创业教育在区域创新集群中的作用研究——以中关村和“剑桥现象”为例

创业教育是推动创新集群迭代发展的活水来源,学术界对此有初步揭示,但缺乏深入的案例研究和对其不足的探讨。以“剑桥现象”和中关村创新集群为双案例,通过案例内分析和案例间分析的对比研究方法,对创业教育在区域创新集群中的作用,特别是具体的做法、动力、挑战等方面进行了深入剖析。研究发现,双方在教育内容、教育形式等方面有所异同,同时在政策激励、投后管理、人才迁移等方面提出一定的建议。研究一方面弥补了已有研究的不足,另一方面对实践发展具有重要的启发意义。

基于通信功率自适应的无人机集群协同导航控制方法

分群现象是无人机集群在运动过程中出现的不利情形,部分无人机形成小簇,脱离群体。特别是在电磁环境复杂、通信资源紧张的通信受限情形下,集群无人机无法获取、利用周围所有邻居信息,发生分群现象的概率增大,严重影响任务的正常执行,为此设计了一种基于通信功率自适应的无人机集群协同导航控制方法。控制方法一是包括交互对象选择机制,确保唯一领导者的影响力可以迅速传递至整个集群,二是包括传输半径控制机制,可以基于模糊控制方法实现,自适应地调整集群无人机的通信功率。仿真实验结果表明,所提控制方法一方面可以增强集群鲁棒性,避免分群现象发生,实现通信受限情形下的仅单架领导者存在的大规模集群导航;另一方面可以降低无人机集群的整体能量消耗,控制无人机集群的任务成本。

流化床中烟丝颗粒的流动特性

为深入研究气流干燥原理,优化工艺参数,改进和开发气流干燥设备,对烟丝物料在流化床中的流化特性进行了研究.通过所建立实验装置,分析了送风量与进料量对烟丝在流化床内的数量浓度分布的影响.采用欧拉方法进行数值模拟,并进行了实验验证和对比,两者吻合较好.研究结果表明:流化过程中烟丝物料在流化床内分布不均匀,在近壁区域尤其是床内四角处,烟丝的数量浓度明显高于床内其他位置.数值模拟和实验研究均发现了烟丝在气流干燥过程中的结团现象和结团发生的主要区域,在此基础上提出了对流化床进行改进的方案,并进行了数值实验.结果表明,所提方案能够有效防止和减少结团的产生,为解决烟丝结团问题提供了很好的理论支持.

业绩预悲披露“群聚”现象——基于管理者羊群行为的研究

首先以我国A股上市公司2003～2008年的各季度业绩预警中的业绩预悲公告为研究对象,发现其存在一种特有的现象——群聚。然后选取综合业、房地产业、批发零售业和交运仓储业中的391个跟随者的业绩预悲披露为样本,运用威布尔比例风险模型从管理者羊群行为视角对群聚现象作出解释。实证结果发现:公司在特定的某天进行业绩预悲披露的概率与在其之前发布业绩预悲信息的同类公司数量正相关。也即观察到的发布业绩预悲信息的同类公司数量越多,管理者越会作出更快的披露公司业绩预悲信息的决策,从而造成了披露时机的群聚。

基于筛分试验的热再生沥青混合料结团量化分析

为了有效地量化热再生沥青混合料的结团现象,针对不同粒径的RAP颗粒,采用筛分方法制备并表征了分档RAP结团.设计了分档与整体的筛分试验,以分档结团质量与整体沥青旋转黏度为主要特征参数,建立了热再生沥青混合料分档结团的评价方法,研究了粒径、质量分数和RAP结团程度的关系.结果表明,采用筛分试验可模拟不同粒径范围内的结团现象,结团指标可较好地量化热再生沥青混合料的结团程度.RAP粒径与结团指数整体呈负相关,RAP粒径4.75 mm是结团程度的分界值,RAP质量分数为35%~45%时结团指数达到最大值,RAP粒径较RAP质量分数对结团程度的影响更为显著.选用粒径大于4.75 mm的RAP粗集料可有效降低结团程度.

Internet网络的关联性研究

网络的关联性在Internet网络拓扑的研究中具有重要作用.目前的研究分别集中于聚集特性、mixing特性和rich-club现象.深入研究了这3种网络关联特征:在指出刻画网络聚集特性的两个衡量参数——平均聚集系数与聚集系数可能存在不一致性的同时,发现AS(autonomoussystem)网络的局部聚集系数和节点度高度相关;揭示并验证了PFP(positive-feedbackpreference)模型中rich-club现象的内在形成机制.在此基础上,对这些网络关联特征之间的关联关系进行了研究.

弱连接多子群分子动理论优化算法

针对分子动理论优化算法拓扑结构与"群集"现象的不足,提出了一种弱连接多子群分子动理论优化算法.该算法分为上下两层,下层由一系列分子子群执行启发式快速搜索,以提高算法的收敛速度;上层中的混沌扰动子群基于混沌扰动机制,以便停滞状态的分子子群能跳出局部极值;上层中的免疫局部学习子群选取下层中的部分优秀个体进行局部学习,以实现精细化搜索而提高算法的收敛精度.仿真结果表明,该算法在寻优精度、收敛速度以及求解偏移函数等方面均有良好的性能.

产业集群、企业行为与企业竞争力的实证研究

提出一个影响产业集群中企业竞争力的系统框架,并对珠三角产业集群进行实证研究。结果表明,技术和资本资源、高质量人力资源等更有利于促进产业集群的形成,产业集群也有助于企业经营所需资源的取得、企业间的互动、知识的流通;在产业集群中,企业间的互动和知识的流通对提升企业的竞争力有显著影响。

中小企业集群理论问题研究——兼评温州中小企业集群

本文从中小企业集群现象入手,对中小企业集群存在的基础进行了理论综述。接下来本文将华人文化背景与中小企业集群相结合,分析了华人文化下的中小企业集群及其相对竞争优势。本文还实证比较了我国温州不同中小企业集群的具体表现,并最终得出本文的结论和作者认为有待进一步研究的相关问题。

ErYb:氟氧化物玻璃陶瓷的上转换发光特征饱和现象的综合分析

研究了Er3+和Yb3+双掺的氟氧化物玻璃陶瓷在966nm激光激发下的上转换发光的饱和现象。详细的分析发现了它存在一种能量扩展导致的“特征饱和现象”,也就是说上转换发光强度I随激光功率P而改变的双对数曲线的斜率随着激光光斑的增大而明显增大至正常的多光子关系。还发现布居耗空所导致的“典型饱和现象”也有较大的影响,它导致了logI-logP曲线会随着激光功率的增加而逐渐弯曲,而激光功率的减小会导致“典型饱和现象”也减小甚至完全消失。

脊柱骨折“集簇现象”的诊断和治疗:1例报道及文献回顾

脊柱骨折"集簇现象"即8个月内出现5个节段,以上的自发性胸椎和(或)腰椎骨折,是一种罕见的与骨质疏松相关的多发椎体骨折现象。目前关于上述"集簇现象"的文献报道极少,然而该现象一旦发生后果非常严重,应引起足够的重视。

微博用户关系网络的结构研究与聚类分析

将个人微博用户关系网络作为研究对象,抓取了一个用户从开始注册到一定稳定期3个时间点的数据,构建了3个复杂网络,研究了该微博用户关系网络的结构属性变化,得出用户行为和影响力的变化。使用K-means聚类算法对微博用户关系网络进行了聚类分析,从使用目的角度将微博用户分为3种类型——普通社交型、个人兴趣型和信息散播型。微博服务商可以通过算法优化,根据详细的聚类结果更有针对性地进行页面和应用程序推荐,创造商业价值。

基于频繁模式的长尾文本聚类算法

短文本聚类一直是信息提取领域的热门话题,大规模的短文本数据中存在"长尾现象",传统算法对其聚类时会面临特征纬度高,小类别信息丢失的问题,针对对上述问题的研究,本文提出一种频繁项协同剪枝迭代聚类算法(Frequent Itemsets collaborative Pruning iteration Clustering framework, FIPC).该算法将迭代聚类框架与K中心点算法相结合,运用协同剪枝策略,实现对小类别文本聚类,实验结果证明该聚类算法能够有效的提高小类别短文本信息聚类的精确度,并能避免聚类中类簇重叠的问题.

关于地震丛集特征、成因及临界状态的讨论

给出了研究地震临界丛集现象的最新方法 ,即时间变异诊断方法。讨论了不同类型的地震丛集活动特征和成因 ,结合中国大陆及邻区 M≥ 8.0大震序列和华北地区自 1 966年以来 M≥6. 0地震序列 ,研究了丛集状态的自相似性及临界时间分支现象。对发震系统的内部时间给出了定义 ,并研究了地震丛集的非线性时间结构特征。研究认为 :1事件的发生意味着系统现存的能量一次跳跃式的释放和状态的一次转换。只有当系统以某种足够随机方式动作时 ,系统状态才会转换 ,事件才会发生 ;2涨落是系统状态的探测器 ,在临界状态时系统出现很大的涨落 ,时间变异系数δ =1。临界丛集是由系统内在随机性决定的 ,事件发生时间是随机地出现的 ,未来可能出现不止一次的δ =1的临界点 ;3相继发生的事件 ( M≥ M0 )可以反映系统的演化过程和特征 ,丛集是系统演化过程中的有序性和无序性的综合反映 ;4事件丛集和丛集的事件具有自相似性和分形结构 ,也具有耗散系统的自组织和映射特点 ;5根据时间变异系数 ,系统内部时间 (年龄 ) ,时间间隔与所经历时间非线性关系式以及映射和迭代方法可以用来预测未来地震趋势和未来 M≥ M0 地震发生的可能时间点。

结合体育特点改造的最优聚类方法

为使统计方法适用于体育实际,应当跳出体育统计的思维定势,站在体育专业的角度有选择、有条件地利用统计学方法,必要时结合体育专业特征对可利用的统计方法进行改造。

Internet自治系统级拓扑复杂网络特征分析与验证

为深入理解和认清Internet复杂巨系统的不变特征和动态规律,分析研究Internet自治系统级拓扑的复杂网络特征,给出幂律分布和无标度条件的数学描述以及寻找两者之间的关系,分析小世界网络的两个重要特征,即较短平均路径长度和较大聚集系数,讨论匹配性问题和富人俱乐部现象,基于上述理论结果和BGP经验数据计算自治系统级拓扑的最大节点度、平均节点度、聚集系数和最大团数,发现自治系统级拓扑具有幂律分布、异配性以及富人俱乐部现象等复杂网络特征,得到幂指数、匹配系数以及富人俱乐部系数等重要特征参数。

基于社交网络机理的短信息监控系统

短信息实时过滤基于社交网络机理,从社交网络的聚类现象切入,通过确认发送者的身份实现短信息实时监控过滤。首先根据接收者与发送者之间是否存在通信历史对发送的短信进行预处理,进而根据接收者与发送者、接收者之间的通信历史记录实施二度实时过滤,确认发送者身份,拦截文本或多媒体形式的垃圾短信。并行过滤算法在对称多处理(SMP)的硬件平台上运行。

渗流模型在临界现象和相变中的应用

本文阐述了渗流模型及其特征和它与临界现象及相变的联系，举例说明它在临界现象与相交中的应用，并给出了用计算机模拟座渗流的例子．

产业集群可持续发展的自组织观研究

根据自组织理论,结合产业集群系统发展存在的问题,在系统思维方法的启发下,引入了可持续发展的概念,阐述了产业集群自组织的实现机制,给出了产业集群可持续发展的途径。

基于Hubness现象的高维数据混合聚类算法

高维数据聚类是聚类分析中的难点。K-hubs聚类算法是在K-means方法基础上,结合高维数据空间的Hubness现象对数据进行聚类。针对K-hubs聚类算法需要随机确定初始聚类中心,不适用于非超球状簇等问题,本文提出了基于多阶段层次聚类和划分聚类的高维数据混合聚类算法。该算法将数据点按其Hub值分为Hub点,Midhub点和Antihub点三类,然后对Hub点和Midhub点分别采用层次聚类,接着进一步采用层次聚类合并簇,最后,对Antihub点利用划分聚类合并到最近的簇。在UCI数据集上的实验结果表明,与其它最新的聚类算法相比,本文提出的算法在高维数据集上得到了较好的聚类结果。