Performance analysis of the cultural and creative industry: a network‐based approach

The cultural and creative industries (CCIs) in Taiwan have gradually contributed to the national economy under the impetus of government policies. We employ a two‐stage data envelopment analysis model with an additive efficiency decomposition approach to measure the profitability and marketability of 22 Taiwanese cultural and creative companies. Furthermore, we employ the network‐based ranking approach to identify benchmark inputs/outputs, and the strengths and weakness of each company. Our empirical results show that the profitability of the cultural and creative companies is better than their marketability. Companies in the industries of publishing, creative life, popular music, and cultural content averagely perform better than those in the other three types of CCIs in terms of profitability. Companies in the creative life industry are on average more efficient than those in the other five types of CCIs in terms of marketability. The profitability/marketability matrix of cultural and creative companies is also presented.     

三点等间隔线列阵目标定位存在唯一解的充要条件

简要介绍了三点等间隔线列阵目标定位的原理,证明了目标定位存在唯一解的充要条件是:τ12≠τ23,并给出了它的等价条件,为战斗使用线列阵提供科学选择.同时,指出了时延的距离表达式在不同文献中形式不一致的原因;给出了m个水听器时,由时延进行目标定向的公式.     

飞行器动力学环境预示技术应用研究

动力学环境试验技术已被广泛应用 ,但动力学环境预示技术还没有得到很好的重视和发展。讨论了几种动力学环境预示方法的特点 ,着重研究了统计能量分析 ( SEA)方法的原理及其应用 ,并以某型号发动机长尾喷管舱为例 ,具体给出其工程分析估计过程     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

初始误差和制导工具误差估计的非线性方法

准确估计初始误差和制导工具误差是机动发射飞行器精度鉴定必须解决的重要问题之一,提出了一种基于非线性模型的误差估计新方法。给出了平台初始失准角向定向误差的转换方法,采用不动点迭代法实现真实视加速度的精确计算,将真实发射系的轨道参数表示为初始误差和工具误差的非线性函数,结合外测数据建立了同时估计初始误差、工具误差、外测系统误差、遥外测时间零点偏差的非线性模型,避免了初始误差的线性化近似。给出了Bayes极大后验估计方法,利用非线性模型和先验信息获得误差的最优估计,证明了估计方法的收敛性。仿真结果表明,所提方法提高了初始误差和工具误差的估计精度,并实现了测量数据的自校准。     

基于二代小波的三维虚拟人脸的LOD简化模型研究

针对三维虚拟人脸数据量大的问题,结合曲面多分辨率细分模型,首次提出了具有C2连续光滑的对称性双正交三次B样条小波的快速提升构造方案。算法通过引入 s-lift和w-lift算子,根据B样条的两尺度及小波二阶消失矩关系构造了l和h滤波器。定义了一个与顶点角标无关的提升运算以得到一个平面张量积形式的B样条小波函数,从而将提升构造算法推广到二维,研究了三维人脸网格曲面的张量积小波变换LOD控制算法。对误差计算进行了定义和分析,并对三维人脸的LOD小波控制算法进行了优化。结果表明:二代小波LOD模型压缩率高,人脸曲面失真度小。     

定性定量相结合的军队建设模型研究

随着军队武器装备的现代化,尤其是高科技在军事上的应用,军队建设问题变得更加复杂。军队建设问题论证模型,主要从定量分析的角度,论证说明军队建设决策优化问题。本文就军事人员规划和管理、军费需求估计与合理分配、政治工作综合评估等问题的建模思路给予简要论述。     

战疫视角下区块链推动应急物流发展研究

应急物流是应对突发事件的重要支撑,也在此次抗击疫情中发挥了重要作用.区块链技术的特点与应急物流有许多内在的契合点,有利于推动实现高效、可信、智能化的保障,提升应急物流建设水平,助力疫情防控与应急管理.本文基于疫情防控物资保障视角,着眼保障过程、信任机制和运行特点,采取理论论证与案例结合、技术分析与应用结合的方法,论证区...