大学知识溢出驱动的双元创业能力构建研究

基于网络嵌入的视角,本文探索大学知识溢出驱动的技术创业过程中,企业通过对学术与产业网络嵌入来构建创业能力,获得成长动力的机制,并运用结构方程模型进行了实证检验。结果表明,创新探索能力和资源开发能力所组成的双元创业能力是创业企业有效利用网络资源并转化为成长绩效的内部关键因素。进一步研究发现,企业在向学术与产业网络的关系嵌入与结构嵌入中,创新探索能力得到了更显著的提高,对企业成长绩效的促进效应也更积极。并且,创生属性的特殊性导致大学衍生企业(USO)与产业衍生企业(CSO)的双元创业能力构建模式呈现出明显差异。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强，性能稳定等特点得到了广泛应用和研究，主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络，其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点，基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项，该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

从战略联盟到企业生态群:企业合作竞争的形态演进研究

阐明了企业合作竞争的内涵与动因，重点分析了战略联盟、网络组织、企业生态群这三种合作竞争形式的特征以及彼此之间的联系与区别，指出了这三种形式在企业合作竞争中的相互促进与演变的螺旋发展过程。     

广西实验动物信息平台电子物理网络支撑体系建设应用

为了协助广西壮族自治区科技厅、自治区实验动物管理委员会对全区实验动物的生产、使用、科研及教育培训提供管理支持,提高全区实验动物资源的利用效率,完成了对广西实验动物信息平台电子物理网络支撑环境的建设。文章主要从广西实验动物信息平台电子物理网络支撑体系建设的目的和意义,以及拟解决的关键问题入手,详细介绍了广西实验动物信息平台电子物理网络支撑体系建设内容和技术构建方案。     

智慧城市建设模式选择研究

为指导城市管理者对智慧城市建设模式进行理性选择,从智慧城市建设模式和建设环境相匹配的视角,构建了建设模式选择指标体系,分别对当前常见的5种智慧城市建设模式和城市建设环境进行评价。然后运用改进的TOPSIS 法对建设模式和建设环境之间的匹配度进行了建模分析,解决了传统TOPSIS 法中备选模式与正负理想解可能存在的距离同向性问题。研究结论中得到的垂直距离越小则表明该模式越优,即该智慧城市建设模式与该城市的建设环境越为匹配。     

虚拟存储技术的网络化实现及应用

随着信息数字化、网络化技术的发展，存储平台在信息系统中的地位越来越重要。虚拟存储技术的使用，推动了现代图书情报系统的集成化、共享化。本文简要介绍了虚拟存储的概念、网络化实现过程和几种的虚拟存储解决方案的实际应用。     

类脑智能研究现状与发展思考

近年来人工智能研究的许多重要进展反映了一个趋势:来自脑科学的启发,即使是局部的借鉴都能够有效地提升现有人工智能模型与系统的智能水平。然而,想要真正逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需要对脑信息处理机制更为深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。文章从受脑启发的新一代人工神经网络、基于记忆、注意和推理的认知功能模型、基于生物脉冲神经网络的多脑区协同认知计算模型等角度,并结合研究团队在类脑智能领域的研究进展,论述类脑智能的研究进展、发展方向和对未来发展的思考。     

基于人工神经网络的住宅性能综合评价研究

住宅性能的评价是住宅商品化的基础性工作,是住宅商品化前提。本文在分析住宅性能影响因素的基础上,将人工神经网络应用于住宅性能等级的综合评价中,提供了一条定量、客观评价住宅性能等级的智能化新方法。     

具有网络子系统的产品开发项目评价系统模型

建立了具有网络子系统的产品开发项目评价系统模型,其中特别考虑新产品与现有产品之间的相关性;用网络分析法对模型进行分析,将这种双向的相关关系体现到整个产品开发项目选择中;最后将该模型应用于实际的开发项目评价。     

高校网络群体性事件舆情演化规律初探——基于多项式拟合的定量分析

高校大学生群体由于文化素质高、思维活跃、关心社会、思想不够成熟等,在网络敏感事件的诱使下容易在网络上形成一些过激语言和行动,从而形成一些大规模的高校网络群体性事件,给社会造成了巨大的影响力。因此,有必要清楚地了解各类高校网络群体性事件网络舆情的演化规律,用定量分析的方法进行科学的论证和预测。本文通过搜集5个典型的高校网络群体事件舆情演化的历史数据,建立了基于多项式拟合的舆情演化规律模型,得到了各类高校网络群体性事件舆情演化的具体规律,为科学预测和及时应对高校网络群体性事件起到一定的借鉴作用。