基于SHEL模型的无人驾驶安全问题的人为因素分析

无人驾驶技术已然搭上了科技发展的高速路,近年来各大汽车公司先后将研发无人驾驶汽车提上日程并取得了不同程度的成果.各种关于无人驾驶技术的安全性问题的探讨也愈来愈多.采用SHEL模型对无人驾驶技术进行系统性的分析.其次,分别对软件、硬件、环境及人这四个核心部分所导致的人为因素进行安全问题分析,做到有效规避无人驾驶技术中安全问题的发生.最后,通过分析模型结果提出相关建议.     

大数据应用技术课程本研一体化教学体系建设

大数据应用技术课程对于数据科学的研究和发展、数据科学学科的建设、培育新型数据人才具有重要意义。本研一体化教学有助于提高本研学生的学习效率和创新能力,增强课程体系的延续性和实践性,重视学科交叉融合发展。从教学大纲修订、教学管理模式改革、教学评价方式三个方面探讨本研一体化教学体系建设的重点问题,全面阐述大数据应用技术课程本研一体化教学改革的路径选择和实践,致力于培养学生长期内驱力和创新能力,为国家和社会发展培育高质量数据人才。     

n-直觉多边形模糊有序加权距离算子及其在绿色供应商评价中的应用

n-直觉多边形模糊集(n-intuitionistic polygonal fuzzy sets)是三角形直觉模糊集(TIFS)和梯形直觉模糊集(TRIFS)的扩展形式。针对决策信息为n-直觉多边形模糊集的多属性决策问题,提出了一种基于有序加权距离测度的多属性决策方法。在分析现有n-直觉多边形模糊集距离测度方法不足的基础上,首先概括了n-IPFSs的概念和运算法则;其次提出了n-直觉多边形模糊有序加权距离算子(n-IPFOWD),并给出了该测度的权重确定方法;最后提出了一种基于n-直觉多边形模糊有序加权距离算子(n-IPFOWD)的多属性决策方法,并用绿色供应商评价实例验证了该方法的可行性和有效性。     

价值驱动的顾客需求重要度确定方法

传统顾客需求往往侧重于产品实物属性的表达,没有反映出顾客购买产品的真实意图和内在价值需求,不能有效地支持产品相关服务的设计。为突破传统需求分析方法的局限性,文章提出了价值驱动的顾客需求结构及其重要度确定新方法。新的顾客需求结构包含了目的、价值和需求三层结构及其内部关联关系。采用粗糙集方法确定了价值重要度、需求自相关关系以及价值和需求之间关联关系的取值,通过建立价值和需求映射模型将价值重要度转换为顾客需求重要度。以水平定向钻机需求分析为例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于Banzhaf权力指数的民机制造过程人为因素决策研究

随着现代技术水平的提高,民机制造过程中由机械原因造成的差错越来越少,而由人为因素引起的差错越来越多,并逐步演变成阻碍产品质量提升的重要因素。在传统的人为因素分析过程中,通常是依据经验来判断引发质量问题的人为因素,未有标准化模型对人为因素进行深入分析,且实际工作中可能存在团队领导一票决定的情况,所以人为因素决策的结果往往是治标不治本。因此,首先运用SHEL模型对现场问题进行定位;其次,通过研究国际民航组织（ICAO）规定的12项人为因素通病,编制针对民机制造过程的人为因素检查单;然后,采用Banzhaf权力指数法分配投票者的权利指数,通过团队决策的方法判断引发质量问题的有害人为因素;最后,针对人为因素决策结果提出相应的纠正措施。这一过程使得整个民机产品人为因素决策更客观化、合理化     

浅谈当前司法地方保护的表现和产生根源

司法地方保护是导致司法不公的一个重要原因 ,主要体现在案件的管辖、审理、执行、取证上。其产生的根源主要是受政治体制、财政体制的影响 ,以及司法体制内部结构不合理。解决司法地方保护问题必须改革政治体制、改革司法机关的财政供给体制、改革司法体制的内部结构。