我国高等教育效率的动态分析——基于博弈交叉效率模型与全局Malmquist指数

利用博弈交叉效率DEA模型与全局Malmquist指数,对我国2000-2016年高等教育效率进行了动态分析,结果显示:我国教育平均效率水平以2006年为拐点呈现V字形趋势,省际效率水平存在差异,东部省市区总体优于中西部省市区;从全国平均水平看,教育全要素生产率是由效率变动和技术变动共同决定的,2004年后全要素生产率变动较为平稳;从省际角度出发,各省市区的教育全要素生产率变动存在差异,东部省市区的教育全要素生产率由技术进步推进,而中西部省市区教育全要素生产率更多地由效率改善推进。为了进一步提升我国教育效率水平,国家需要继续统筹全国教育的均衡发展,通过创新高等教育办学模式等方式提升各省市区教育效率,针对不同的地区要因地制宜地制定教育全要素生产率水平提升策略。

基于Super-EBM-DEA及全局Malmquist的物流产业效率研究——以国内上市公司为例

运用Super-EBM-DEA模型和全局Malmquist指数模型对2013-2017年国内74家物流类上市公司的运营效率进行静态和动态分析。静态和动态的效率分析均是从整体、细分行业及划分区域三个角度进行。研究结果显示:物流类上市公司静态效率较稳定,但不同行业、区域之间差距明显。Malmquist生产率指数整体呈进步趋势但部分年份稍有退步,且主要由技术退步导致,生产率指数进步的行业和区域要少于退步的行业和区域。

中国沿海地区旅游业效率测度——基于全局Malmquist生产率指数的实证分析

“十九大”提出加快旅游产业结构性改革,全力推动旅游业向产业经济、精细高效方式、开放式旅游模式、共建共享的经济形式转变,促进旅游产业的国际化、现代化和品质化。因此,定量测度旅游产业效率并以此提出促进旅游业效率提高的政策建议具有重要研究意义。本文运用全局Malmquist生产率指数,基于沿海地区11个省市旅游产业2000-2016年数据,探讨了沿海地区旅游产业生产率指数的演变特征与地区分布差异。研究结果显示,沿海地区旅游产业生产率指数呈波动式快速增长,年均增长6.7%,快速的增长主要由规模效率驱动,技术进步贡献有限,沿海各省份旅游产业生产率水平存在一定差异,从南往北递减。

基于优化快速搜索随机树算法的全局路径规划

为了改善传统快速搜索随机树(RRT)算法在全局路径规划中存在的平滑度差、具有潜在碰撞性等问题,提出了一种双重优化的RRT算法。在传统RRT算法基础上,引入自适应目标偏向策略以缩短采样时间,引入角度约束采样策略以适应车辆极限转角。得到初始路径后,建立二项优化函数(即降低路径曲率和远离障碍物),并将其作为基点进行梯度下降二次优化,生成可供车辆行驶、平滑性良好且碰撞概率低的路径,并进行仿真验证。结果表明:优化RRT算法相比于传统RRT算法、RRT-Connect算法和RRT算法,平均曲率分别降低了38.1%、36.4%和24.7%,曲率均方差分别降低了38.4%、38.4%和27.2%。

超效率SBM-Malmquist模型在燃气管道完整性管理效能评价中的应用

为解决燃气管道完整性管理效能评价时,无法准确对比各评价单元完整性管理水平的差异,以及无法动态测算同一评价单元完整性管理效能的问题,提出了一种基于超效率松弛值测算(Slacks-Based Measure, SBM)的模型和Malmquist模型相结合的方法,对管道完整性管理效能评价进行研究。首先,综合考虑完整性管理实施过程、效果与效益,并结合专家意见和相关规范标准,构建效能评价指标体系,该指标体系由3项一级指标和14项二级指标进行表征。其次,采用考虑非期望产出的超效率SBM模型解决各评价单元的比较与排序问题,再将Malmquist模型与超效率SBM模型相结合,测算各评价单元效能的动态变化趋势。最后,针对5家燃气公司在2019—2022年的完整性管理效能,采用所提出的效能评价模型开展评价。结果表明,超效率SBM模型和Malmquist模型相结合是实现管道完整性管理效能客观定量评价的有效方法,通过横向对比和动态测度发现短板并提出针对性的改进意见,其分析结果与实际工程相吻合,证明该方法能够有效评估完整性管理效能,为管道完整性管理提供了一种评价思路。

基于DEA-ESDA模型和Malmquist指数的我国卫生服务供给效率研究

[目的]分析我国卫生服务供给效率,为提高医疗卫生服务质量提供依据。[方法]基于我国2013-2021年31个省份卫生服务投入产出数据,运用DEA-BCC模型对数据进行静态分析;运用DEA-Malmquist方法进行动态分析;运用探索性空间数据分析(ESDA)研究空间分布特征。[结果]2013-2021年我国东部、中部地区卫生服务供给综合效率(VRS)值较高,东北地区、西部地区综合效率值较低;2021年综合效率均值为0.943,DEA非有效的省份有13个;全要素生产率下降主要由技术进步效率的下降导致;卫生服务供给效率具有显著空间负相关性,呈“低-高”“高-低”聚集。[结论]我国卫生服务供给效率普遍较低,不同地区间差距明显,卫生资源配置效率低,资源供给不均,存在技术“洼地”。各省需结合本地实际情况合理配置资源,充实人才队伍,鼓励技术创新,依托互联网信息技术,促进区域协同发展。

基于DEA-Malmquist指数的我国中部地区物流效率分析

以2012—2021年我国中部地区(山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南)六省的物流行业相关面板数据为对象构建评价指标体系,运用DEA-Malmquist指数模型,分别对其进行静态分析以及动态分析,进而得出相关结论,并由此给出提高物流效率的可行性建议。结果表明:2012—2021年间中部地区的物流效率一直未达到有效,且技术是中部各省物流效率的主要问题,同时生产率也略微退步,针对这些问题,中部地区需要加强区域协同作用以及推动物流技术的进步,也需要探索创新人才培养制度,吸引高技术人才。

全局信息提取与重建的遥感图像语义分割网络

为了将遥感场景图像更好地进行分割,供给下游任务使用,提出多尺度注意力提取与全局信息重建网络.编码器引入多尺度卷积注意力骨干到遥感深度学习语义分割模型中.多尺度卷积注意力能够捕获多尺度信息,给解码器提供更丰富的全局深浅层信息.在解码器,设计了全局多分支局部Transformer块.多尺度逐通道条带卷积重建多尺度空间上下文信息,弥补全局分支存在的空间信息割裂,与全局语义上下文信息共同重建全局信息分割图.解码器末端设计极化特征精炼头.通道上利用softmax和sigmoid组合,构建概率分布函数,拟合更好的输出分布,修复浅层中潜在的高分辨率信息损失,指导和融合深层信息,获得精细的空间纹理.实验结果表明,网络实现了很高的精确度,在ISPRS Vaihingen数据集上达到82.9%的平均交并比,在ISPRS Potsdam数据集上达到87.1%的平均交并比.

光伏发电企业运营效率及影响因素研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析

在“双碳”目标的引领下,科学评价光伏发电企业的运营效率及其影响因素,对促进光伏企业及产业的高质量发展有着重要意义。基于2014—2022年光伏发电上市公司的面板数据,运用DEA-Malmquist-Tobit模型测度了光伏企业的运营效率及其综合效率的动态变化,实证分析了运营效率的主要影响因素。结果表明,9年间光伏发电企业的全要素生产率呈1.8%增长率的小幅增长趋势,股权结构、每股收益等5个变量对光伏发电企业的运营效率有显著性影响。

中国省域科技成果转化效率评价及影响因素分析——基于超效率SBM-Malmquist-Tobit模型

[研究目的]提升省域科技成果转化效率,对提高国家科技发展水平和竞争力具有重要意义。[研究方法]以我国31个省(区、市)为研究对象,运用SBM-Malmquist模型对省域科技成果转化效率进行静态与动态分析,进一步结合Tobit回归模型分析科技成果转化效率的影响因素。[研究结论]我国省域科技成果转化效率整体表现良好,区域间呈现出“中部>东部>西部>东北部”的态势,且各区域之间差异较大。我国科技成果转化效率增长主要得益于技术进步,技术进步对科技成果转化效率的拉动作用抵消了技术效率变化和规模效率变化衰退的影响,市场需求和地区产业结构对科技成果转化效率具有显著正向作用,经济发展水平和财政支持对科技成果转化效率的影响不显著。推进我国科技成果转化效率的提高,仍需要从区域协同、投入产出结构优化、技术进步等方面发力。

基于全局一致性网络的参数化人体网格重建

人体网格重建(HMR)在人机交互和虚拟/增强现实等领域有广泛应用。为了进一步提高基于图像的人体网格重建中人体姿势和形状估计的精度,提出了基于混合逆运动学的全局一致性深度卷积神经网络,用于参数化人体网格重建(GloCoNet)。为了增强网络的全局一致性和全局上的长程依赖,该网络在特征提取网络基础上,设计了全局一致性增强器(GCB)模块,它能够增强模型对全局信息的感知能力和表达能力,并且使模型能够自适应地调整不同通道和空间位置的特征图权重。然后引入了多头注意力机制(MHSA)来捕获模型全局上的长程依赖,它可以帮助模型在处理长期依赖时更好地捕捉到关键的关系和模式,并建模全局上下文信息,从而更好的丰富特征子空间的多样性。同时,该网络采用混合逆运动学的方法弥合人体网格估计和3D人体关节点估计之间的差距,最终提升人体3D姿势和形状估计的准确度。实验结果表明,GloCoNet模型在公开的Human 3.6 M数据集上以平均每关节51.3 mm的位置误差(MPJPE)显著优于先前的主流方法。

基于DEA-Malmquist指数模型风电企业融资效率研究

风电产业作为国家战略性新兴产业,对经济发展和环境保护具有举足轻重的地位。近10年来,在国家政策的大力推动下,该行业发展迅速。但是,自疫情爆发以来,国内的很多风电企业都面临着生存危机,随着后疫情时代的到来,中国风电行业面临新的机遇与挑战,更在技术经济和融资方面出现了新问题,制约了其发展。本文采用DEA-Malmquist模型,对风电行业的17家企业进行静态及动态融资效率分析。研究结果表明,规模效率和纯技术效率是制约风电企业融资效率提升的主要因素。同时,结合Malmquist指数模型发现,技术进步指数对融资效率的提升具有显著影响。根据上述分析结果,为风电企业融资效率的提升提出具体的建议和意见,为风电企业解决融资问题提供参考。

我国养老机构服务效率测度及提升路径研究——基于三阶段DEA和Malmquist指数的实证分析

科学评估养老机构服务效率是优化养老资源配置和完善养老服务体系建设的基础。以我国29个省(区、市)为研究对象,基于2018—2022年《中国民政统计年鉴》和《中国统计年鉴》的数据,运用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型,对养老机构服务的静态与动态效率测度进行分析。研究表明,养老机构服务效率逐年提升,但仍有改善空间。综合技术效率均值由0.794下降到0.726,受到外部环境因素的影响;技术进步是制约养老机构服务效率的主要原因。因此,要调整投入生产规模,重视环境因素影响,实施差异化的效率提升策略,以技术进步为发展重心,进而提高养老机构服务效率。

全局/滚动曝光兼容高动态抗辐照CMOS图像传感器设计

针对高速目标的高精度探测及辐射环境的应用要求,为解决全局与滚动曝光模式兼容难度大、灵敏度和动态低、帧速不高、抗辐照水平低等问题,对CMOS图像传感器架构、像素结构、列并行高精度数字化、高速读出、抗辐照加固等技术进行研究。基于单边列并行DDS、多模兼容的架构方案,设计了一款7.5μm×7.5μm,2048×2048可见光CMOS图像传感器,采用双增益像素结构、高帧速数字化读出、多通道可选输出、像素和电路抗辐照加固等方法,实现了全局与滚动曝光兼容、高灵敏度高动态成像、高精度数字化和高速输出、抗辐照加固等技术验证,填补了国内多模曝光兼容抗辐照CMOS图像传感技术研究空白。测试结果表明:器件功能正常,成像效果良好,动态范围、满阱电荷、灵敏度、帧速、抗辐照等指标满足预期要求,对高速高动态成像及辐射环境的系统应用具有重要意义。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

局部注意力引导下的全局池化残差分类网络

大部分注意力机制虽然能增强图像特征,但没有考虑局部特征的关联性影响特征整体的问题。针对以上问题,本文提出局部注意力引导下的全局池化残差分类网络(MSLENet)。MSLENet的基线网络为ResNet34,首先改变首层结构,保留图像重要信息;其次提出多分割局部增强注意力机制(MSLE)模块,MSLE模块将图像整体分割成多个小图像,增强每个小图像的局部特征,通过特征组交互的方式将局部重要特征引导到全局特征中;最后提出池化残差(PR)模块来处理ResNet残差结构丢失信息的问题,提高各层之间的信息利用率。实验结果表明,MSLENet通过增强局部特征的关联性,在多个数据集上均有良好的效果,有效地提高了网络的表达能力。

全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督病理图像分割

弱监督语义分割方法可以节省大量的人工标注成本,在病理全切片图像(WSI)的分析中有着广泛应用。针对弱监督多实例学习(MIL)方法在病理图像分析中存在的像素实例相互独立缺乏依赖关系,分割结果局部不一致和图像级标签监督信息不充分的问题,该文提出一种全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督的端到端多实例学习方法(DASMob-MIL)。首先,为克服像素实例之间的独立性,使用局部感知网络提取特征以建立局部像素依赖,并级联交叉注意力模块构建全局信息感知分支(GIPB)以建立全局像素依赖关系。其次,引入像素自适应细化模块(PAR),通过多尺度邻域局部稀疏特征之间的相似性构建亲和核,解决了弱监督语义分割结果局部不一致的问题。最后,设计深度关联监督模块(DAS),通过对多阶段特征图生成的分割图进行加权融合,并使用权重因子关联损失函数以优化训练过程,以降低弱监督图像级标签监督信息不充分的影响。DASMob-MIL模型在自建的结直肠癌数据集YN-CRC和公共弱监督组织病理学图像数据集LUAD-HistoSeg-BC上与其他模型相比展示出了先进的分割性能,模型权重仅为14 MB,在YN-CRC数据集上F1 Score达到了89.5%,比先进的多层伪监督(MLPS)模型提高了3%。实验结果表明,DASMob-MIL仅使用图像级标签实现了像素级的分割,有效改善了弱监督组织病理学图像的分割性能。

双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络

针对细粒度图像识别任务中易忽视微小潜在性特征且外观差异细微等问题,提出一种基于双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络。首先,使用ConvNeXt作为主干网络,提出双注意力随机选择模块,对不同阶段提取到的特征进行通道随机选择和空间随机选择,使网络能够关注到其他潜在微小判别性特征;其次,利用全局上下文注意力模块将深层特征的语义信息融合到中间层,增强中间层定位微小特征的能力;最后,提出一种多分支损失,对中间层、深层和拼接层特征引入分类损失,结合不同分支提取到的特征,诱导网络获得多样性的判别特征。所提网络在Stanford-cars、CUB-200-2011、FGVC-Aircraft 3个公开细粒度数据集和真实场景下车型数据集VMRURS上分别达到了95.2%、92.1%、94.0%和97.0%的识别准确率,其性能相比其他对比方法有较大幅度提升。

基于SE-DEA-Malmquist模型的中国制造业产业安全评价研究

国际政治经济关系逆全球化背景下,制造业产业安全与否直接关系到中国经济安全状况。选取2018—2021年中国26个制造业细分行业面板数据样本,构建制造业产业安全评价指标体系,基于SE-DEAMalmquist模型构建产业安全度定量测算模型,运用超效率和障碍因子诊断分析方法,实证分析中国26个制造业细分行业产业安全效率,对26个制造业细分行业的投入冗余进行比较分类,并对26个制造业细分行业提升产业安全度障碍因子的障碍影响程度进行集成分析。整体上,在技术效率和技术进步共同发挥作用下,中国制造业产业安全效率呈不断上升趋势,但仍处于产业不安全状态,其中17个细分行业都存在不同程度的产业控制力冗余或者产业依存度冗余。外资市场控制率、产业发展效益、外资品牌控制率以及劳动密集型和资本密集型行业对制造业安全发展影响程度相对较大。

一类浮游生物时滞模型的全局Hopf分支

本文利用吴建宏等人建立的一般泛函微分方程的全局Hopf分支理论,以时滞为参数,研究了三维浮游时滞模型的稳定性及Hopf分支的全局存在性,通过数值模拟验证了理论分析的正确性,并得出结论,即营养物质输入率极大地影响了周期解的周期。