“时空二维”视角下汕头在“深汕深度协作”中的转型发展研究

“深汕深度协作”是广东省委、省政府交给深、汕两市的重要任务,是广东高质量加快构建“一核一带一区”区域发展格局的重大战略安排。汕头转型发展的制约因素包括传统企业转型较慢,产业链韧性与活力不足,经济总量扩展速度较慢,城市人才竞争力不强等。在深汕深度协作下,汕头迎来了天时、地利、人和三重发展契机。汕头需要在产业结构优化、城市能级提升、自主创新能力建设、平台经济发展以及体制机制改革五个方面着力推进实施改革,以期在新时代高质量发展中实现变道超车。

家校社深度协作的主导系统建构

家校社协作不是形式上的到场,而是实质上的到位。是否到位,关键看“为学赋能、为生谋福”的实践程度。新时代,家校社协作不仅是人力的到场,更是学力的到位,要从简单的协同走向志趣的谐同,建立联盟,形成自助资源库,实现家学或社区资源自助的可能与便捷。温州大学城附属学校以“境脉学习”理论为指引,积极探索,建立了家校社协作的行走新范式,通过“家本课程”“学友联盟”“广博真学”“场域革命”,系统构建了家校社协作境脉化共生的新样态。

基于长三角区域旅游一体化的深度协作

长江三角洲作为长江流域经济带的核心区,是我国目前经济增长最快、发展最好的地区之一。旅游产业作为经济一体化的最好载体,表现出强劲的发展势头。本文阐述了长三角区域旅游一体化的大合作趋势,指出了长三角旅游深度协作中存在的问题,从锲入点入手,分析了基于区域旅游一体化的深度协作措施:树立区域旅游品牌,做好区域营销,促进节庆联动和会展业合作。

深度协作表达的人脸超分辨重建算法

为了获得更高质量的高分辨率人脸图像,提出一种基于深度协作表达的人脸超分辨率算法.该算法首先对训练样本重叠取块和多方向梯度特征提取得到初始化字典;再对初始化字典进行逐层迭代更新,同时利用协作表达更新对应每层的最优表达权重系数;最后将最后一个表达层所有的重建块合成为最终高分辨率图像.在FEI和CMU FrontalFace数据集上的实验结果表明,与传统超分辨率重建算法相比,该算法提升了单层表达算法的精度,在主观和客观评价性能上均超过现有算法,甚至包括基于深度学习算法.

长三角基于区域旅游一体化的深度协作

本文阐述了长三角区域旅游一体化的大合作趋势,指出了长三角旅游深度协作的锲入点,分析了基于区域旅游一体化的深度协作措施树立区域旅游品牌,做好区域营销,节庆联动和会展业合作。

数字化环境下深度协作学习研究

在对知识的识记和保持、提高学习者的参与意识、掌握学习方法和学会合作等方面,数字化环境具有非常重要的作用。数字化协作学习的设计与教学可以通过公告牌、电子邮件、新闻组、聊天室、视频会议、虚拟网络等方式实施。数字化环境下深度协作学习的设计与教学,必须重视对数字化协作学习资源的建设与环境的创设,以及实施专题学习的设计与指导。

基于深度协作表达的CT图像特征关联定位算法

单层协作表达算法重建CT图像超分辨率效果较差,不能创造CT图像关联特征定位的有利条件,因此,采用深度协作表达算法实现CT图像特征关联定位。该算法逐层迭代更新初始化字典,更新对应每层的最优表达权重系数,将最后表达层全部重建图像块合为高分辨率CT图像。采用距离法计算特征相似性,特征间欧氏距离越小、相似性越大,与选定特征距离最小的特征为关联特征,采用Sobel算子模板构建活动轮廓线套索融合模型,提取CT图像边缘点灰度值与关联特征点灰度值求取灰度势能差异性特征,完成CT图像特征关联定位。研究表明,定位算法用于肺部CT图像诊断时错误率小、定位病灶位置精准,可在医疗诊断中推广使用。

立足校企深度协作的企业项目仿真式教学模式探究

技工院校,在理工类课堂教学方面,我们必须有效发挥企业的作用,以企业项目为载体,进行体验式教学模式探讨和实践,让学生切实体会企业项目运作模式,能进一步深化校企协作,将校企协作落实在教学课堂上。

校企深度协作下高职院校创新创业教育研究

文章对校企深度协作下高职院校创新创业教育进行研究,提出了推进创新创业教育的策略,包括共建"校企一体、协同创新"的校企合作体制机制、构建"岗证课融通、能力递进"的实践教学体系、打造"大众创业、万众创新"的创新创业教育体系。

知识重组、协作研发深度对企业技术标准制定的影响研究

基于知识基础理论和知识重组理论,以汽车产业247家参与专利申请和标准制定的企业为研究对象,应用负二项回归模型,探讨两种不同的知识重组模式(重组创造和重组再利用)对企业技术标准制定的影响,以及协作研发深度对以上关系的调节作用。研究表明:重组创造有利于企业技术标准的制定;重组再利用不利于企业技术标准的制定;协作研发深度强化重组再利用对企业技术标准制定的抑制作用,而对重组创造与企业技术标准制定之间正向关系的强化效应不显著。

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明:所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。

西安国际足球中心的设计概念与设计定型——超大跨体育场的建筑结构协同创新设计

本文深入解析了西安国际足球中心建筑与结构协同创新设计的概念方案与定型过程,既探讨了E+iDEA与扎哈·哈迪德建筑师事务所进行的深度创意合作,又解读了建筑和结构在概念成形初期就紧密合作的创作思考。本文着重阐述了该球场大跨屋盖形式背后的数理几何设计逻辑和推演过程,详细揭示了这一全球首创的超大跨正交双层开洞索网体系的诞生过程及性状优势,为国际语境下建筑与结构的深度协同创新设计展现了原创问题的实证性回应[1]。

基于探索式创新的知识整合能力对制造企业绩效的影响

探索式创新对制造企业提升其核心竞争力具有重要意义,围绕知识基础理论和协同创新理论,构建了基于探索式创新的知识整合能力对制造企业绩效的影响模型,并分析协作研发广度和深度的调节作用。利用2000~2017年中国制造业1239家上市高新技术企业为样本进行实证分析。结果表明:混合型和创造型知识整合能力均与制造企业绩效呈倒U型关系;协作研发广度加强创造型知识整合能力与制造企业绩效的正向关系,但对混合型知识整合能力与制造企业绩效关系的调节作用不显著;协作研发深度同时削弱创造型和混合型知识整合能力与制造企业绩效的正向关系。研究结论为分析内部知识整合能力对制造企业绩效的影响提供了新的视角,为调整与外部企业的协作关系给予了借鉴。

知识聚集、协作研发模式与探索式创新绩效——基于我国汽车产业的实证研究

知识是企业创新活动的基础,知识不是独立存在,而是通过某种关系彼此联结。本文基于知识基础理论和协同创新理论,利用社会网络分析法构建企业知识网络,选取1985-2011年中国汽车产业738家企业的专利数据作为研究样本,采用负二项回归方法实证研究了企业知识网络的知识聚集对探索式创新绩效的影响,并分析了协作研发宽度和协作研发深度的调节效应。研究结果表明:企业知识聚集与探索式创新绩效呈倒U型关系,协作研发宽度负向调节知识聚集与探索式创新绩效的倒U型关系,协作研发深度负向调节知识聚集与探索式创新绩效的正向关系。