基于熵权TOPSIS的出版业融合发展测度

传统出版与新兴出版深度融合是产业升级和转型的必然趋势,是赋能新时代出版业高质量发展的重要途经。为科学评价出版业融合发展水平,构建评价指标体系,运用熵权TOPSIS模型对出版融合发展水平进行测度。研究结果表明:2012—2021年,中国出版业融合水平不断提高,融合程度不断加深,出版融合水平呈现“W”型波动的显著性特征;但仍存在出版耦合协调度等级较低、融合广度不够,融合稳定性较弱、一体化程度不高、融合深度不够等问题。

花中巨人——大花芙蓉葵

编辑手记小作者抓住了花的外形特征——头大身子小,充分运用了视觉、嗅觉、触觉等多种感官,颇具探究精神。因为专注,小作者有了不少让人惊喜的发现,比如大花芙蓉葵的一般是5片花瓣,而作者观察的这一朵是6片花瓣的;枯叶掉落后其茎的一部分会形成“无叶断茎”;叶子有“淡淡的菠菜土豆汤味”,花瓣却“没有一丝香味”;半开放的花苞中心的紫色“颜色极深”。如果小作者绘画功底进一步提升,就能在画笔选择、作品布局上更加得心应手。

传统出版与新兴出版融合发展机制探讨

我国传统出版与新兴出版融合是典型的产业融合现象,产业融合的类型、过程、结果等基本理论适用于该产业。在产业融合理论视角下,我国传统出版与新兴出版融合的类型、阶段与目标得以清晰呈现。

中国汽车整车制造业FDI挤入挤出效应研究——基于产业安全视角的实证分析

研究FDI对汽车工业国内投资挤入挤出效应是评价汽车工业安全的重要方面。利用汽车整车制造业的总投资、FDI、总产值相关数据,根据Agosin和Mayer等人构建的FDI对国内投资影响的计量模型,对中国汽车整车制造FDI挤入挤出效应进行建模分析。结果表明,汽车整车制造业FDI对国内投资存在着明显的挤出效应,因此从产业安全的角度,汽车整车制造业对FDI的流入应进行必要的控制与科学合理的疏导。

跨国创新网络中的企业技术学习

通过跨国创新网络进行技术学习,是发展中国家企业实现跨越式发展的重要途径之一。尝试建立了一个跨国创新网络中企业技术学习的分析模型,分析了跨国创新网络中企业技术学习的子过程及其功能,给出了技术学习有效性的评价尺度。在此基础上,提出了我国企业通过跨国创新网络实现技术学习所应遵循的若干原则。

国家经济安全研究回顾与展望

针对国家经济安全理论研究的不足,文章以理论与实践为主线,就国家经济安全研究进行了回顾与总结。归纳了国外学者在国家经济安全研究主要进展,以及国内学者对国家经济安全问题的相关研究。在此基础上提出了当前中国国家经济安全理论研究所面临的问题。

政府采购促进我国汽车工业自主创新研究

随着汽车采购在政府采购中的比重和份额逐年加大,政府采购为我国汽车工业自主创新提供重大机会。政府采购对汽车工业技术创新具有拉动、引导、保护和激励的作用。文章在总结日本、韩国及美国政府采购对本国汽车工业自主创新支持的基础上,提出了政府采购促进我国汽车工业自主创新的具体措施。

新经济环境下的国家经济安全研究

针对新经济环境下国家经济安全呈现的新特点,本文应用综合归纳的方法,从知识经济和循环经济两个角度研究了新经济对国家经济安全的影响。知识经济对国家经济安全的影响体现在金融安全、网络信息安全、产业安全等方面;循环经济对国家经济安全的影响体现在国家产业结构和产业发展两个方面。通过研究发现:知识和创新是国家经济安全的关键,提高国家经济体系的科技含量是国家经济安全的重要保障。

循环经济发展模式与国家产业安全

循环经济发展模式对国家产业安全具有重要影响。针对循环经济发展模式下的国家产业安全问题。通过研究发现:在产业结构方面,循环经济发展模式要求国家进行产业结构改造和产业转型;在产业发展方面,循环经济发展模式要求国家重新制定工业、农业和服务业方面的产业政策。

企业安全管理能力的概念、内涵与层次

针对企业安全管理能力研究存在的缺陷,综合归纳了企业能力及安全管理的相关研究,提炼了企业安全管理能力的概念与内涵,对企业安全管理能力划分方式进行了探讨,讨论了企业安全管理能力的研究意义。

灾害应急中的国防资源动员研究

对灾害应急中国防资源动员的可行性、国防资源动员的规模等问题进行了理论探讨,提出了一种基于熵权技术的灾害评估、多级模糊综合评判模型,研究了在不同级别与不同类型灾害的应对中国防资源动员的规模问题。

基于双层模糊推理和改进DWA的多机器人路径规划

针对未知复杂环境下,现有多机器人系统路径规划方法存在难以处理好可达性、安全性等性能指标与求解时间之间平衡的问题,提出一种基于双层模糊推理的改进DWA(Dynamic Window Approach)算法。首先,利用线速度模糊控制器以及转向角模糊控制器输出基础位姿,保障机器人寻路过程的灵活性和安全性;然后,对传统DWA算法的障碍物距离评价函数进行改进,纳入偏离危险区评价函数,实现多机器人避碰;通过扩展评价函数和权值参数,改善鲁棒性和全局性能;最后,融合双层模糊推理与改进的DWA算法,即利用双层模糊控制确定大致的速度和方向,在此基础上采用改进DWA算法输出精确速度和转向角。仿真实验表明改进算法生成的轨迹更平滑,并且可提高多机器人路径规划的运行效率和安全性。

中美国家应急管理机制比较研究

针对学术界在国家应急管理机制研究方面缺乏全面比较分析的问题,文章运用比较分析方法研究了中美两国国家应急管理机制在组织机构、行动程序与法律保障三个方面的差异。通过研究提出,中国国家应急管理机制应在“设立应急管理协调机构”、“提高应急管理行动的计划性”、“制定应急管理纲领性法律”三个方面加以改进的建议。

城市运行监管与应急响应平战结合机制研究——来自北京市海淀区地方政府经验数据

针对城市大范围多点突发事件应急处置带来的应急力量超常规供给的现实问题,构建反映城市运行监管与应急响应内在联系的平战结合机制。选择北京市海淀区地方政府经验数据作为研究样本,数据资源来自于信息化城市管理记录文件和城市应急值守记录文件。将城市应急响应事件分为"日常处置、快速处置、紧急处置"3种类型,城市运行监管事件分为"交通标志、便道设施、井盖、其他市政设施"4种类型,考虑两类变量关系建立结构方程(SEM)模型展开研究。研究结论 :需要快速处置的城市应急响应事件属于敏感事件,与其联系密切的城市运行监管事件为交通标志类和其他市政设施类;需要紧急处置的城市应急响应事件属于关键事件,具有适时敏捷处置的时间压力。地方政府应充分考虑整合城市多灾种应急力量实施分类管理,广泛动员社会力量参与,提高各级别平战转换能力。

企业安全管理能力概念框架研究

本文运用综合归纳的方法,提出了企业安全管理能力的概念框架,对企业安全管理能力进行了剖析。本文把企业安全管理能力界定为企业在对安全系统进行协调控制的过程中积累起来的一组知识与技能的集合。它包括五个方面:增加员工安全知识与技能的能力、优化设备安全性能的能力、提高物料安全水平的能力、改善安全制度的能力、监测环境安全状况的能力。最后对企业安全管理能力研究的现实意义进行了分析。通过研究发现,安全管理能力可以综合反映出企业安全管理现状和发展潜力,是企业提高安全管理水平的关键。

以龙求雨:从传说、巫术到习俗

中国自古农业立国,在科技不发达的古代,雨水对于古代先民的农业生产起着至关重要的作用。由于对降雨没有科学的认识,古代先民多将这种自然现象归结于某种神秘力量,各类求雨巫术和传说应运而生,并逐渐流传发展成为根深蒂固的民间信仰和民间习俗。本文从民间关于龙行雨的传说故事出发,探讨古代求雨巫术之一——以龙求雨现象的发轫渊源和发展情况,分析龙和雨之间的联系,针对不同地区流传的传说特点进行比较和归纳,并说明龙作为雨神的文化内涵和现存状况。

春令养肝话茵陈蒿

春归大地,暖风轻拂,草木萌发,万物苏醒,自然界呈现一派生机,表现为春令之气升发的特点。古人云,“天人相应”。中医认为,春属木,是肝旺之时,对与大自然密不可分的人来讲,肝对春天的气候变化最为敏感。因此,春季养生应重在养肝,以养肝为先。在此季节,养脏首要一条是调理情志。

试论钢琴教学中的情感教育

当前教学重在素质教育,情感教育在人的综合素质教育中占有重要地位,钢琴教育教学也要适应教学改革要求,向素质教育转变。把情感教育作为钢琴教学的根本内容,通过钢琴教学中情感教育才能影响学生的情感状态和意向,培养学生健康的审美情操。本文论述了钢琴教学中情感教育的必要性,并且阐述了钢琴情感教育在审美教育素质中的重要作用。

论“火烧船厂”传说的文化意蕴及其产业化发展

"火烧船厂"传说作为吉林省吉林市的民间文学类省级非物质文化遗产,是吉林市独具特色的地方文化资源,是发展文化产业的一笔宝贵财富。文章在梳理"火烧船厂"传说的背景来历基础上,挖掘"火烧船厂"传说的深层次文化意蕴,分析"火烧船厂"传说遗址及其保护现状,并有针对性地提出了"火烧船厂"传说产业化发展的对策建议,为民间文学类非物质文化遗产的保护传承和地方特色文化资源的产业化发展提供借鉴参考,促进中华优秀传统文化的传承发展。

基于数据融合和机器学习的多年生苎麻产量估测

苎麻是多年生宿根性作物,高效精准地获取其产量信息对于苎麻规模化生产、挖掘多年生作物生产潜力具有重要意义。本研究基于苎麻多年生的生长特性,结合无人机遥感技术和机器学习技术实现了苎麻产量遥感估测。首先,基于无人机获取的2019—2021年连续多季的苎麻冠层RGB影像,提取苎麻株高(H_(DSM))、植被指数(VIs)、覆盖度(VC_(UAV))和株数(PN)4项遥感特征值,并构造VIs×H_(DSM)×VC_(UAV)、VIs/(1+H_(DSM))、VIs/(1+VC_(UAV))3种融合特征参数(fusion feature parameters, FFPs);其次,结合遥感特征值、FFPs、历史产量,采用4种机器学习方法(线性回归、偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林)分别构建苎麻产量估测模型;最后,对比不同参数和算法的估产模型精度,最终确定最佳估测模型。结果表明:(1)对于多年生作物,历史产量是当季产量估测的重要参考,通过融合历史产量数据,苎麻产量估测模型精度显著提升。(2)对比原始遥感特征值,构造的FFPs与苎麻产量的相关性更高,所构建的估产模型性能更强。(3)苎麻生长周期内多时序遥感数据的融合能更好地反映苎麻产量信息,并且有助于苎麻产量的早期预测。(4)本研究所采用的4种机器学习算法在苎麻产量估测上的效果相当,其中支持向量回归在多数收获季表现较好。综上所述,融合历史产量和多时序融合特征参数的苎麻产量估测方法可行,可为多年生作物长势监测提供参考。