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1.
数字化时代的经济运行方式呈现出数据驱动、万物互联、创新迭代的特征,数字经济的数字化、网络化、智能化属性对创新活动产生了深刻影响。运用空间杜宾模型,对361座城市2010-2018年度数据进行实证检验。检验结果表明,数字经济发展不仅能够带动本地创新绩效提升,而且对周边城市创新绩效也具有显著正向影响;与中、西部地区相比,东部地区数字经济对创新绩效的促进作用更强,空间溢出效应也更显著。由此,建议可从挖掘数据要素价值、搭建数字化平台、推动数字技术创新等角度发展数字经济,促进本地区和周边地区创新绩效共同提升。 相似文献
2.
从中层管理者视角出发,基于注意力基础观理论,运用扎根理论研究方法,分析构建国有企业探索性内创业过程机制模型,并动态阐述中层管理者推动下国有企业探索性内创业的3个战略阶段:动机形成阶段、制度性筛选阶段和嵌入性销售阶段。研究结果表明,政策红利不再、中层管理者个体创业导向引发国有企业探索性变革;中层管理者根据注意力配置机制,对探索性创业机会进行制度性筛选;通过制度、自我、同侪、高层管理者4个层次,实现国有企业注意力聚合,最终实现探索性内创业。结论不但丰富了企业内部创业相关研究,也为如何激发中层管理者在企业内部创业的管理实践提供了启发。 相似文献
3.
基于创造力成分等多维理论,构建以团队反馈寻求行为为中介变量,团队凝聚力为调节变量的被调节的中介效应模型,以期深入解释创新团队成就目标导向如何影响其团队科学创造力。基于129个理工科大学生科技创新团队数据,研究结果表明,团队学习目标导向和团队表现目标导向分别与团队科学创造力有显著的正向和负向关系;团队反馈寻求行为在团队成就目标导向与团队科学创造力间起部分中介作用;团队凝聚力负向调节团队反馈寻求行为与团队科学创造力间的关系,并弱化了团队成就目标导向通过团队反馈寻求行为对团队科学创造力的间接影响。结论对提高科技创新团队科学创造力有一定指导价值。 相似文献
4.
依托已有的研究成果构建了家政服务人力资源供给质量评价指标体系,利用AHP-TOPSIS模型对京津冀家政服务人力资源供给质量进行了评价和排名,并使用障碍度模型分析了员工制、准员工制、培训学校、中介制四种类型家政机构人力资源供给质量的关键制约因素,在此基础上,给出了不同类型家政机构人力资源供给质量改善的针对性建议,为家政服务人力资源供给质量的改善提供参考依据。 相似文献
5.
[目的]以河北省奥运村核心区、京张高铁、大唐电厂、京蔚高速、延崇高速5个建设项目为研究对象,分析我国现行征地程序制度在实际实施中存在的问题,并提出有针对性的政策建议,为我国征地程序的完善和征地工作的开展提供参考。[方法]通过问卷调查和访谈了解农民对于征地的认知,从自由的事先知情的同意(FPIC)原则的4个方面对征地程序制度及实施情况进行对比分析。[结果](1)我国的土地征用程序不能完全符合FPIC原则,(2)征地程序实施的偏差使农民权益受损,(3)征地中的非正式治理方式激化征地矛盾,(4)政府和农民的对立关系破坏平等协商机制,(5)政府对不同规模征地项目的实施行为存在明显差异。[结论]保障农民权益和减少用地矛盾需要从FPIC层面完善征地程序,增强在实施中的程序公开和透明,并打破政府和农民之间的对话壁垒,实现协商的"全过程性"和"灵活性"。 相似文献
6.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
7.
运用空间数据分析方法,检验产军协同、政府科技支持与技术创新效率在我国省域间的分布格局。研究表明,三者均存在显著的正向空间相关性,即正向空间溢出效应,并且在不同地区形成局部空间集聚,存在高低非均衡的“俱乐部”现象。基于空间误差模型和空间滞后模型,实证检验产军协同、政府科技支持对技术创新效率的影响。结果发现,从全国和分地区看,产军协同、政府科技支持均能够显著促进技术创新效率提升,并且二者存在显著的交互作用,能够发挥彼此间的互补效应,进一步促进技术创新效率提升;不同地区产军协同、政府科技支持对技术创新效率的影响程度存在较大差异,西部地区产军协同、政府科技支持对技术创新效率的促进作用比东部和中部地区显著。 相似文献
8.
成渝城市群逐渐发展成为我国经济的第四大增长极,在全球创新中心东移、创新驱动发展成为时代要求的背景下,建设成渝全国科创中心上升为国家战略.成渝两地创新资源在西部地区优势明显,两地不要强调"补短板",要做强自己的特色和优势,差异化建设全国科创中心.基于修正的"万有引力模型",根据成渝两大城市的联系强度,成渝全国科创中心建设宜成为"工"字型核心城市区,明确"点—线—廊—带"的发展路径,同时从成渝层面、区域层面和国家层面推进一系列有针对性的政策. 相似文献
9.
10.
目的 以倪绍祥先生土地评价思想概括和我国土壤普查、土地类型述评为依据,探讨我国耕地评价工作完善路径和方向。方法 文章采用文献研究和对比分析方法。结果 (1)倪先生经过多年研究实践,形成以土壤调查为前提的,土地类型单元为基础,开展土地评价的系统思想。(2)我国土壤调查、土地类型工作中断,致使农用地分等定级、土地质量地球化学等工作缺乏扎实的数据基础,使得现有的耕地评价成果难以满足新时代耕地资源“三位一体”保护要求,也妨害国家对自然资源的科学管理。(3)国家生态文明建设、国土资源科技创新和自然资源管理机构职责整合等宏观背景,客观上要求将土地评价与土壤类型、土地类型相联系,夯实耕地评价的科学基础,创新耕地质量评价体系。(4)科学组织第三次土壤普查,服务于耕地评价实践,将土壤资源融入自然资源统一管理成为必然趋向。结论 倪绍祥先生有关土地评价思想,对于完善我国土地评价理论和方法体系,创新性开展第三次土地利用现状调查中的耕地质量调查专题,适应自然资源统一管理新形势具有重要借鉴价值。亟需科学组织新的土壤普查和土地类型调查研究,更新完善原有的土壤资源图和报告,深化中小尺度的土地类型调查研究,不仅深化人们对土地资源的客观认识,也为新的耕地质量评价提供客观、科学、高精度的数据基础提供可能。 相似文献