创业者网络管理能力与创业机会识别及开发——一个有调节的中介模型

随着我国经济新常态迈向新阶段，社会网络对科技型初创企业创业者的作用愈加重要。由此，提出一个创业者网络管理能力（ENMC）模型，该模型涉及创业者在规划、构建和维持社会网络中的角色，通过创业网络质量的中介作用进一步与创业机会识别、开发相关。借鉴关系生成、公司网络管理以及社会能力理论，构建创业者网络管理能力三维结构模型：网络规划能力（NPC）、网络构建能力（NSC）以及网络维持能力（NMC）。最后，实证检验环境动态性正向调节创业网络质量在创业者网络管理能力对创业机会识别与开发关系的中介作用，发现相比弱环境动态性，强环境动态性条件下，创业者网络管理能力通过创业网络质量对创业机会识别与开发的影响更大。     

重大公共危机中科研协同团队识别研究——以诊断试剂为例

遴选合适的科研机构以整合成科研协同力量对于应对重大公共危机，尤其是对于防治和遏制新型冠状病毒肺炎等重大紧急疫情至关重要。首先，构建科研力量协同整合潜在对象识别理论模型，并在此基础上构建识别方法。以突发重大公共危机中的诊断试剂科研攻关为研究对象，以诊断试剂领域科研力量协同整合作为案例进行实证研究。最终识别出7个协同合作群组及29个关键核心机构，而且可将其整合为针对不同科研攻关需求的科研力量。结果还表明，在整合诊断试剂领域科研力量时，高校是与其它机构衔接的主要核心纽带，来自国家层面的科研院所及军队系统机构可以提供有力支持，而高新技术企业也是不可忽视的重要力量。     

基于CEEMDAN-EBA我国碳排放交易价格影响因素分析

本章以上海市碳排放交易所公布的碳价数据为样本,使用改进的CEEMDAN方法及小波变换将碳价序列分解并降噪,运用极值边界模型对各因素的影响程度进行分析.分析结果发现:市场内在和外在机制均对碳排放权价格产生显著影响.从市场内在机制来看,能源价格对碳价存在较大的影响,而市场外部环境中,经济发展水平、欧盟碳交易市场CER期货价格以及人民币对欧元汇率均显现出稳健性的影响.     

核安全文化对核电厂建设成本的影响分析

核电由于涉核其建设周期长,加之国内外核安全的严格要求,为此核电厂的建造成本与核安全要求高度正相关.在其建造的过程中,核安全局会按要求严格审查业主、施工单位的各方面,一旦发现与标准不符,监管层有权立即终止核电厂的建造.由于核电的前期成本投入占比大,设备的制造和购买与工期环环相扣,如若中途停工,将对后续的工期造成严重的影响.另外,若核电站建成进入运营期以后发生核安全事故,则属于颠覆性的事故,不仅会带来环境人文问题,还会导致整个厂址废止.因此,核电站从一开始就必须考虑核安全的影响,以及由此带来的经济性问题,尽可能避免潜在危险因素的发生.     

参与产学研合作对科研人员国际和国内论文发表的影响——区域边界和院校层次的调节作用

当前文献对参与产学研互动是否会正向或负向影响科研人员的学术绩效尚未形成一致结论。本文搜集参加广东省企业科技特派员计划的共3 524名科研人员的相关数据,考察参与学企人员流动形式的产学研互动对其学术绩效的影响,包括对国际和国内论文发表的影响。研究发现,参与学企人员流动对学术绩效既有正向促进作用,也有负向削弱效应。结果表明,参与计划对特派员国际论文发表的促进作用大于国内论文。参与后,特派员国际论文发表的增长速率有显著增加,而国内论文发表的增长速率却明显减低。且高层次院校科研人员参与学企人员流动比一般院校人员获得更高的国际论文产出。本地科研人员参与学企人员流动能够比区域外人员获得更高的国际论文产出。研究结论对平衡科研人员学术研究和创新成果转化活动的政府产学研政策、学研机构行政机制和企业管理策略都具有重要参考价值。     

商业银行无介质服务的研究与思考

随着数字化智能时代的发展,基于移动互联网和智能设备的高度普及,围绕着生物识别、光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、网证等新技术的场景运用,大部分金融机构已实现了线上化的银行金融服务,新技术应用促进了商业银行无介质服务体系的建设和创新,进一步提升了客户体验。     

关于对义务机构受益所有人身份识别工作的思考及建议

随着反洗钱金融特别工作组(FATF)第四轮互评估的进行,反洗钱监管形势趋严,为更好的配合互评估工作的进行,人民银行先后印发了系列文件,其中包括加强对非自然人客户受益所有人身份识别工作,旨在提高受益所有人信息透明度,防范因复杂股权或控制权结构而导致的洗钱和恐怖融资风险。本文通过对义务机构调研,发现其在完成受益所有人身份识别工作中遇到了一定的问题及困难,并就如何解决问题及困难提出几点建议。     

基于深度学习的跳频信号识别

针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题，提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换，得到二维的时频矩阵；接着提取信号的轮廓特征，构造三维矩阵作等高线图，并对等高线图进行预处理；最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试，进而实现分类识别。仿真结果表明，在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上，在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时，所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB，比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明，所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。