创新网络治理、动态嵌入与GVC升级——以先进制造业为例

自从美国于20世纪90年代首先提出先进制造业发展的战略规划以后,德国、日本等发达国家也先后提出了自己先进技术发展计划和先进制造发展战略。当前,提升产业自主创新能力,用先进技术改造和提升传统制造业,加快发展先进制造业,将是实现我国产业结构升级的必要条件。先进制造业不仅要具备先进的制造技术、先进的管理技术和先进的制造模式,还要有完善的创新网络和极强的创新能力。在全球FDI快速流动和制造业价值链不断跨越国境的条件下,创新网络的形成和创新能力的提升需要创新网络在GVC中的有效嵌入。这种嵌入又取决于创新网络治理模式和GVC治理模式的相互作用,以及治理模式所决定的知识转移方式。治理模式与知识转移模式之间的协同促进了价值链从模块间无序耦联、有序化程度提高到模块间整合的动态演进,从而实现了作为动态嵌入式系统的GVC升级。

基于动态嵌入的先进制造业基地竞争模式分析

先进制造业基地竞争模式的选择是全球化条件下一个国家制造业竞争力提升的关键。论文根据嵌入理论、网络治理和GVC治理理论以及竞争模式演进趋势的分析,认为先进制造业基地的竞争模式应该是基于全球价值链的"动态嵌入式合作竞争模式"。

DUWe:动态未知词嵌入方法在Web异常检测中的应用

现有的基于深度学习模型的词嵌入方法用于Web异常检测时,通常将语料库中没有出现的未知词汇(Out of Vocabulary,OOV)设置为unknown,并赋予零或随机向量输入到模型中进行训练,未考虑未知词汇在Web请求语句中的上下文关系。同时,在Web系统代码开发过程中,基于个人习惯并为了增加代码的可读性,程序员设计的请求路径代码往往存在一定的模式。因此,考虑到Web请求的模式和单词语义间的相关性,研究基于Word2vec的动态未知词表示方法DUWe(Dynamic Unknown Word Embedding),该方法通过分析Web请求路径中单词上下文的关系来赋予未知词向量的表示内容。在CSIC-2010和WAF Dataset数据集上的实验评估表明,增加未知词表示方法比仅用Word2vec静态特征提取方法具有更好的性能,同时在准确性、精准率、召回率和F1-Score方面均有提高,在训练时间上最大降低1.14倍。

动态嵌入视角下城市少数民族流动人口高质量融入的推进路径研究

以铸牢中华民族共同体意识为主线,持续推进以人为核心的新型城镇化,实现城市少数民族流动人口高质量融入是新时期我国民族事务治理现代化的应有之义。现有证据表明,城市各民族流动人口在融入过程中呈现出一种高融入动机、低融入行为的“弱融入”现象,成为制约其高质量融入的关键问题。鉴于此,本研究基于动态嵌入视角构建了“经济-社交-文化”维度的梯度模型,用以揭示城市流动人口高质量融入的基本表征与动态过程,通过对我国东部城市大规模调研分析,实证评估了城市少数民族流动人口融入水平。分析表明,当前城市少数民族流动人口高质量融入不足,主要表现为能力融入较为单一、身份融入浮于浅层与情感融入偏好依附。在此基础上,从坚持就业优先、注重社交联动、增进文化认同以及完善社会保障等方面提出了推进城市少数民族流动人口高质量融入与实现各民族深度互嵌的现实路径。

基于动态词嵌入对齐的无监督泰语依存句法分析

泰语的依存句法分析任务具有重要研究价值。但泰语作为低资源语言,缺乏公开可用的句法标注训练集,难以训练有效的依存解析模型。针对这种情况,借助泰语和英语间的动态词嵌入对齐矩阵,将在英语标注数据上训练的依存解析模型迁移到泰语中,分析无监督泰语依存句法。实验结果表明,该方法能有效地从无标注泰语数据中提取到依存句法知识。此外该方法还支持多语言联合训练迁移到泰语来提升泰语依存句法分析的性能。

价值链动态嵌入与本土企业转型升级:能力维度、路径及海信案例

业务能力、价值链嵌入能力以及价值链动态嵌入能力属于企业在价值链上三种不同的能力维度,不同能力维度之间有阶别之分,业务能力属于"0阶"能力,价值链嵌入能力属于"1阶"能力,价值链动态嵌入能力属于"2阶"能力。企业的业务能力与价值链嵌入能力是共演关系,演化结果或是能力自我强化或是能力提升,这取决于价值链动态嵌入能力。价值链动态嵌入能力是改变价值链嵌入能力的能力,结合动态能力理论,以及认识论和本体论的分析框架,可以从环境感知、价值链关系与结构调适、创新性学习和战略重构四种路径提升价值链动态嵌入能力,进而实现本土企业转型升级。

微动开关动态“嵌入”模型及其计算机模拟

在静态分析基础上，提出并构造了动态“嵌入”模型，包括动态过程及其特征、以及各动态分过程触点约束条件及按压；或控制条件和控制方程；给出了以AK型微动开关为典型实例的计算机模拟方法及其模拟结果。

基于电子商务岗位的嵌入式动态课程体系

为了使课程体系跟上岗位需求结构的变化,解决就业方向多元性、动态变化与课程体系单一性、相对固定的矛盾,解决学生按就业方向分班授课的个性需求与师资缺乏的矛盾,运用市场调查的方法,对目前的岗位需求结构进行分析,得出目标岗位群,进而设置嵌入式动态课程体系。用动态化、模块化、个性化、专业融通、创业教育、专业群资源共享的设计思想,使就业方向课程模块可即时调整,让学生拥有设计课程体系的权力,使创业流程嵌入核心课程和顶岗实习,使订单培养或按少数就业方向培养的一元课程体系与多就业方向体系融通。

基于时序知识图谱嵌入的短期地铁客流量预测

短期地铁客流量预测任务是城市智能地铁运营工作的重要组成部分,旨在预测未来短时间内地铁站点的客流量。针对现有方法未能充分利用站点的流入流出客流量信息的问题,提出了一种基于时序知识图谱嵌入(Temporal Knowledge Graph Embedding)结合残差网络(ResNet)和长短期记忆网络(LSTM)的短期地铁客流量预测方法,简称TKG-ResLSTM。首先,基于地铁客流量数据构建地铁客流量时序知识图谱,并使用时序知识图谱嵌入技术从中获取地铁站点的动态客流量模式。然后,将抽取出的动态客流量模式转换成动态相似矩阵,应用到基于深度学习的地铁客流量预测框架中完成地铁客流量预测任务。最后,利用北京地铁和A市地铁客流量数据集,分别在10 min, 15 min和30 min的时间间隔下进行实验评估。结果表明TKG-ResLSTM能够有效地抽取出地铁站点的动态客流量模式,在不使用外部信息的情况下,相比ResLSTM,TKG-ResLSTM在北京地铁数据集10min时间间隔下的预测均方根误差降低了0.41。

嵌入式动态网页制作技术ASP,PHP与JSP的比较

讨论在动态页面制作中常用的三种技术ASP ,PHP ,JSP中 ,分析了其共同点及其差异和三者的应用环境、前景及发展方向 .

基于无监督概念漂移识别和动态图嵌入的变压器故障检测方法

提出基于无监督概念漂移识别和动态图嵌入(dynamic graph embedding,DGE)的变压器故障检测方法。使用余弦相似度和多元线性回归模型量化状态监测数据随时间的变化特征,实现对无标签时间序列数据的概念漂移识别,并确定正常数据与故障数据之间的分界点;根据概念漂移识别结果,选择合适的正常数据建立DGE故障检测模型,计算Hotelling-T2和平方预测误差Q统计量的控制限;在故障检测阶段,计算待检测数据中每个样本的T2和Q统计量,将计算结果超过控制限的样本确定为故障样本。在Tennessee Eastman过程和变压器油色谱数据集中的实验结果表明,余弦相似度和多元线性回归模型能够有效地识别数据流中的概念漂移,为DGE模型选择合理有效的建模数据,从而提升对工业过程和电力设备故障检测的时效性和准确性。

弹性光传输基础设施上动态透明虚拟网络嵌入

提出了一个新的动态透明的虚拟网络嵌入(VNE)算法。该算法基于弹性光传输基础设施,同时考虑节点映射和链路映射,用于光正交频分复用(O-OFDM)的网络虚拟化。对每一个虚拟光网络(VON)的请求,该算法首先根据各光纤链路的频谱使用将底层光网络转化成一个分层辅助图,然后在该辅助图的单层上应用一个考虑了所有底层节点的本地信息的节点映射完成链接映射。仿真结果表明,该算法考虑了O-OFDM网络的独特性,并且由于算法提供较低的VON阻塞概率,优于直接应用VNE的参考算法。实际拓扑结构的仿真结果也表明,嵌入的底层路径的平均距离很好地被控制在O-OFDM信号的典型传输范围内。

一种新型高速嵌入式动态随机存储器

基于二维器件模拟工具,研究了一种采用栅控二极管作为写操作单元的新型平面无电容动态随机存储器。该器件由一个n型浮栅MOSFET和一个栅控二极管组成。MOSFET的p型掺杂多晶硅浮栅作为栅控二极管的p型掺杂区,同时也是电荷存储单元。写"0"操作通过正向偏置二极管实现,而写"1"操作通过反向偏置二极管,同时在控制栅上加负电压使栅控二极管工作为隧穿场效应晶体管(Tunneling FET)来实现。由于正向偏置二极管和隧穿晶体管开启时接近1μA/μm的电流密度,实现了高速写操作过程,而且该器件的制造工艺与闪烁存储器和逻辑器件的制造兼容,因此适合在片上系统(SOC)中作为嵌入式动态随机存储器使用。

集成时空轨迹的动态属性网络表征学习

网络表征学习是当前信息网络数据表示的研究热点,相比于传统网络分析技术已显示出它的有效性和高效性.目前绝大多数研究仅将网络视为静态来处理,即网络结构不随时间演化而变化,而且很少考虑网络中丰富的节点属性信息,难以适应现实信息网络时刻变化的动态特性.同时考虑网络的动态性和节点属性,提出基于时空路径的动态属性网络表征学习(DAWalk),将结构特征与属性特征聚合为节点的嵌入表示.游走时空轨迹序列以捕获网络的结构特征以及动态演化趋势规律.在模型学习方面使用改进的自编码器模型,最小化序列中成对节点的距离损失,学习出序列节点对隐藏的高度非线性规律,使得学到的节点表示更具健壮性.实验表明,在可视化、链接预测、节点分类任务上,提出的DAWalk在3个数据集上的性能均优于其他基准算法.

基于动态Web智能的数据集成管理系统设计

针对国内加油站网络信息孤岛难于实现油品供给和消费的数据共享,进、销、存各个环节缺乏有效的监控手段,难以进行有效监控和数据集成,提出并设计了一种基于嵌入式动态Web的数据集成设计方案。探讨了基于IFSF协议的前庭控制器协议设计、加油机协议与IFSF协议转化模块的设计。实现了基于嵌入式动态Web的海量数据管理集成。实际测试验证了它的可行性和有效性。

图嵌入模型综述

图分析用于深入挖掘图数据的内在特征,然而图作为非欧几里德数据,传统的数据分析方法普遍存在较高的计算量和空间开销。图嵌入是一种解决图分析问题的有效方法,其将原始图数据转换到低维空间并保留关键信息,从而提升节点分类、链接预测、节点聚类等下游任务的性能。与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法,即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络(GNN)的图嵌入和基于其他方法的图嵌入。其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结。最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向。

时空视角下“双减”政策执行的现实问题与负面舆情监测

“双减”政策是我国义务教育领域围绕立德树人根本任务,着眼建设高质量教育体系的战略部署。政策实施以来,受到各类群体的广泛关注,本文从统计学角度,基于时间序列分析“双减”舆情热度,运用动态嵌入式主题模型,对热度最高的五省市不同时段双减舆情文本开展研究,得到不同时段“双减”舆情词云。研究发现,“双减”发布的前三个月民众关注度最高,时间区间内的主题演化跟随了热点话题,2021年与2022年负面主题各有侧重。关注度较高的北京等五省市民众对“双减”的抵触原因不同,并且同一地域不同时间关注话题也存在差异。

一种嵌入式软件覆盖和分析测试方法

如何进行嵌入式软件的覆盖测试和性能测试,是嵌入式软件测试工程师较为关心的热点问题之一。介绍了一种基于PowerPc755目标板的嵌入式软件覆盖和分析测试方法。方法借助于嵌入式软件测试工具TestBed和实时硬件数据采集工具RTInsight,搭建了嵌入式软件动态测试平台,并在该嵌入式软件动态测试平台上进行了覆盖测试和性能测试,同时给出了相关的覆盖率测试和时间性能测试的测试结果。

人工智能驱动科学研究新范式综述——模型、应用与案例

人工智能技术的快速发展引领了第四科学研究范式——“智能科学”的发展。在该人工智能驱动科学研究的新范式下,计算机能够利用海量数据,通过机器学习、深度学习等算法,达到自主学习和推理的类人智能水平(如ChatGPT、AlphaFold等人工智能技术),为科学研究中数据、模型和实验等多个方面提供了显著助益。在新范式下,诞生了一大批新的科学模型,取代了传统的经典科学模型表示方法,通过构建基于数据-知识耦合驱动的人工智能分析机制,形成了一系列深度学习增强的复合式科学模型,有望带来更多的科学突破和创新。结合“智能科学”科学研究新范式,科学研究中实验数据、计算模型和科学实验等方面的效率能够大幅提升,科学家能够高效完成研究命题设想、研究方案设计和实验仿真验证,以获得科学结论并推动科学发展。