上市公司自愿性信息披露动因机制的生态学角度研究

为了研究上市公司进行自愿性信息披露的原因和战略选择,将研究对象分为上市公司与公司股东及外部投资者的关系,从生态学的角度,利用Logistic模型建立互动模型,得到了最优模型及互惠共生模型,基于此对上市公司自愿性信息披露进行了进一步的分析,获得了虚假信息披露的生态学机理,并得到了上市公司进行自愿性信息披露的动因机制和策略.     

国内外引文分析研究进展综述

对发表于2000-2008年间代表引文分析研究进展的大量情报学文献进行了评述,一方面勾勒出了引文分析发展的现状,另一方面也跟踪了引文分析里新出现的理论、方法,期望能为国内外同行了解引文分析最新进展、制定学科发展战略提供借鉴。     

基于社会网络分析的专家知识地图应用研究

首先介绍了专家知识地图的概念,分析了跨学科知识创新活动对其新的应用需求;然后阐述了社会网络分析法的基本原理,分析了二者的结合在科研组织管理中的应用;最后从社会网络分析的视角出发,运用中心度分析、凝聚子群分析等方法,结合实例对专家知识地图中成员的相互关系和网络特征进行了分析,给出了在跨学科科研项目的组织和管理中选择权威人物、避开人际关系干扰以及科研合作关系状况分析等具体方法。     

基于HEA方法的神府煤炭开采区受损植被生态补偿评估

本文根据我国煤炭开采区的特点,修改、优化了HEA的部分参数和代数模型。运用2007年"中国生态系统生态服务价值当量因子表",构建了求解煤炭开采区受损植被受损量、补偿量、补偿规模的HEA模型。运用模型处理、分析了相关统计与调查数据,计算出榆林神府煤炭开采区草地生态服务功能价值损失量、补偿量和补偿规模。认为,2004年—2008年,榆林神府煤炭开采区草地生态服务功能价值的损失量逐年上升,受损植被应补偿量逐年扩大;榆林神府煤炭开采区应当把从荒漠到林地作为实现受损植被生态服务功能转换的主体方案,把从农田到草地、荒漠到草地、农田到林地作为实现受损植被生态服务功能转换的3种补充方案。     

Artificial intelligence implication on energy sustainability in Internet of Things: A survey

The massive number of Internet of Things (IoT) devices connected to the Internet is continuously increasing. The operations of these devices rely on consuming huge amounts of energy. Power limitation is a major issue hindering the operation of IoT applications and services. To improve operational visibility, Low-power devices which constitute IoT networks, drive the need for sustainable sources of energy to carry out their tasks for a prolonged period of time. Moreover, the means to ensure energy sustainability and QoS must consider the stochastic nature of the energy supplies and dynamic IoT environments. Artificial Intelligence (AI) enhanced protocols and algorithms are capable of predicting and forecasting demand as well as providing leverage at different stages of energy use to supply. AI will improve the efficiency of energy infrastructure and decrease waste in distributed energy systems, ensuring their long-term viability. In this paper, we conduct a survey to explore enhanced AI-based solutions to achieve energy sustainability in IoT applications. AI is relevant through the integration of various Machine Learning (ML) and Swarm Intelligence (SI) techniques in the design of existing protocols. ML mechanisms used in the literature include variously supervised and unsupervised learning methods as well as reinforcement learning (RL) solutions. The survey constitutes a complete guideline for readers who wish to get acquainted with recent development and research advances in AI-based energy sustainability in IoT Networks. The survey also explores the different open issues and challenges.     

创新价值链视角下的中国5G技术发展政策工具选择——基于中央政府政策文本的分析

政策工具是连接政策目标与结果之间的桥梁,也是政策制定与执行的关键环节,开展公共政策工具选择的研究具有重要的理论价值和实践意义。基于创新价值链视角,建构“政策工具-创新价值链”二维分析框架,采用内容量化分析方法,对2018-2021年上半年中央政府出台的5G技术发展政策进行文本编码。结果发现：供给面政策工具被政府频繁使用,政府较多使用环境面政策工具,需求面政策工具使用的次数最少;5G技术研发环节和产业化环节选取的政策工具集中于供给面政策工具这一类别,商业化环节使用的政策工具主要是需求面政策工具和环境面政策工具两大类别。从政策目标、工具属性及其实施环境三个影响因素解释和归纳中央政府关于5G技术发展政策工具选择的缘由,认为政策目标是政策工具选择的首要前提;政策工具的特性影响政策工具优化配置;政策工具的选择与实施环境紧密相关。     

基于产业关联的碳减排绿色科技发展路径研究——以广东省为例

为厘清产业碳排放的总量和特征以及因产业关联产生的具体碳转移机制,以明晰碳减排的科技创新路径,从产业关联的视角,以广东省11个产业部门为例,基于2017年广东省投入产出表和各行业能源消耗量数据,运用改进的假设抽取法测算其碳排放总量,分析碳转移特征和能源消耗的产业关联性。结果表明：（1）炼焦化工金属产品制造业的直接能源消耗总量最大,交通运输、仓储和邮政业的单位能源消耗最多;（2）炼焦化工金属产品制造业与交通运输、仓储和邮政业的转移输出碳排放量最大,采掘业的间接碳排放量最多;（3）机械设备制造业和建筑业是吸收碳转移最多的两个部门,且主要输入部门为机械设备制造业和炼焦化工金属产品制造业,因此这两个主要输入部门为推行碳减排的重点产业部门。最后根据研究发现,从给出重点产业碳减排绿色科技发展路径、能源绿色低碳转型科技创新路径和促进产业结构优化、增强政策法规导向支持等方面提出相关对策。     

A Dual-Pointer guided transition system for end-to-end structured sentiment analysis with global graph reasoning

Structured sentiment analysis is a newly proposed task, which aims to summarize the overall sentiment and opinion status on given texts, i.e., the opinion expression, the sentiment polarity of the opinion, the holder of the opinion, and the target the opinion towards. In this work, we investigate a transition-based model for end-to-end structured sentiment analysis task. We design a transition architecture which supports the recognition of all the possible opinion quadruples in one shot. Based on the transition backbone, we then propose a Dual-Pointer module for more accurate term boundary detection. Besides, we further introduce a global graph reasoning mechanism, which helps to learn the global-level interactions between the overlapped quadruples. The high-order features are navigated into the transition system to enhance the final predictions. Extensive experimental results on five benchmarks demonstrate both the prominent efficacy and efficiency of our system. Our model outperforms all baselines in terms of all metrics, especially achieving a 10.5% point gain over the current best-performing system only detecting the holder-target-opinion triplets. Further analyses reveal that our framework is also effective in solving the overlapping structure and long-range dependency issues.     

中国乘用车物质代谢与碳减排策略

中国是全球最大的汽车制造和消费国,汽车行业带来的资源消耗和温室气体排放受到了学者的广泛关注.辨析汽车行业的物质资源代谢特征和碳减排潜力可为落实循环经济政策和实现可持续发展提供科学依据.本文基于动态物质流模型,预测了中国乘用车中21种物质材料的代谢特征,评估了乘用车使用过程中的碳减排潜力.研究结果表明:①1949-201...     

居民视角下民族社区旅游化的空间演变过程及特征——以肇兴侗寨为例

从空间角度揭示旅游化的演变过程和特征可为深刻理解社区现象或问题提供参考.本文选取肇兴侗寨为案例地,通过2013年、2018年2次实地调查,采用参与式制图和半结构访谈获取一手数据,运用景观价值理论和质性空间分析方法,通过居民视角的景观价值变化探索社区旅游化在空间上的演变过程与特征.研究发现:①肇兴侗寨社区旅游化的过程包括...