基于科技创新领军人才的科研经费投入产出分析

在定性研究科研经费投入与科技产出之间关系的基础上,构建模型定量分析了科技创新领军人才在科研经费投入产出中的作用,并以科研项目经费碎片化程度作为调节变量.采用中科院层面1997年到2015年共19年的时间序列数据,研究所层面从2008年到2015年共8年的面板数据,共197组,2167个数据进行实证分析.得到的主要结论有:第一,以中国科学院为样本,得到了其科技创新领军人才,在科研经费投入不变的情况下,当不存在项目碎片化时对产出的弹性系数为0.92,当存在项目碎片化时对产出的弹性系数为0.85,但领军人才没有规模效应;第二,得到了项目碎片化程度是影响经费使用效率的重要调节变量,项目碎片化程度对产出影响的弹性系数为-0.76,项目碎片化程度影响领军人才作用的发挥,会降低约8%的效果;第三,以30个研究所的数据为例,得到样本研究所科技创新领军人才的弹性系数,各研究所的排名可能会因主要从事基础研究和应用研究而有所差别,由于产出导向,相同条件下从事应用研究的院所要比主要从事基础研究的院所排名靠前;第四,如果没有战略,领军人才的增多反而会增加项目碎片化程度,表现为领军人才数量虽然多但发挥作用不明显;反之,项目碎片化程度也会降低领军人才的作用.     

基于海量日志数据的移动APP用户行为研究

基于阿里巴巴旗下CNZZ移动统计产品,采集约5000万移动APP用户的海量日志数据,从碎片化、时段特征、用户稳定性、用户活跃度及用户使用轨迹五个方面分析移动APP的用户行为特征,为移动APP的开发运营者提供决策指导和理论依据.     

双机拍摄全景视频拼接算法研究

全景视频是一种新型的视频,近年成为研究热点.已有的研究和产品中,全景视频需六个或以上的相机拍摄,设备成本大,拼接时间长.提出一种双机拍摄拼接的算法.通过分析鱼眼图像的坐标系变换,得出了全景视频图像变换矩阵的求解方法,再采用变换矩阵对鱼眼视频图像进行转换,得到全景视频.实验表明文章的全景视频拼接算法拼接效果好,拼接速度快...     

面向能力培养和计算思维训练的线性代数混合式教学改革与实践

提出了以能力培养为目标,以计算思维训练为手段的《线性代数》混合式教学改革与实践.首先,将计算思维引入线性代数教学过程,以计算思维训练驱动线性代数的现代教学和课程改革.其次,教师主体通过不断提升信息化教学能力,设计适合在泛在环境下碎片化学习的混合式教学过程,培养学生运用线性代数思维分析和解决专业问题的能力.问卷调查结果表明了实施混合式教学改革的有效性.     

自媒体时代网络推手参与下的负面网络舆论传播及治理研究——基于三方博弈视角

自媒体时代,纷繁复杂的网络信息填补着公众的碎片化时间,公众的注意力成为相关利益主体争夺的宝贵资源,网络推手应运而生,在负面网络舆论传播中有强大影响,成为治理网络舆论重要的研究对象.运用演化博弈方法构建了当事人、网络推手和监管者三方行为主体的博弈模型,对模型求解分析与数值仿真,研究各主体策略行为对负面网络舆论传播的作用机理,继而提出治理对策.通过对网络推手参与下负面舆论传播作用机理和影响因素的分析,有针对性的提出了降低负面舆论传播的监管成本、提高监管者的处罚力度、提高负面舆论传播成本、限制网络推手舆论传播收益等治理手段的具体措施.研究有助于有效治理负面网络舆论传播,净化网络空间.     

基于DEA模型的合肥市制造业研发效率分析

基于合肥市第二次全国R&D资源清查公报最新数据,运用数据包络分析模型分析合肥市制造业12个行业大类在R&D活动中的投入产出效率.实证分析结果表明,行业大类间的研发效率差别较大,行业间对研发资源的管理使用水平不均.可通过加大研发资源的投入、人才引进、改进管理水平和调整行业规模进一步提高研发投入的效率.     

网络视频媒体独播节目提供模式与广告定价模式研究

通过构建网络视频媒体独播节目的最优决策模型,分析了独播节目的节目提供模式与嵌入式广告定价模式问题.研究得到当嵌入式广告采用CPM定价模式时:若嵌入式广告价格价较低,网络视频媒体应同时提供收费模式与免费模式的视频节目;若嵌入式广告价格较高,网络视频媒体应只提供收费模式的视频节目.当嵌入式广告采用CPC定价模式时:若嵌入式广告价格价较低,网络视频媒体应同时提供收费模式与免费模式的视频节目.两种定价模式下嵌入式广告价格的相对大小决定了网络视频媒体的节目提供模式.     

一种基于欧拉的非接触式检测生理参数的加速方法

成像式光电容积描记技术(IPPG)是近几年发展起来的一种新的检测生理参数的技术.欧拉视频放大技术以一种空间多尺度的方法来研究像素随时间的变化,揭示了视频中微弱运动的变化,使得现代的医学技术更好地发展.在环境光照射下使用智能手机的摄像头采集人脸部视频,将原始视频信号进行欧拉放大提取心率和血氧饱和度.传统的欧拉放大技术基于YIQ色彩空间,所以要对采集到的视频做一个色彩空间转换,放大完后再由YIQ空间转换到RGB空间,这种方法计算量大,耗时多,不利于生理参数的实时检测.提出一种不对色彩空间进行转换,直接利用RGB空间对视频进行放大的方法.与传统方法相比,RGB色彩空间测量的准确性与YIQ色彩空间具有高度的一致性,同时处理速度提升了百分之三十以上.     

MOOC视频学习行为大数据分析

分析了MOOC观看视频行为数据的特征和影响学习者持续观看视频的因素,以及MOOC最受欢迎视频时长的分析方法.研究结果表明MOOC观看视频行为数据具有稀疏性和低秩的特点,在MOOC观看视频行为数据中包含了大量无效的学习行为;影响学习者持续观看视频的因素很多,且相互独立,不存在主导因素.本研究对促进MOOC课程的建设和发展有积极的作用.     

高校实验资产内部竞价配置机制及效率研究

采用内部竞价的方法,对高校实验资产进行配置,通过机制的设计,在多方博弈的过程中,使讲真话是竞标者的最优策略,从而实现资源的最优配置,提高资源的使用效率,促进实验资源的良性发展,达到社会效益最大化.     

结构化的教学设计促进学生数学学习模型的建立

“工欲善其事,必先利其器”,告诉我们做好一件事情,准备工作很重要.对于学习而言,好的学习模型就是准备,对于后续的学习非常重要,然而在教育教学实践中,许多碎片化的,无经验的学习不利于学生学习模型的建立,导致许多学生不会学习,或学习效率低下.研究者试图通过结构化教学设计促进学生数学学习模型的建立,进而带来学生数学思维的进阶和成长.     

土地资源投入产出模型

本文研究土地资源投入产出模型,内容包括三部分:1.提出土地资源投入产出模型的基本思想和表达式,以矩阵形式建立各生产部门产品的生产与使用平衡关系式,以及土地资源的使用方程组;2.研究在包含土地改造部门情况下的完全消耗系数和完全占用系数的计算公式;3.进行土地资源变动的数量分析。     

基于最小生成树的二维图像深度分配

随着三维视频资源需求的增长,二维转三维(2D-3D)转换技术成为三维(3D)图像处理技术研究的焦点.由于2D视频中没有包含深度信息,2D-3D转换技术的关键在于2D视频中深度信息的提取.提出一种基于最小生成树的二维图像深度分配方法.利用最小生成树的方法对图像进行分割,然后先验理论对分割区域进行深度分配以产生合适的深度图像.最小生成树的方法不需要设置较多参数,对于不同场景的图像有较强的自适应性,而且最小生成树算法具有算法简单,运行速度快的优势.     

基于Vanilla算法的网络视频推荐策略研究

伴随移动互联网和通信技术的发展,人们对视频的需求日益凸显,互联网带来更多便捷的同时也带来了信息过载的问题.视频推荐系统的优点在于帮助视频网站挖掘用户的偏好信息,从人们精准信息获取的需求出发,以视频播放网站为研究对象,研究视频推荐算法的实现和视频推荐策略的生成,首先分析了已有视频推荐算法存在的问题,其次,借助Vanilla算法和专家排序的方法规避视频评分的个体差异性,再次,在最近邻用户选择的过程中,充分考虑社交网络中的情境信息,进而改善了推荐数据有效性和预测准确度的问题.最后,提取爱奇艺视频网站的实验数据,验证了推荐策略的科学性和有效性.     

中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的影响因素

为了更好地发挥中巴地球资源卫星的社会效益,同时为中巴地球资源卫星的使用和管理部门提供决策参考依据,应用条件价值法(CVM),采用支付意愿问卷调查的方式,通过数据统计和回归分析,对中巴地球资源卫星的社会效益进行定量评价,得到了影响中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的主要因素.共发放问卷2330份,收回有效问卷2285份,通过对问卷数据的描述性统计,得到支付意愿的分布情况和在各单一因素影响下的变化规律.用主成分分析简化影响因素,运用二元Logit回归模型和Tobit模型,得到在所有的影响因素中,对中巴地球资源卫星的重视性、个人平均年收入是影响被调查者对中巴地球资源卫星社会效益的支付意愿的主要因素.研究结论使得中巴地球资源卫星的收益和成本的比较成为可能,为政府制定相关政策提供理论基础.     

多场景下复杂监控视频的前景目标提取

主要针对第十四届中国研究生数学建模竞赛D题基于监控视频的前景目标提取问题展开研究.首先建立经典模型,通过对经典模型的不足之处提出针对性的优化而建立起来的优化模型:核密度优化模型,ViBe优化模型,深度卷积神经网络优化模型.上述优化模型对监控视频前景目标提取的平均F1分数为0.83.最终提出加权模型,对视频显著目标进行提取得到包含显著前景目标的帧标号.实验结果表明,加权模型能有效提取显著前景目标,并且能成功检测出视频中的单帧.     

工程项目资源均衡优化的混合遗传算法研究

"工期固定—资源均衡"优化是指在工期一定的条件下,合理调整网络计划的某些工序,以实现资源均衡利用的一种管理方法.本文基于工程项目资源均衡优化方法中常用的遗传算法和最小矩法,提出了一种混合遗传算法.该算法首先使用遗传算法得到一个较好的初始点,然后采用最小矩法进行局部优化,克服了遗传算法局部寻优能力不足的缺陷,增强了算法的优化效果.最后通过算例分析验证了该混合算法的可行性和有效性,因而是一种较好的优化算法.     

视频监控系统中运动目标的阴影消除

本文通过分析阴影的像素特征,建立了一个关于目标帧与背景帧的对比帧来实现阴影监测和消除.为了研究问题方便,本文只考虑视频系统中的摄像头是固定位置的,并且检测目标区域中的较大阴影.利用光流法技术和背景差方法,运动目标能被快速准确的提取出来.同时,背景帧、前景帧及它们的对比帧也被提取出来,而对比帧具有更好的阴影特征.在对比帧上,可以使用静态图像处理技术的一些高效算法,来实时检测阴影区域.本文提出一个对比帧的建立方法,并进一步利用水平集方法来定位阴影区域和消除阴影.通过实验,在选择合适的阈值下,该方法是有效而快速的.     

基于时空非局部相似性的视频超分辨率重建

针对现有的超分辨率重建方法在复杂运动模式下的鲁棒性不强,以及容易出现边缘模糊和重影的问题,提出了一种基于时空非局部相似性的视频超分辨率重建算法(STSR),实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升.该算法构建了一种快速鲁棒性的基于Zernike矩特征的视频帧间非局部模糊配准机制,并在此基础上通过时空域非局部相似性信息融合实现超分辨率重建.文章算法的优势主要在于不依赖于精确的亚像素运动估计,具有较好的旋转不变性及噪声鲁棒性,能够适用于局部运动和角度旋转等复杂的运动模式.实验结果表明,提出的算法不论是从主观视觉效果,还是从定量客观评价指标方面,均优于现有其他算法.     

网络侧估计终端用户视频体验建模后续研究

在2017年"深圳杯"数学建模挑战赛中,针对移动视频业务中网络质量与终端用户视频体验之间的关系进行了深入研究,分析了视频初始缓冲与发生卡顿的原理,分别基于数据驱动和物理背景,分析建立了初始缓冲时延和卡顿占比模型.本研究是针对初始缓冲时延模型的进一步改进.一方面,针对原模型在初始缓冲峰值速率较小情况下预测精度低的问题,引入了稳峰比的概念,修正了原模型中不合理的假设,显著提升了预测精度;另一方面,通过图示检验法分析了模型的异方差性,并建立了区间估计模型,从而更准确地反映数据的分布特征,扩大了模型的适用范围.