跨通道迁移及其认知神经机制

跨通道迁移是指将在一种感觉通道获得的知识应用于另一感觉通道的能力。跨通道迁移的相关研究探索了大脑表征不同感觉通道信息的方式,为减少重复学习、提高认知加工效率提供了新的见解。为较好地概括跨通道迁移的特点和机制,本文首先介绍了在物体识别、类别学习和时间知觉等不同领域对跨通道迁移效应的实验研究,之后介绍了支持跨通道迁移的表征类型和相关理论,梳理了跨通道迁移产生的理论及采用事件相关电位(ERP)和功能磁共振成像(fMRI)等技术探讨跨通道迁移神经机制的研究进展,并指出了影响跨通道迁移的因素。最后,对目前跨通道迁移研究成果及其潜在应用进行了总结,并对这一领域未来的研究问题进行了展望。

考虑碳排放权的二级供应链碳减排Stackelberg模型

从转化和物流环节两个方面测量供应链多阶碳足迹,以制造商为核心企业,分别建立了政府碳排放权免费分配、阈值分配和完全市场交易机制下,碳减排率价格敏感型需求下的两级供应链碳减排Stackelberg博弈模型,分析了3种机制对供应链均衡决策的影响。研究结果表明:不同碳分配和交易机制影响供应链总收益和制造商转化环节碳减水平,碳排放权由免费分配至完全市场交易机制过渡时,对供应链碳减排的激励逐渐减小。

基于Shapley-RIEP值的供应链收益分配模型

针对供应链收益分配问题,在经典Shapley值法基础上,考虑影响供应链收益分配的风险暴露、技术创新、努力程度以及资产投入四修正个因子,利用改进的灰色关联度系数确定修正因子权重,通过TOPSIS来确定收益分配系数,从而构建了一个充分反映主客观信息的Shapley-RIEP模型。该模型不仅弥补了经典Shap-ley值法中考虑因子缺失的问题,还克服了修正模型里修正系数主观性和随意性的弱点,并通过算例验证其有效性和适用性。

惩罚机制下供应链企业碳减排投入的演化博弈

针对气候变暖下消费者愿意对低碳产品支付更高价格的情境,以及供应链碳减排投入的外部正效应问题,考虑由上游企业的供应商与下游企业的制造商组成的二级供应链,论文研究了供应商与制造商的碳减排投入行为与策略.依据供应商与制造商采用不同的行为策略的支付矩阵,建立了供应商与制造商碳减排投入的演化博弈模型,并分析得到供应商与制造商减排投入行为的演化稳定策略.结果表明:供应商与制造商的碳减排投入策略与双方碳减排投入收益比密切相关,当双方碳减排投入收益比不断变化时,出现多种演化稳定均衡.针对在碳减排投入中供应商或制造商的"搭便车"行为问题,分析了契约与惩罚机制下的演化博弈结果.最后,给出了数值模拟,验证了模型的有效性.

知识类别和特点对内隐序列学习的影响

用序列学习中的反应时和错误个数间接测量被试的内隐知识 ,用再认成绩和预测成绩直接测量被试的外显知识 ,通过倒转不同的规则探讨了知识类别和特点对内隐序列学习的影响。结果表明 :(1)内隐学习和外显学习可能分别依赖于两个独立的学习系统 ,且互不干扰 ;(2 )当内隐序列学习既包含运动知识又包含概念知识时 ,知识类别和特点影响被试对序列知识的获得 ,被试较易获得运动知识 ;(3)在内隐序列学习中练习的数量也影响被试对序列知识的获得 ,序列学习是一个动态的过程。

基于时间竞争的即时顾客化定制供应链管理模式研究

把现代先进的企业管理思想“零时间”应用到供应链管理中,提出了新的供应链管理模式——即时顾客化定制供应链管理。本文定义了即时顾客化定制供应链的概念,分析了它的结构与特征,并建立了即时顾客化定制供应链管理模式的运作框架。

内隐学习中表征与意识的关系

近年来研究者分别从表征的质量和表征的外显等级两个方面探讨了内隐学习中表征与意识的关系。有关表征质量与意识的研究,清晰地揭示了影响表征进入意识的因素;而有关表征外显等级与意识的研究,则明确地阐明了什么样的表征才是有意识的。但表征与意识的关系是一个十分复杂的问题,目前仍存在着很大的争议,还有待于进一步的探讨。

内隐学习潜在机制研究的某些新进展

内隐学习需要一定的注意和工作记忆参与,但关于它们影响内隐学习过程的潜在机制尚存在争议;随着内隐序列学习研究的深入,研究者们开始关注序列知识的表征问题,这为揭示内隐知识的潜在表征机制开辟了新的途径;有关内隐学习神经机制的研究表明,基底神经节、联合区、额叶在内隐学习中起重要作用。

内隐序列学习与注意的关系

内隐序列学习与注意的关系是内隐学习研究领域中的一个热点问题。“双注意机制”理论、“抑制表达”理论和“干扰外显学习成分”理论,从不同的角度阐释了内隐序列学习与注意的关系,但支持证据和反对意见并存,论争激烈。该文试图在一定程度上整合这三种理论,提出了“动态需求”假设,认为内隐序列学习任务对注意的需求是动态变化的,随着内隐序列学习任务中外显学习成分比重的变大,其对注意资源的需求也会随之增加。

样例数量对内隐序列学习的影响

本研究采用序列学习范式,探讨了样例数量对内隐序列学习的影响,以揭示意识在学习中的作用以及内隐学习获得的知识表征。研究发现,在内隐序列学习中:(1)被试既可以记忆具体的样例知识也可以抽取抽象的规则知识;(2)样例数量影响被试对样例和规则知识的获得,在样例较少时被试可以获得更多的样例和规则知识;(3)样例数量影响被试对意识知识的获得,在本研究中仅当样例数为4时被试获得了有关样例和规则的意识知识。

压缩响应时间形成供应链竞争力的机理研究

从对案例的分析中发现,压缩响应时间能够形成供应链竞争力,在此前提下,深入研究了压缩响应时间是如何形成供应链竞争力的机理。

楼宇自动化系统中的网络通信协议BACnet和Lon Works

楼宇自控中目前最流行的通信协议是BACnet和LonWorks。介绍了各协议的结构和特点 ,并对二者进行了对比分析 。

基于TCODP的供应链响应时间模型

速度与顾客化服务将成为21世纪竞争的主要"武器",大幅压缩响应时间是供应链基于时间竞争追求的目标。以一个三阶供应链为研究对象,界定了供应链响应时间的概念与结构模型。在此基础上,采用环节分析法,建立了基于TCODP(Time-dimension Customer Order Decoupling Point)的供应链响应时间计算模型。基于TCODP在供应链中的不同位置,分别描述了4种订单定制类型下供应链响应时间的构成特征。给出了一个案例应用。

基于Web的供应链执行信息管理系统设计——运输管理系统

分析了支持缩短供应链多阶响应周期管理软件开发的必要性与可行性,以及软件的开发环境。重点阐述了运输管理系统的系统组成与功能、模块设计原理,并对系统开发的关键技术作了详细的介绍。

制造业供应链多阶碳足迹的构成研究——基于珠三角经济区31家制造企业

"碳关税、碳标签、低碳经济"等口号和政令正成为中国制造企业脖子上的锁,今后能吃下多大的订单要由这些标准来决定。21世纪是供应链之间的竞争,中国制造企业要实现低碳战略,需要在其整条供应链上去识别碳足迹来进行碳排放管理。本文首先定义了供应链多阶碳足迹的概念,构建了供应链三阶碳足迹构成模型和测算模型;在此基础上,调研了珠三角经济区涉及九大制造行业的31家制造企业,分析了其供应链上的多阶碳足迹构成情况。最后,给出了旨在减少制造企业供应链多阶碳足迹的若干措施和建议。

序列学习中的内隐学习效应

该研究采用较为复杂的包含图形出现的位置规则和顺序规则的实验材料 ,通过对比被试直接测验和间接测验、内隐学习和外显学习成绩的异同 ,考察了序列学习中的内隐学习效应 ,并探讨了规则特点对内隐学习效应的影响。结果表明 ,在图形位置的序列学习中存在内隐学习效应 ,内隐学习效应的大小受规则特点的影响。

珠三角地区第三方物流企业的服务供应链运营水平评价研究

本文以珠三角地区的第三方物流业为研究对象。在界定物流服务供应链概念基础上,对珠三角地区的物流服务供应链现状进行深入调查。对获得的调查数据分别应用统计分析方法和模糊综合评价方法进行局部分析和整体分析,分析结果表明:珠三角地区第三方物流企业的物流服务供应链运营水平不高。最后,提出了珠三角地区第三方物流企业必须走服务供应链协同运营道路的建议。

服务供应链运作参考模型研究

在对服务供应链概念进行新的定义基础上,建立了服务供应链的结构模型,分析了服务供应链的特点,并提出了SSCOR模型以及SSCOR模型的第一、二、三层运作模式,同时深入分析了服务业企业的服务流程。

广州大学城的废弃物回收物流系统研究

广州大学城是国内一流的大学园区,构筑其废弃物回收物流系统是大学城实施可持续发展的重要战略措施。文章界定了广州大学城废弃物基本概念,分析了其废弃物类型、特性和回收处理的现状,通过调查分析发现,存在缺乏现代物流理念和对逆向物流的认识、各利益主体协作不充分和废弃物回收网络不健全等三方面问题;最后,从现代物流理念的角度定义了广州大学城废弃物回收物流的概念。

基于缩短响应时间的供应链管理系统的实现

系统地研究了基于缩短响应时间的供应链管理模式,提出了四个订单流驱动的控制原理。以缩短供应链响应时间为目标,提出了基于Web的供应链管理系统解决方案。并实现了供应链管理系统的系统管理、客户关系管理、电子购销管理、合同管理、订单管理、仓储管理、运输管理和配送管理功能,该软件系统能够提高管理人员供应链管理的智能化决策水平。