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本文首先运用考虑非期望产出的SBM-SupSBM模型估计我国各省市绿色技术创新效率并进行分类:稳定上升类、平稳类、大幅度波动类以及下降类。之后从企业内部和外部两方面对绿色技术创新效率提升的影响因素提出假设,着重考虑大幅度波动类别省份的效率提升。运用面板数据模型各影响因素进行验证,结论显示:企业规模对绿色技术创新效率波动较大的省份起到显著的抑制作用,环境规制和技术进步对绿色技术创新效率波动较大的省份作用不明显。针对分析结果,提出结论:在提升绿色技术创新效率的过程中,应注重企业规模和技术进步的协同作用,以及技术的开放程度。 相似文献
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In this paper, we are interested in the regularity estimates of the nonnegative viscosity super solution of the $β$−biased infinity Laplacian equation $$∆^β_∞u = 0,$$ where $β ∈ \mathbb{R}$ is a fixed constant and $∆^β_∞u := ∆^N_∞u + β|Du|,$ which arises from the random game named biased tug-of-war. By studying directly the $β$−biased infinity Laplacian equation, we construct the appropriate exponential cones as barrier functions to establish a key estimate. Based on this estimate, we obtain the Harnack inequality, Hopf boundary point lemma, Lipschitz estimate and the Liouville property etc. 相似文献
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边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。 相似文献
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