捞的关键,但水下的复杂成像环境对目标物体海参的识别与定位有很大影响,现有的一些识别定位算法计算量大,难以嵌入到移动设备,因此本文针对以上问题开展以下研究,具体内容如下:(1)针对现有水下图像预处理模型存在的计算量大、鲁棒性差以及泛化能力弱等问题,提出了一种基于U-Net的轻量化水下图像实时增强算法SSR-UNet。将输入图像分解为R、G、B三通道,使用Dense Nets对每个通道进行颜色校正,减少水下图像色彩偏差;利用改进的SSR-U-Net对色彩校正后的图像进行去雾和去噪处理,保留图像纹理细节;提取不同分辨率的图像特征进行融合,生成视觉上更为清晰的图像,为后续识别定位技术的研究提供可靠的数据支持,便于识别网络提取目标特征。(2)针对现有目标检测算法在水下复杂环境中对小目标的检测容易出现漏检、误检现象,以及模型复杂度高,难以嵌入到资源有限的移动设备等问题,设计了一种轻量化特征提取模块GGS(Ghost-Ghost-Sim AM),该模块融合最近邻插值和深度可分离卷积的下采样方式,增强网络对边缘特征的提取能力,利用该模块构建GGS-PF-YOLOv5网络,设计了含有嵌套方式的冗余消除策略,引入无参注意力机制,减少模型参数,在保证识别精度的同时提高了模型推理效率,为下一章节所探讨的双目定位技术提供了坚实的基础。(3)针对现有的目标定位算法在对水下目标物体定位时,存在误差较大的问题,改进了SGBM半全局匹配算法,即在SGBM算法中融合了WLS(Weighted Least Squares)和自适应中值滤波算法,使用自适应中值滤波填补WLS平滑后的视差图空洞,消除噪声,恢复图像细节,避免过度平滑造成的细节丢失。改进后的算法能够在视差图中更加精确地标识出海参的位置,从而减小定位误差。(4)完成水下海参识别定位系统的搭建。将图像预处理模型、海参识别网络以及双目视觉定位算法部署到Jetson Nano设备上,并设计了可视化GUI界面。在嵌入式设备上实验验证了真实场景和模拟场景的处理效果,其中FPS值可达19.5,水下定位误差可控制在4mm以内,整体系统符合实时性和准确性要求。

关键词：深度学习水下图像增强水下目标检测水下目标定位

视频网站商业模式创新对企业绩效的影响 ——以哔哩哔哩为例

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视频网站商业模式创新对企业绩效的影响 ——以哔哩哔哩为例

作者：徐懿千上海师范大学

学位级别：硕士