速度的测不准关系和光速恒定原理

基于量子力学可以获得速度的测不准关系,这样光速作为速度也将是测不准的．在小时空范围和高能时,光速应有统计涨落．这些结果和真空中光速恒定原理存在矛盾．相对论和量子论只有在它们发展以后才能完全统一     

误差理论中几个模糊概念辨析

对误差理论中几个模糊不清,容易混淆的概念进行了探讨,并提出了用“不确定度”概念代替“误差”概念的必要性。     

在实验教学中适时引入不确定度概念

本文描述了在实验教学中引入不确定度的必要性,分析了不确定度、误差、偏差之间的联系和区别,不确定度如何求算以及如何抓住时机在实验教学中适时引入等问题．     

大学物理实验的不确定度评定

本文介绍了不确定度的有关概念,给出了在大学物理实验中计算直接测量的展伸不确定度的简化公式．     

三线摆测转动惯量的不确定度分析

本文根据不确定度的分析方法,结合三线摆实验的教学情况,对转动惯量测量的不确定度进行了分析,并给出了完整的测量修正和计算结果．     

创业者目标导向与效果推理——被调节的中介模型

基于社会认知理论和效果推理理论,探究创业者目标导向对效果推理决策逻辑的影响效果,以及创业自我效能感的中介作用和环境不确定性的调节作用。基于199位创业者的调查问卷进行实证检验,结果表明：（1）学习目标导向对效果推理存在正向作用,绩效趋近目标导向对效果推理存在正向作用,绩效规避目标导向对效果推理存在负向作用;（2）创业自我效能感在三种目标导向与效果推理的关系中均具有中介作用：（3）环境不确定性对创业自我效能感与效果推理之间的关系具有正向的调节作用,并且进一步调节创业自我效能感在三种目标导向与效果推理之间的中介作用。本研究基于创业者成就动机的视角深化了效果推理前置因素的研究,揭示了在不确定环境下不同的动机倾向对效果推理影响的差异性。     

独立董事网络嵌入对企业多元化战略的影响研究冗余资源和环境不确定性的调节作用

本文基于社会网络理论,以2011-2017年A股上市公司为样本,实证检验了企业嵌入独立董事网络与多元化战略的关系,并探讨了环境不确定性和冗余资源的调节作用。研究发现,网络中心度和结构洞丰富度均与多元化程度呈正相关关系;环境不确定性和冗余资源均正向调节网络位置与多元化程度之间的关系;而环境不确定性和冗余资源的交互项负向调节网络位置与多元化程度之间的关系。在排除各种可能存在的内生性问题后,以上结论依然成立。研究结论丰富了社会网络领域的文献,对于企业在高度不确定的市场环境下实现多元化经营具有一定启示。     

好心不得好报？伦理型领导对新产品开发绩效的影响

既有关于伦理型领导与绩效关系的研究强调伦理型领导通过塑造员工认知和行为、营造组织氛围、提高企业社会责任等机制影响绩效,低估了伦理型领导在信息处理过程中对绩效的影响机制.本研究引入信息处理理论,以战略决策周密为中介变量、环境不确定性为调节变量,探索伦理型领导和新产品开发绩效之间的关系.结合探索性案例研究与问卷调查,研究发现： 战略决策周密部分中介伦理型领导对新产品开发绩效的正向作用;环境不确定性加强了伦理型领导对战略决策周密的作用;环境不确定性加强了战略决策周密的中介作用.研究表明,在高不确定性的环境下,伦理型领导更倾向采取周密的信息处理模式,进而提高了新产品应对不确定性环境的“反脆弱性”,也因此提升了新产品开发绩效.     

A novel personality detection method based on high-dimensional psycholinguistic features and improved distributed Gray Wolf Optimizer for feature selection

Existing personality detection methods based on user-generated text have two major limitations. First, they rely too much on pre-trained language models to ignore the sentiment information in psycholinguistic features. Secondly, they have no consensus on the psycholinguistic feature selection, resulting in the insufficient analysis of sentiment information. To tackle these issues, we propose a novel personality detection method based on high-dimensional psycholinguistic features and improved distributed Gray Wolf Optimizer (GWO) for feature selection (IDGWOFS). Specifically, we introduced the Gaussian Chaos Map-based initialization and neighbor search strategy into the original GWO to improve the performance of feature selection. To eliminate the bias generated when using mutual information to select features, we adopt symmetric uncertainty (SU) instead of mutual information as the evaluation for correlation and redundancy to construct the fitness function, which can balance the correlation between features–labels and the redundancy between features–features. Finally, we improve the common Spark-based parallelization design of GWO by parallelizing only the fitness computation steps to improve the efficiency of IDGWOFS. The experiments indicate that our proposed method obtains average accuracy improvements of 3.81% and 2.19%, and average F1 improvements of 5.17% and 5.8% on Essays and Kaggle MBTI dataset, respectively. Furthermore, IDGWOFS has good convergence and scalability.