非协同目标识别技术的研究进展

非协同目标识别技术是识别领域研究的新课题,它通过处理侦测到的目标 物理特征来实现对目标身份的识别。该技术可提供更全面、更完善的战场目标信息,有助于 作战人员及时掌握战场态势、减少友军误伤。从目标识别的基础理论开始,介绍了几种适合 非协同目标识别的融合方法及其改进措施,总结了目前非协同目标识别技术研究的主要进展 ,即采用基于统计推理的数据融合技术,对多个传感器侦测的目标特征信息进行处理,实现 了对属性、类型、型号、作战意图及威胁程度等目标信息的判定和分析。同时,指出国外一 些使用数据融合技术的武器装备已具备对多个非协同目标的识别能力和战场信息感知能力。 最后,提出了今后的研究方向。     

服装表演中服装美与舞蹈美的融合研究

通过分析探讨服装表演中所要展示的服装美、舞蹈美表达形式,提出将舞蹈的节奏与韵律与服装的设计创意、服装款式、服装材质和服装色彩等充分融合的观点,以期服装表演的完美展示和舞蹈元素在服装表演中的更大程度融入。     

基于时间序列聚类的多雷达数据融合

针对多雷达数据融合问题,提出了基于时间序列的聚类算法,用于实现航迹相关,即以时间序列为基础把聚类模型转化为基于特征匹配的聚类算法。进一步考虑到多目标密集时,部分来自不同目标的数据可能比来自同一目标的数据更接近,易导致关联错误,为此提出了基于时间序列的模糊聚类算法。对上述两种算法的聚类结果,应用卡尔曼滤波器实现滤波跟踪,在不同的情况下仿真后发现,在跟踪目标较少且相互位置较远的情况下,两种算法均有效,在跟踪目标较多且相互位置靠近的情况下,基于时间序列的模糊聚类算法更有效。     

基于文化视角下的跨国公司在华本土化战略研究

随着经济全球化进程的加快,许多跨国公司纷纷在中国实施本土化战略。文章首先基于“经典国家文化模型”,分别从四个维度分析了中西文化的差异,接着探讨了中西文化差异给跨国公司在华经营带来的有利影响和不利作用,提出通过实施本土化战略来实现跨文化管理的方案。然后,分别从企业文化、人力资源、产品服务、营销管理以及其他活动的本土化过程中,分析这些活动是如何促进中西文化的交融,从而促进跨国公司在中国的经营和发展的。     

基于消除空间冗余和图像修复的图像压缩技术

本文介绍了一种基于图像修复方法的图像压缩算法。首先对能够被精确覆盖的图像区域进行定位;然后将这些区域的信息消除以减少数据量;除了用于恢复被消除区域必要细节的数据外,对其余的数据进行编码以产生输出数据。在解码器中,使用从编码器中提取的信息可以重新获得被消除的图像区域。该修复技术利用偏微分方程（PDE）进行图像信息收集,其目的是达到图像压缩标准中的较高质量。本文还针对各种图像开展该算法的研究。采用这种算法,在图像质量可接受的条件下,压缩比可高达1：40。实验结果表明,与JPEG压缩方法相比,该算法在高压缩比下图像质量明显提高。     

完善信用机制为振兴东北老工业基地创造条件

振兴东北老工业基地,社会信用体系建设是一项十分重要的工作。如果没有良好的社会信用体系,要振兴东北老工业基地是不可能的。因此,政府一定要把这项工作抓紧抓好,以促进东北老工业基地的振兴。     

保护和引导民间融资行为促进民间金融市场的健康发展

振兴东北老工业基地的一个重要环节就是发展民营经济,而制约民营经济发展的瓶颈问题就是融资难,金融的有效需求解决不了。民间融资行为虽然有不可避免的非规范之举,但它是一种需求的无奈选择,在价值判断上既要肯定它弥补需求的积极作用,也要注重引导和规范它的非规范行为,使它沿着规范的轨迹健康运行。     

Time compression (dis)economies: An empirical analysis

Research Summary: To investigate time compression diseconomies (TCD), this study estimated time–cost elasticities using 459 oil and gas global investment projects (1997–2010). Results show that the average cost of accelerating investments is negative: a firm could cut $6.3 million in costs of a single project by accumulating asset stocks 1 month faster. About 88% of the projects exhibit negative time–cost elasticities with over 39% of unrealized economies of time compression. Only 12% of the projects are subject to TCD. These time inefficiencies or frictions do not negate the existence of TCD, but suggest they are less prevalent than assumed in the literature. Management experience, R&D investment, firm size, economic development, and political stability are shown to be associated with greater time compression efficiency. Managerial Summary: How fast should firms invest? The conventional view is that acceleration increases market revenues but also inflates costs. However, there is no recent empirical evidence of this tradeoff. Our article systematically investigates the costs of compressing time in investment projects. Results show that most firms in the oil and gas industry are significantly time inefficient in their operations. Specifically, by accelerating investments, firms would also substantially decrease costs. We estimate the magnitude of these time inefficiencies for specific oil and gas industries and firms and study which strategies might mitigate this problem. This fine‐grained analysis should help firms assess their financial incentives to accelerate projects and prove informative to stock market analysts’ valuations of firm investment timing.     

颈性眩晕与颈背部肌纤维织炎的中西医结合治疗

为观察＂激痛点＂按压与手法弹拨治疗对颈性眩晕的临床疗效,对285例颈性眩晕患者进行临床症状分析,并用按压与手法弹拨颈背部为主进行治疗,观察其临床症状出现频数改善情况。结果为治疗前后患者头痛、视物障碍、眩晕和颈背痛等症状明显改善,总体疗效评价示痊愈242例,占84.9%;好转33例,占11.6%;无效10例,占3.5%。总有效率96.5%,表明＂激痛点＂按压与手法弹拨是治疗该病一种安全、有效的方法。     

基于结构-语义融合的评论文本情感分类研究

为了解决当前部分情感分析模型片面依赖文本语义特征、忽视句法结构特征的问题,提出了一种基于结构-语义融合的情感分类模型SF-TLSTM(sentiment-fusion-tree LSTM),即将句法结构信息与语义信息进行融合,全面提取文本特征。首先,将BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型引入TreeLSTM(tree-structured bidirectional LSTM)网络结构中;其次,利用SimCSE(simple contrastive learning of sentence embeddings)模型的自监督训练对BERT获得的向量表示进行数据增强;最后,通过节点编码的方式在构建的TreeLSTM网络上实现结构语义特征融合,并与基线模型进行多组对比分析。结果表明：在斯坦福大学发布的SST(stanford sentiment tree-bank)数据集上,SF-TLSTM模型相较于经典树形结构情感分类模型获得更高的准确率,其中在二分类任务中的准确率达到了96.79%。所提方法能够全面...