环境扫描、机会窗口与后发企业颠覆性创新模式选择——基于吉利和比亚迪的案例研究

[研究目的]快速变化的技术环境和丰富多样的市场需求,为后发企业提供了实施颠覆性赶超的机会,如何辨识和把握外部环境机会窗口并能否契合组织内部动态能力转化为创新决策和行动是企业成败的关键。[研究方法]该文通过对浙江吉利控股集团有限公司和深圳比亚迪股份有限公司的双案例对比分析,探讨环境扫描对企业识别外部环境多重机会窗口的意义及企业内部环境与机会窗口的适配性对于企业进行颠覆性创新模式选择的重要性。[研究结论]研究发现:面对不确定性激增的商业世界,战略决策前的环境扫描可以帮助后发企业有效识别技术机会窗口、需求机会窗口及制度机会窗口,而企业内部环境的充分考量有利于后发企业将自身优势最大化,从而成功实现颠覆性创新。

基于透明导电膜的光学窗口加热除冰效率研究

为了提高圆形光学窗口表面透明导电膜加热除冰的效率,基于欧姆定律以及热传导效应的理论分析,建立了圆形光学窗口表面透明导电膜的加热除冰效率理论模型。通过数值模拟,计算了直径100 mm圆形光学窗口在-55℃环境中对10 mm厚冰层的加热除冰效率,并采用24 V直流电源加热的方式进行了试验验证。结果表明,理论计算的除冰时间与试验结果之间存在偏差,这主要是由于在除冰过程中,光学窗口表面产生的热能除了大部分用于除冰消耗以外,还有少部分通过热传导散热而被消耗,同时窗口表面一部分水被加热而吸收热量,从而导致能耗增加。基于试验结果和理论分析,进一步提出了提高加热除冰效率的措施。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

基于A^(*)-动态窗口法的无人船动态路径规划算法

为使无人船在复杂的海上环境具备自主路径规划能力,保证其能够在未知环境中避开障碍物并准确到达目的地,结合A^(*)算法的全局最优特性和动态窗口法的实时性,提出了一种新的无人船动态路径规划算法。将A^(*)算法规划的路径点作为动态窗口法的局部目标点,并在中间路径点不可达时及时重新规划全局路径,形成了A^(*)-动态窗口法。动态环境下的仿真结果表明:该融合算法能引导无人船通过平滑的路径顺利到达目标点,证明了该算法的合理性和有效性,而与多种传统算法的对比结果,验证了所提A^(*)-动态窗口法的优越性。

融合改进A^(*)算法和动态窗口法的自动驾驶路径规划

针对自动驾驶汽车路径规划全局最优、耗时最优和避障的需求,提出一种改进A^(*)算法和动态窗口法的融合算法。A^(*)算法主要从启发函数、权重系数、搜索邻域和搜索策略4个方面进行改进,动态窗口法主要改进评价函数。利用改进后的A^(*)算法和双向A^(*)算法完成栅格地图上的全局路径规划,去除冗余节点并平滑处理优化全局路径,利用融合动态窗口算法进行局部路径规划,完成避障。与传统的A^(*)算法相比,改进的A^(*)算法和双向A^(*)算法搜索全局路径耗时和节点显著减少,优化的A^(*)算法与动态窗口法的融合算法具有更高的效率、更好的路径规划能力和避障能力。

苏州高职教育赋能“最美窗口”建设的要素与路径

党的二十大报告提出要努力造就更多大国工匠、高技能人才,对教育、科技、人才进行统筹安排、一体部署,吹响了加快建设教育强国的号角。江苏省委赋予苏州打造向世界展示社会主义现代化的“最美窗口”,服务长三角一体化,迫切需要一大批高素质技术技能型人才。赋能的量化要素是依据,“最美窗口”的具象指标是关键。本文创建了赋能的12个要素、“最美窗口”具象的6个维度,提出苏州高职院校赋能区域发展的有效路径,具有一定的实践意义。

公立医院窗口服务质量评价指标体系构建与实证研究

目的:构建公立医院窗口服务质量评价指标体系并进行实证研究,为更好地评价公立医院窗口服务质量提供依据。方法:通过访谈法和文献研究法,梳理国家、省、市、区(县)级等相关政策文件,运用Nvivo12.0软件初步构建医院窗口服务质量指标体系。采用德尔菲专家咨询法确定评价指标,评价指标权重利用层次分析法以及变异系数法进行计算,设计评分问卷;选取江苏省某公立医院9个窗口进行实证研究,从而完善该评价指标体系。结果:最终确定指标体系包含3项一级指标、10项二级指标和37项三级指标,并与窗口管理部门进行求证,掌握各窗口日常工作运行情况,与问卷调查结果基本相符。结论:构建的窗口服务质量评价指标体系专家意见协调性较好,评价指标及评估结果可信度较高;通过实证研究证实所建立的评价指标体系具有实践性,可靠性强。

基于位置权重的窗口指派单机排序问题

研究了基于位置权重的窗口指派排序问题,机器限定为一台,其目的是在准时制环境下极小化窗口指派的窗口开始时间、窗口大小以及总延误的加权之和,以找到其最优工件加工序列以及窗口开始时间d_(k)^(1)(结束时间d_(k)^(2)),其中权重只和位置有关,而与工件无关。在共同、松弛和不同窗口指派下,通过相应最优解性质,证明此问题能够多项式时间可解。对于共同以及松弛窗口指派,算法的复杂度为O(n^(2)log n),而对不同窗口指派,问题可在O(n log n)时间内求解,其中n为给定工件数量。

融合改进蚁群算法和动态窗口法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题,提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划,通过改进初始信息素,提高了算法初期的寻径效率;通过改进启发式函数,减少了算法收敛的时间;通过改进信息素更新规则,同时考虑了路径长度和能耗,增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合,增加了动态窗口法中的评价函数,使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划,令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明,改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快,转弯次数更少,融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划,充分证明了该融合算法的可行性。

资源约束情境下政策企业家的朴素式创新:网络、窗口、塑造——基于C市团委的个案分析

政策创新一直是公共部门关注的核心议题。通过构建“网络—窗口—塑造”框架,以C市团委“第二课堂成绩单”制度的朴素式创新案例为例,探讨资源约束情境下政策企业家如何推动朴素式创新,展示政策企业家在朴素式创新过程中的行为细节和动力机制。就创新路径而言,政策企业家在资源约束下与同级公共部门、专家智库等多主体进行正式或非正式互动中增强政治势能,以政治合力推进政策创新;就创新时机而言,问题流、政治流、政策流三流合一形成“政策之窗”的机会转瞬即逝,把握“前置窗口”则是完成政策创新既定目标的另一优化选择;就创新动因而言,政策创新既需要对创新主体的动因进行分析,也需要清晰地理解政策创新背后的影响机制。据此,提出针对性政策建议:政策企业家在资源约束情境下,应注重朴素式创新,通过创新的政策设计、实施方式以及资源获取方式推动政策发展和治理进程;充分发挥政策网络的作用,进行有效的资源整合;积极引导和培育公众参与,构建多方协作的政策环境。

基于自适应窗口与压缩幅值的瞬时转频估计

针对变转速工况下轴承信号的时频分布能量发散、噪声和谐波干扰强导致其转频难以获取的问题,提出一种基于自适应窗口和压缩幅值的瞬时转频估计方法。首先,通过自适应窗口在频率轴方向搜索出脊线窗口避免噪声和谐波的干扰;其次,在脊线窗口内用压缩幅值方法集中发散的脊线能量;然后,用惩罚函数法提取脊线,实现转频的精确估计;最后,根据采用轴承实验台收集的数据验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。结果表明,相比于传统方法,采用所提方法估计瞬时转动频率使误差降低约8%。

基于滑动窗口含负项的高效用模式挖掘

针对传统高效用模式挖掘均未考虑项的效用值为负,以及对流数据处理的时效性问题,提出一种基于滑动窗口的高效用挖掘算法HUPN_SW。利用一种新定义的滑动窗口正负效用列表PNSWU-List,维护挖掘最近批次高效用模式集所需的所有信息,实现有效的逐批次挖掘,避免重复的数据库扫描,在不产生候选效用模式集的情况下,直接挖掘出高效用模式,使HUPN_SW有效适应于动态流数据。实验结果表明,HUPN_SW算法在运行时间和可扩展性方面有良好表现。

基于窗口注意力聚合Swin Transformer的无人机影像语义分割方法

采用无人机遥感影像进行地物分类的过程中,由于无人机影像的小尺寸地物目标不够突出和无人机影像背景复杂、地物信息难以辨别等问题,采用现行的经典语义分割方法难以获得理想的地物分类效果。该研究以Swin Transformer网络模型为基础,提出了基于窗口注意力聚合Swin Transformer(window attention aggregation Swin Transformer,WAA SwinT)的语义分割网络模型方法。采用了多窗口注意力聚合的方式来进行更精准的注意力计算,以提升无人机遥感影像中的小尺寸地物目标的分类精度和质量。同时借鉴嵌入连接的思想,采用多级特征嵌入连接解码器改善网络结构,应用于无人机遥感影像的分割中,取得了更精细化的分割效果。为了验证提出的方法在无人机影像语义分割中的效果,分别在城市无人机遥感影像UAVid数据集和UDD数据集进行了实验,并与现行的经典语义分割方法进行了对比。实验结果表明,语义分割方法在UAVid数据集和UDD数据集上均可以得到最佳的语义分割效果。同时,该语义分割方法能显著地提升无人机影像中小尺寸地物精准分割的质量。

多目标优化的寒冷地区养老建筑窗口优化设计——以济南地区机构类养老建筑为例

养老建筑的窗口设计是改善室内热环境、居室通风及采光条件的关键措施,参数化建模和多目标优化评价体系是建筑窗口设计优化的有效途径。文章基于养老建筑居室内自然采光性能与窗口太阳辐射量的分析,以窗口宽度、高度和遮阳板宽度为设计变量,运用参数化环境建模平台和多目标性能优化插件,设计了不同类别老年人居室标准单元的南向窗口最优解。结果表明:单人居室窗口设计最优解是窗户宽度为3.70 m、高度为1.65 m、遮阳板宽度为1.05 m,而多人居室窗口设计最优解则是窗户宽度为5.75 m、高度为2.25 m、遮阳板宽度为1.15 m;通过多目标优化方法可获得老年人居室窗口设计的方案集,从而为济南地区养老建筑窗口设计和室内环境优化提供参考。

融合改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^(*)算法:混合使用4邻域和8邻域A^(*)搜索算法,与通过删除冗余路径点和转折点来提高路径的平滑性;接着将改进A^(*)算法与DWA融合,利用融合算法使移动机器人进行全局实时动态路径规划。Matlab仿真试验结果表明,改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法不会使机器人穿越障碍物及其顶点,这有效减少了碰撞,从而提高了安全性;融合DWA后,在获得全局最优路径的基础上,能避开静态随机障碍物和动态障碍物,这证明了融合算法有良好的路径规划能力。

基于动态窗口法的近海水域船舶避障算法研究

[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法(DWA)的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。

抓住代际转换窗口期 推动通信产业持续领先

通信产业是我国拥有全球标准话语权和技术竞争力的产业之一。当前,正值通信产业代际转换的关键期,全球通信产业竞争焦点转向新一代通信网络标准以及围绕新标准的新应用场景。我国需要抓住这一窗口期,强化标准建设优势、规模部署优势和应用创新优势,推动通信产业实现持续领先。

科技助力“厦门实践”打造生态文明示范窗口

筼筜湖综合治理是习近平生态文明思想的重要发端之一。1988年,时任厦门市委常委、常务副市长的习近平同志创造性提出“依法治湖、截污处理、清淤筑岸、搞活水体、美化环境”的筼筜湖综合治理理念。36年来,厦门以筼筜湖治理为引领,从治理一个湖到治理一座城,构建了从山顶到海洋的生态保护治理大格局,探索出一条高水平生态保护修复助力高质量发展人与自然和谐共生的生态文明实践路径。

融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划

针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规划出的路径在栅格地图上进行优化,删除冗余节点、提高路径平滑度。通过增加机器人在不同场景下的运动状态来优化动态窗口法。最后,将全局规划的关键点作为局部规划的临时目标点,实现两种算法的融合。通过对比试验,证明融合算法不仅保证了全局路径较优而且减少了折点数、耗费时间,还提高了机器人在动态环境下路径的平滑度和灵活性。

基于滑动窗口的协作频谱感知对抗拜占庭攻击

认知无线电技术允许从用户动态地接入主要用户被授权的频谱,提高频谱利用率。协作频谱感知是认知无线电技术的一个重要组成部分,通过空间分集检测主用户信号。然而,由于认知无线网络的开放性,协作频谱感知过程可能会受到拜占庭攻击,恶意用户伪造有关主用户信号的状态信息,然后对主用户的通信造成干扰或自私地占用频谱资源,此外,协作频谱感知因多个从用户协作而需要更多的时间来检测主用户信号,因而将导致协作频谱感知的性能和效率进一步降低。针对上述问题,提出了基于滑动窗口的协作频谱感知方案,以减轻拜占庭攻击的负面影响,提高协作效率。在深入分析融合中心盲的问题的基础上,从恶意用户的角度出发,建立了一个随机拜占庭攻击模型来描述恶意行为。为了解决感知样本融合过程中的盲的问题,提出了一种交付评估机制,为基于滑动窗口的协作频谱感知奠定了坚实的基础,并在一个滑动窗口内进一步评估信誉值,以提高报告阶段的协作效率。仿真结果表明,无论恶意比例如何,基于滑动窗口的协作频谱感知在始终攻击的情况下只需要6个平均样本数就可以提供100%的检测准确率,而在恶意比例超过50%的随机攻击的情况下依然能够展现出显著的性能优势。