管理者过度自信行为下煤矿安全监管机制设计研究

针对我国煤矿安全监管的现状以及管理者的过度自信行为,建立了包括政府、煤矿企业以及过度自信的煤矿管理者的两阶段多任务委托代理模型,并从理论上分析了过度自信行为对煤矿管理者自身的安全管理投入、煤矿企业的激励参数、政府奖惩力度以及政府安全绩效的影响,并与煤矿管理者完全理性的情况对比。研究表明,煤矿管理者的安全管理投入、政府奖惩力度以及政府的安全绩效在过度自信程度增大时都会越来越偏离煤矿管理者完全理性时的情形,最后给出算例并验证了相关结论,为我国煤矿安全监管和实践提供了决策支持。     

基于动力环境监控系统的空调节能减排技术研究

随着通信行业的飞速发展,网络覆盖面的扩大,基站的数量迅速增加。为满足通信设备工作的需要,基站内空调全年处于运行状态。在国家大力倡导节能减排、几大通信运营商降低能耗节约成本的背景下,各种基站节能技术不断涌现。文章依托动环监控系统,针对基站分布离散性及使用非智能空调的特点,对基站空调进行精密控制与故障告警提出了可行性方案,以求节能增效。     

“北斗”卫星导航系统在低空空域监管系统中的应用

从GPS和“北斗”两套卫星导航系统入手,建立了低空空域监管系统,分为GPS定位、“北斗 ”卫星通信、低空空域飞行器机载设备、地面控制中心四大模块。随着新一代“北斗”卫星 导航系统的组网和完善,可以完全摆脱GPS,只利用“北斗”系统来实现低空空域的导航与 检测,建立一个产权自主、功能完善、管理便捷的监管系统,在解决高空交通拥堵难题的同 时创造巨大的社会经济效益。     

移动设备动力环境监控系统的研究

以对现网运行的移动通信设备动力环境监控系统为研究对象。，介绍了其组成结构，结合吉林移动的集中监控系统，探讨了动力监控设备的局站设计、传输方式和选择以及系统组网方式，对移动设备的动力环境监控系统提出了初步的设计思路。     

浅论三网融合的推广与广播电视传媒体制革新

国家大力推进三网融合,对广电来说,既是机遇也是挑战;对传统、新兴媒体而言,是博弈也是合作。借三网融合的东风,广电将纳入国家信息化发展和国家发展战略之中。以融合为契机,广电应加速体制改革,增强核心竞争力和综合实力;转变运营模式和经营理念,适应市场竞争和用户需求;以融合为平台,推动企事业发展,促进文化产业链的形成、“大媒体”产业的融合。     

基于博弈的网络团购供应链信任协调机制研究

随着网络团购的快速发展,失信问题日益突出,此问题若得不到解决,将严重制约网络团购的发展规模.分析了影响供应链成员间信任的因素,并在运用KMRW声誉模型进行有限次重复博弈的基础上,引入第三方信用监管机构,设计了相应的约束机制和激励机制.分析结果显示,声誉模型对交易双方信任合作提供隐性激励,建立长期战略合作关系,有利于机会主义的守约行为;第三方信用监管机构的介入可以约束交易双方的机会主义行为,减少他们之间的信息不对称,能够最大限度的减少网络团购交易中的风险.     

基于混沌理论的金融系统稳定性研究

运用混沌理论,研究了金融系统稳定性问题.首先,通过理论分析得出金融系统的稳定性主要受金融创新、金融监管以及投资者的非理性行为三方面的因素共同影响;其次,借助混沌动力学中的Lo-gistic模型,从模型分析与数值模拟两个方面,对金融创新与金融监管这两个主要因素如何影响金融系统稳定性展开了深入的研究.最后,提出了当前在进行金融创新的同时,须加强金融创新与金融监管的协调发展,以保障金融系统稳定、有序运行,进而为经济社会的发展营造一个良好的金融环境.     

基于动环实现基站油机发电按次计费研究

本文分析了基站油机发电管理的现状,找出了基站油机管理工作中无法对发电次数进行自动核算统计的问题,提出了依托现有动环监控系统,结合GIS、GPS、和市电和油机发电自动判断技术,实现了基站油机的发电次数的精确统计。     

Network in network based weakly supervised learning for visual tracking

One of the key limitations of the many existing visual tracking method is that they are built upon low-level visual features and have limited predictability power of data semantics. To effectively fill the semantic gap of visual data in visual tracking with little supervision, we propose a tracking method which constructs a robust object appearance model via learning and transferring mid-level image representations using a deep network, i.e., Network in Network (NIN). First, we design a simple yet effective method to transfer the mid-level features learned from NIN on the source tasks with large scale training data to the tracking tasks with limited training data. Then, to address the drifting problem, we simultaneously utilize the samples collected in the initial and most previous frames. Finally, a heuristic schema is used to judge whether updating the object appearance model or not. Extensive experiments show the robustness of our method.     

一种基于曲线相似度进行业务流量监测的方法

提出了一种基于业务流量监测的方法,该方法屏蔽业务系统内部复杂的结构,以业务的有效性为监测的重点。该方法运用了统计学中的相关系数的概念来建立曲线相似度的数学模型。经过实验数据的相关验证,该方法在业务流量监测上非常是有效的。