层级引导的增强型多目标萤火虫算法

针对多目标萤火虫算法在求解过程中易产生振荡和聚集现象,导致开发能力较弱、求解精度不佳的问题,提出一种层级引导的增强型多目标萤火虫算法(hierarchical guided enhanced multi-objective firefly algorithm,HGEMOFA)。构建层级引导模型,利用非支配排序获得不同层级个体,用优势层个体引导劣势层个体进化,明确引导方向,解决了进化过程中出现的振荡,减少了聚集现象的出现,增强了算法收敛性;引入莱维飞行扰动最优层个体,增强算法的全局搜索能力;每代进化完成后,对当前种群采用变异机制,增强算法的局部开发能力;把变异后的种群和前一代种群合并进行环境选择,筛选出和前一代种群规模相同的子代,避免优势解丢失。实验结果表明:HGEMOFA能有效增强解的收敛性和多样性。

董事会非正式层级对企业ESG表现的影响——来自我国上市公司的经验证据

提高企业ESG表现对促进企业高质量发展、推动我国碳中和进程具有重要战略意义。作为一项企业战略决策,企业ESG表现与董事会治理效率息息相关。基于沪深两地A股上市公司数据,从合法性视角和董事权威不平衡的治理效应视角,分析董事会非正式层级影响企业ESG表现的内在机制;从公司决策传导机制视角出发,分析管理层能力发挥的中介效应。研究发现,董事会非正式层级对企业ESG表现具有显著的正向促进作用;管理层能力在董事会非正式层级与企业ESG表现之间起中介作用;董事会非正式层级对企业ESG表现的影响在权力大小不同、稳定性不同的管理团队中存在显著差异。通过对董事会非正式层级影响企业决策行为的研究,丰富了董事会非正式层级作用及效果的内在机制的相关研究,对于进一步提升中国企业ESG表现具有重要的借鉴意义。

冲突层级与国际非政府组织参与冲突调停的效力分析

冷战结束后,国内冲突逐步成为世界武装冲突的主要形式之一,而冲突调解是构建冲突国国内和平的关键一环。伴随着和平建构主题的多元性,国际非政府组织逐步成为当今时代各类冲突中活跃的调解主体。然而,国际非政府组织的调停实效始终备受争议。一方面,国际非政府组织宣称可凭借其在中立性、道义性上的优势对国内冲突进行有效调停;另一方面,强制能力的缺乏也使其难以在实施环节有所作为。因此,研究国际非政府组织在调停过程中的成功与失败,界定冲突层级,对于理解国际非政府组织的调解效力至关重要。不同层级的冲突顺应不同的冲突逻辑,不同的冲突逻辑则生发不同的冲突情境与格局。在底层冲突中,碎片化和多元主体并存的冲突格局更适合国际非政府组织的运作;而在顶层冲突中,其强制能力不足的缺点遭到放大。基于这一逻辑,在调解活动中与主权国家展开合作则有望强化其调解效力。通过对非洲和平进程展开的实证研究说明,评价国际非政府组织的调解效果特别是在非洲地区的调解效果需要考虑冲突层级等限定条件,并将其与多元主体的互动纳入考量范围。国际非政府组织在冲突调停中应与主权国家的调停体系进行密切配合,在维护国家主权与国际体系稳定的前提下,整合主权国家、国际非政府组织等多方治理行为体的作用,可有效地提升冲突调停的可能性。

基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测

氮素是冬小麦生长发育必不可少的大量元素,无人机超高分辨率影像丰富的光谱信息和纹理信息为冬小麦植株氮含量精准预测提供了重要的技术途径,但是过多变量造成了信息冗余和模型复杂的问题。针对此问题,该研究提出了一种“相关分析+共线性分析+LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)特征筛选”的多层级植株氮含量敏感特征的筛选方法,引入约束系数向量的L1正则化实现特征的稀疏性,将某些特征的系数缩小为0,基于冬小麦关键生育期(拔节期、孕穗期、开花期、灌浆期)无人机影像提取的65个光谱和纹理特征,采BP神经网络(back propagation,BP)、Adaboost、随机森林(random forest,RF)和线性回归(linear regression,LR)4种机器学习算法构建了冬小麦植株氮含量预测模型。结果表明:相关分析筛选出51个通过0.01显著性检验的变量;基于共线性分析,当LASSSO正则化参数λ取值为0.08时,17个敏感特征变量被筛选。基于筛选的敏感特征变量,BP、Adaboost、RF和LR 4种算法建立的植株氮含量预测模型均达到了0.01水平差异显著性,且BP、Adaboost和RF 3种预测模型的精度具有高度的一致性,模型R2均为0.81,RMSE分别为0.36%、0.38%和0.37%,说明该研究提出的多层级特征筛选方法不仅使得模型变得简洁,而且稳健性高,可为智慧农业氮肥精准监测、智慧管理提供技术支撑。

射频异构集成微系统多层级协同仿真建模与PDK技术综述

作为后摩尔技术的可选路径之一,基于异构集成工艺实现的集成微系统具有高集成度、低成本、高性能等优点,引起学术界和工业界的广泛关注。异构集成微系统设计是以系统为中心的多层级协同设计,对传统以晶体管为中心的设计方法和设计流程带来新的挑战,同时对设计环境的开发带来新的要求。本文对射频集成微系统设计中所需的基础器件/结构建模方法、多工艺混合工艺设计套件(Process Design Kit,PDK)技术、以及电路-模块-系统多层级协同仿真等技术最新进展进行综述。

基于因素计分法的行政职能科室岗位设置与层级管理实践

目的对地市级公立医院行政职能科室的岗位设置和层级管理机制进行研究,以明确岗位权责,体现岗位价值差异,激活行政职能科室职工干事创业活力。方法基于因素计分法,通过问卷调查、走访座谈、观察追踪和文献检索等方式核定岗位和筛选岗位价值评价要素。通过德尔菲法、层次分析法,建立岗位评价模型,研究岗位设置、岗位价值评价、层级划分等岗位管理工作。结果明确了行政职能科室岗位职责和岗位数量,推进了岗位的分层分级管理。结论基于因素计分法构建的岗位评价模型可以为岗位设置、层级划分、绩效分配等工作提供科学理论依据。

基于认知层级视角的供应链成员定价决策分析

供应链成员的决策受到决策者行为特性的影响.本研究以一个供应商和一个零售商组成的供应链系统为研究对象,实施管理实验探究供应链成员定价决策行为.分别以认知层级模型、有限理性模型,以及认知层级与有限理性结合的综合模型刻画决策者行为,并对比分析三种模型的似然估计结果,得出综合模型能够更好地解读供应链成员的定价决策行为,揭示了决策者定价行为偏离理论决策最优的主要原因是决策者对其他决策者战略能力推理水平的不一致性信念,以及无法对其他决策者决策做出最优反应的决策偏差.同时,决策者的认知层级受到其决策顺序的影响.相对于先行动者可以获得的信息,由于后行动者可以接收到先行者的决策信息,所以后行动者的认知层级较高.

多组分多层级3D打印材料研究进展

多组分多层级3D打印材料(McMl3DPMs)是一种新兴的先进材料,源于多孔材料、复合材料和增材制造的融合。由于增材制造赋予了Mc Ml3DPMs三维架构跨越广泛组分构成和结构类型的能力,Mc Ml3DPMs拥有杰出的机械性能,甚至是通常被认为相互排斥的性能(例如高强度和高韧性)。本文重点介绍为了实现高性能结构用Mc Ml3DPMs所必须解决的科学挑战以及最近研究工作对此做出的努力,将从结构设计、制造过程建模、缺陷表征和性能评价3个方面对相关案例进行回顾。最后,本文指出了当前研究的不足之处,并展望了Mc Ml3DPMs的未来发展,包括讨论了进一步推进这一新兴领域发展的几个可能的研究方向。

层级进阶阅读教学中情感目标的建构与教学建议

层级进阶阅读教学不仅体现了对语文教学的科学化追求,而且体现了对语文教学的人文化遵循,以国内外著名的“情感目标”理论为基础,在“释义-基础层”“解码-关键层”“评鉴-高阶层”相对应地设计情感教育目标,对应情感觉知、情感共鸣、情感智慧,情感目标与能力目标的整合共同指向语文核心素养,真正将“素养本位”的语文教学落实到课堂上。

基于TIG模式的层级培训对妇幼医院急诊护士核心能力及岗位胜任力的影响

目的 探讨基于TIG模式的层级培训对妇幼医院急诊护士核心能力及岗位胜任力的影响。方法 选取2020年6月—2022年5月妇幼医院急诊护士68名,采用随机数字表法分为对照组(34名)和研究组(34名)。对照组采用传统培训,研究组采用基于TIG模式的层级培训。对比两组护士培训结束时理论及操作考核成绩、核心能力及岗位胜任力。结果 研究组护士理论及操作考核成绩与对照组比较均明显升高,差异明显(P<0.05)。研究组护士岗位胜任力评估量表各维度评分与对照组比均明显升高,差异明显(P<0.05)。研究组护士核心能力量表各维度评分与对照组比均明显升高,差异明显(P<0.05)。结论 基于TIG模式的层级培训有助于提升妇幼医院急诊护士理论及操作考核成绩、核心能力、岗位胜任力。

突发事件社交媒体用户观点变化研究——基于多层级微博评论视角

突发事件背景下不同层级的评论可以细粒度地揭示用户观点变化,对捕捉舆论矛盾和网络舆情治理有重要意义。以突发事件的微博评论为研究对象,利用基于TF-IDF算法的LDA模型、情感倾向分析和Kruskal-Wallis差异性检验,从用户关注焦点和情感异同两个方面对比不同层级评论的用户观点变化。研究发现:就用户关注焦点而言,随着评论层级的增加,用户关注焦点发生变化,讨论话题逐渐延伸,一级评论对于事件的针对性、关联性最强,二级评论则更关注事件的发展与处理进程,三级评论中用户间矛盾冲突最为突显;就情感而言,评论均表现出强烈的消极倾向,但各层级评论的用户情感存在显著差异,且评论层级越深,情感越消极,三级评论比一级、二级评论带有更多隐性消极情感用词,符合认知负荷理论。研究为社交媒体用户信息行为和网络舆情分析提供了更加细粒度的视角。

三层级阅读方法与策略

阅读方法在语文学习中特别重要,但在语文教学中常被忽视。三层级阅读教学理论重视阅读方法并对此进行了积极的探讨。阅读方法不仅可以分类,不同的文本和阅读需求应该运用相对应的阅读方法;而且可以分层,不同的阅读起点与阅读目标应该有不同的阅读层次。三层级阅读理论把阅读方法与策略分为三个层级,每一层又可具体分为十种左右可供操作的技能,且每一层的阅读方法与策略可以对应不同的阅读目标。这样的划分便于师生在阅读教学中选用并收到实效。

联合图像层级特征的压缩感知迭代重构

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的图像压缩感知重构算法难以捕捉高分辨率图像的长距离依赖关系,采用Transformer虽能解决该问题,但网络参数量和图像重构时间成倍增长。基于此,本文提出了一种联合图像层级特征的压缩感知迭代重构网络(Combining Image Hierarchical-Feature Network,CHFNet),在提高图像重构质量的同时减少重构时间。CHFNet由采样和重构两个子网络组成,采样子网络通过可学习的采样矩阵为重构过程提供更有效的测量值。在重构子网络中,设计了一种使用梯度下降操作和特征优化操作的迭代策略,同时提出一种轻量级CNN-Transformer混合架构,能够建模并优化高细粒度的图像层级特征,在增强网络感知能力的同时降低计算复杂度。此外,CHFNet通过联合优化学习采样重构,实现了完整的端到端训练。实验结果表明,所提算法在多个公共基准数据集上取得了良好的重构效果。在Urban100数据集上,相较于现有最优算法CSformer,平均PSNR,SSIM分别提升0.63 dB和0.0076;在0.10采样率下,相较CSformer在Set11,BSD68和Urban100数据集上的平均重构时间分别减少了2.7447 s,3.5510 s和4.7750 s。

多层级视角下基础研究社会-技术系统的主体、要素及作用机制

基础研究是整个科学体系的源头,其创新发展和突破将从根本上助推国家创新能力和国际科技竞争力提升,也是中国“加快建设科技强国,实现高水平科技自立自强”的根本前提。本文从社会-技术系统角度出发,运用多层级视角分析框架,探讨中国基础研究社会-技术系统的构成主体和构成要素,在此基础上系统分析基础研究社会-技术系统景观层、体制层和利基层三个层级协同互动推动基础研究创新的作用机制,以及三个层级的多重要素协同并发促进基础研究创新的作用机制。研究结果表明:推进基础研究需要基础研究社会-技术系统各个层级之间相互协调配合,要加强景观环境的引导和利基空间的防护培育,还应当注重体制层系统多维度的变革和调整,以突破基础研究社会-技术体制的路径依赖和锁定。

战略变革情境中的组织多层级悖论网构建--基于经典扎根理论的研究

战略变革情境中充斥着各种悖论问题,这些悖论问题相互交错、影响、撬动、传递,形成复杂、混沌的战略变革情境特征,增加了决策者剥离情境探寻制定新战略根源性依据的难度,使得归纳各悖论之间链接规律并系统性刻画战略变革情境成为迫切需求.加上悖论在非变革情境下往往呈隐匿状态,不易被识别,而在战略变革情境中呈凸显状态,容易被识别,因此战略变革情境为系统探究悸论及相互链接关系提供了可能.本研究以十家企业的战略变革数据为样本,采用经典扎根理论和认知地图组成的混合研究方法,从多层级悖论视角分析战略变革情境中的悖论问题,构建组织多层级论网模型.研究发现:(1)战略变革情境中存在“利益-责任”等18个悖论类型,归属于执行悖论等6种悖论类别,符合“政策导向-需求-目标-方向-价值观-过程”的划分逻辑;(2)论纵向分布于组织个体层、运营层、战略层、制度层,横向跨越规制、运营、研发、生产、市场五个职能部门,纵横交错,构成组织多层级悖论网的位置形态;(3)悖论类型内部由构成悖论四个基本条件的因果或顺次关系构成,同一层级悖论类型之间存在“同层链状顺序”和“同层嵌套”两种关系,跨层级悖论类型之间存在“跨层链状顺序”、“跨层链状共存”和“跨层嵌套”三种关系,构成组织多层级悖论网的关系形态;(4)整合组织多层级悸论网的位置形态和关系形态构建组织多层级悖论网模型,系统展示战略变革情境中由悖论的关系和位置构成的复杂状态,表明不同悖论类型之间普遍存在引发性和传递性特征.本研究基于多层级悸论视角,将复杂、混沌的战略变革情境具体化清晰化,为决策者正确认知战略变革情境,准确把握组织困境产生的根源,并做出有效战略决策提供理论参考.

目标责任制:一种中国特色的层级驱动机制

目标责任制作为一种具有中国特色的层级驱动机制,是一级政府或政府部门用以下贯本层级或条线行政意志,实现具体行政目标的重要抓手和关键工具。实践中,多层级党政组织通过明确任务中心的目标体系,形成落实到人的责任分配、开展激励导向的绩效考核等前后相继的环节,驱动下级切实完成行政任务,继而推动跨层级政策落实和治理目标实现。在经济发展、环境治理、全面小康等关乎人民福祉的公共事业中,目标责任制发挥了不可替代的作用。其生效机制、失效风险均引发大量学界讨论。值得注意的是,目标责任制既与中国传统智慧、社会主义优越性紧密相关,又是马列主义指导下我党执政为民的实践体现,具有鲜明的中国特色,应作为自主性概念加以认知。

基于强化学习的离散层级萤火虫算法检测蛋白质复合物

蛋白质复合物的检测有助于从分子水平上理解生命的活动过程。针对群智能算法检测蛋白质复合物时假阳/阴性率高、准确率低、种群多样性下降等问题,提出了基于强化学习的离散层级萤火虫算法检测蛋白质复合物(reinforcement learning-based discrete level firefly algorithm for detecting protein complexes,RLDLFA-DPC)。引入强化学习思想提出一种自适应层级划分策略,动态调整层级结构,能有效解决迭代后期种群多样性下降的问题。在层级学习策略中个体向两个优秀层级学习,避免算法陷入局部最优。为了提高蛋白质复合物检测的精度,结合个体环境信息提出自适应搜索半径的局部搜索策略。最后,在酵母蛋白质的4个数据集上,与8种经典的蛋白质复合物检测方法进行对比,验证了该方法的有效性。

从系统功能语言学“层级-示例”矩阵关系看生态语言学

本文在系统功能语言学框架下探讨生态语言学的学科属性、研究路径、研究对象和内容。文章首先对生态语言学进行了简要综述与评论,然后以语言作为社会符号所处的“层级”与“示例”维度矩阵关系为基础,对生态语言学涉及的核心要素进行探讨。研究表明,“层级-示例”矩阵可为生态语言学各要素提供参照系;生态语言学是一种适用语言学,是系统功能语言学的适用性在广度和深度上的拓展。

护士分层级培训在护士综合能力提升中的应用研究

目的探讨护士分层级培训在护士综合能力提升中的应用效果。方法回顾性分析2018年1月—2021年12月于广州医科大学附属第二医院神经外科工作的护士的综合能力(包括理论知识、操作技能等),2018年1月—2019年12月实施常规培训的32名护士纳入对照组,2020年1月—2021年12月实施护士分层级培训的31名护士纳入观察组,比较2组理论知识及操作技能考核成绩、护理质量、满意度。结果培训前,2组理论知识、操作技能考核成绩比较,差异无统计学意义(P>0.05);培训后,观察组理论知识、操作技能考核成绩均高于对照组,观察组护理质量中入院护理、病情掌握、基础护理工作掌握、操作技能掌握、书写护理文书评分均高于对照组,观察组满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论护士分层级培训能够提高护士理论知识及操作技能考核成绩,提升护理质量,满意度更高。

董事会非正式层级与企业全要素生产率

提高全要素生产率是企业实现高质量发展的动力源泉,董事会成员由于社会资本不同而形成的非正式层级对公司治理以及全要素生产率有重要影响。本文以2010~2021年沪深A股上市公司为研究对象,探索董事会非正式层级对企业全要素生产率的影响。研究结果表明:董事会非正式层级越清晰,企业全要素生产率越高;董事会非正式层级可以通过技术创新和代理成本影响全要素生产率;在非两职合一、董事会规模较小的企业中,董事会非正式层级对企业全要素生产率的正向作用更显著,在受到儒家文化影响的企业中这种正向作用会随之加强。本文从董事会角度拓展了全要素生产率的影响因素研究,可为企业优化董事会结构提供参考。