考虑声誉效应的科技服务业与制造企业合作创新行为策略分析

采用博弈论的方法，考虑声誉效应对博弈双方效用、策略的影响，建立信号博弈模型，并分析精炼贝叶斯均衡，证明声誉水平、对声誉的态度以及技术市场价值的高低是影响建立合作关系的重要因素。探讨双方建立合作关系的行为策略，提出实现合作达成双赢的建议。     

基于贝叶斯网络和 TOPSIS 的供应商选择模型

本文首先在贝叶斯网络框架下， 建立供应商的评价体系及各项指标的概率分布， 借助于AgenaRisk 软件完成贝叶斯网络模拟。 其优势在于充分考虑供应商的多样可能性， 全面地进行供应商风险评估。 再结合 TOPSIS 的模型， 依据企业的偏好求得理想供应商。 通过组合方法， 本文在客观全面评价供应商的同时也能满足企业自身发展要求。 最后结合实际的案例， 证明模型的可行性。     

我国主要慕课(MOOC)平台《外贸函电》信息化资源对比分析

文章通过对国内主要慕课平台基本情况的介绍,对比分析《外贸函电》在课程指导资源、学习资源、课堂组织和互动、成绩评定和结业认证与课程资源上线等方面情况,对《外贸函电》学习者和教师就信息化资源的使用提出参考意见。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。     

基于事故树的无人机编队飞行冲突风险研究

为充分了解当前无人机编队飞行冲突事故征候的成因,并对其发生原因进行有重点的预防和对事件发生概率的精确预测,首先对其原因进行分析;总结导致其发生的基本事件,计算事故树模型的最小割集和各个基本事件的结构重要度;其次对无人机编队飞行冲突事故征候的发生概率进行取值,得出基本事件的概率重要度,指出基本事件发生概率对顶事件发生概率的影响,为以后无人机编队飞行安全性能的提高提供可靠建议。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。     

基层一线典型选树及宣传工作实践研究

当前国内企业改革面临着严峻考验,企业做好宣传工作是非常重要的,也是企业的一项重要任务。选树什么样的典型、宣传什么样的典型,对一个企业营造良好干事创业氛围、保障改革发展目标顺利实现具有极其重大而现实的意义。本文就新形势下如何做好典型选树及宣传工作进行了研究探索、总结提炼,从而得到一些实践方法。