特变电工新疆变压器厂绩效管理体系分析

本文通过对新变厂绩效管理体系的再设计,阐述了一些新的绩效管理思想和方法以及在企业中的运用思路,从而为中国企生人力资源管理水平的提高提供一点借鉴.     

清华大学"产学研医"校企协同创新案例分析

校企协同创新是高校、企业等主体为了实现重大科技创新和市场化应用而开展的多元合作活动.通过对清华大学校企协同研发的脑起搏器这一"产学研医"案例进行分析,总结清华大学在校企协同创新过程中的规律和成功经验,希望能够从研究分析中为高校和企业开展校企协同创新合作提供有效的借鉴与建议.     

一种基于无线网络的动态加密方法

随着无线网络应用的增长,移动计算的安全性问题日益突出,已经成为现代网络安全研究中一个极其重要的领域. 近年来,加密机制在无线网络环境下已经取得了不少进展,包括WEP(802.11)和TKIP(802.1x)协议,但同时也暴露出不少安全隐患. 设计了一种全新的动态加密方法,力图克服上述协议的一些缺陷. 该方法在数据保密性、数据完整性、访问控制以及密钥管理等方面做了改进,并被证明在保证更好的安全性的基础上提高了性能.     

基于数据增强的DBN-ELM入侵检测方法

随着工业4.0时代的到来,工控安全事件频发,工控信息安全问题已经备受关注。由于工控环境较为复杂,导致传统机器学习方法在分类大量工控数据时存在收敛速度慢、泛化性较差以及数据分布不均衡等问题。为了解决此类问题,本研究采用一种基于WGAN-GP数据增强并运用深度信念网络和极限学习机相结合的深度学习入侵检测方法,本方法基于一种梯度惩罚的生成对抗网络数据增强并将深度信念网络（deep belief network,DBN）自动提取特征的能力与极限学习机（extreme learning machine, ELM）快速学习的能力相结合。采用加拿大网络安全研究所公布的 CICIDS2017 数据集对所提出的算法进行测试,经过对比实验证明了该方法精度更高,收敛速度更快。为了验证所提出算法在工控环境中的适用性,本研究同时采用密西西比州立大学天然气管道数据集进行验证,证明了该算法在工业环境中具有高精度、误报率低等优点,为工业入侵检测的研究提供了一种新的研究思路。     

奥斯卡奖何以成为美国捍卫“政治正确”的标签

<正>2月24日晚,第91届奥斯卡颁奖典礼落下帷幕,《绿皮书》获得最佳影片奖,成为本届奥斯卡奖的最大赢家。奥斯卡奖的正式名称为美国电影艺术与科学学院奖,是世界上影响力最大的电影大奖。种族题材的《绿皮书》荣获最佳影片,再度引发奥斯卡奖政治性的热议。     

基于授权博弈的中介协调型产学研合作模式研究

在产学研创新合作的大背景下,对现有产学研合作模式进行优劣势分析。基于中介协调型合作模式,对高校、企业及科技中介平台三类参与成员进行利益分配的博弈分析,构建基于授权博弈的产学研合作模型,以项目产出决策和外部科研投资决策为例,分析授权的发生条件及其在产学研合作中产生的价值和作用,为产学研合作提供实质性建议。     

改进灰狼优化算法医疗锂电池剩余寿命预测

【目的】通过改进灰狼优化算法对医疗锂电池进行剩余寿命预测,从而保障抢救时机并减少医疗事故的目的。【方法】运用小波核极限学习机(Wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)与小生境灰狼算法(Niche grey wolf optimization,NGWO)相融合的算法形成改进灰狼优化算法WKELM-NGWO算法。采用NGWO算法对WKELM参数进行优化处理,并将最大化训练集的分类准确度作为目标函数,得到寻优过程的数学模型。采用差分方式对医疗电子设备锂电池容量的时间序列进行处理,得到多维时间序列特征向量,归一化处理获得特征向量,并将其分为训练集和测试集。计算得出每只灰狼个体的适应度值fi,并对适应度值fi进行排序,适应度值fi排在前三的个体位置分别记为Xα,Xβ,Xδ。选择最优的灰狼个体位置作为WKELM参数对数据进行训练后,对心脏起搏器用锂电池和心脏除颤仪用锂电池两种锂电池测试样本进行剩余寿命预测操作。【结果】在相同的预测起始点下,WKELM-NGWO算法的均方根误差(RMSE)误差低于WKELM和NGWO算法,基于融合算法WKELM-NGWO的医疗电子设备锂电池剩余寿命(Remaining useful life)预测曲线更接近电池的退化曲线。【结论】WKELM-NGWO融合算法增强了对不同数据的适应能力,既克服了小波核极限学习机(WKELM)学习速度慢、结构不稳定的问题,也克服了小生境灰狼算法(NGWO)求解精度低、收敛速度慢从而导致跳不出局部最优解的问题。