演化趋势

摘要： 创新创业教育作为我国高等教育体系的重要组成部分,是高等教育人才培养改革的重要突破口.构建定量与定性相结合的分析框架,深入剖析我国高校创新创业教育研究的科学合作网络、文献特征、知识基础、研究前沿以及发展趋势.研究发现,该领域科研合作关系分散,尚未形成稳定的、具有影响力的科研群体;期刊分布相对集中,少数期刊刊登了绝大多数的文献;现已形成基础研究与宏观体系建设、共同体生态系统研究、改革与改进策略研究、适用性与微观子系统研究等四个知识基础;围绕"人才培养",不同时期的研究主题动态延续,时代性与政策导向性显著.最终,构建基于"准备生成环节、驱动实施环节、发散深化环节"的我国高校创新创业教育系统性研究框架,并提出进一步探索空间,以期为该领域的研究与发展提供参考与借鉴.

摘要： 乡村振兴战略主要针对乡村发展不平衡、不充分的现实问题,科学合理地根治“乡村病”问题以促进乡村可持续发展成为事关乡村振兴战略实施的重要命题。乡村发展问题往往是在乡村地区的发展演化过程中产生的,通过不同发展场景下乡村系统演化趋势的解析,从定量的视角分析乡村系统在不同发展场景下所面临的约束条件及这些条件对整个乡村系统的影响。通过分析城镇化发展、县域就近就业发展、乡村一产效益提升、乡村资源保护等4种不同场景下乡村系统的演化趋势,发现除快速城镇化发展会加剧乡村的衰退外,其他场景皆可以在一定程度上扭转乡村的衰退趋势,尤其是县域就近就业发展可以实现乡村系统的快速发展,但这并不意味着城镇化的发展对乡村系统演化仅有负面效应,并基于黄淮海地区实际提出城乡融合和“空心村”整治2种优化发展模式。

摘要： 该文应用CiteSpace知识图谱分析工具,对收录于中国知网数据库中关于体教融合研究的相关文献进行梳理,分析体教融合研究的阶段性热点和前沿的动态。研究发现:(1)发文数量呈现显著的突变特征,2019年前后界限明显,研究内容的政策导向非常明显;(2)从关键词看,"青少人体育"和"竞技体育"以及"学校体育"是学术界研究的热点,理论与实际政策的结合紧密;(3)从机构和作者看,缺乏学术交流与合作。

摘要： 随着大数据和人工智能等技术全方位赋能各行业高质量发展,“数智”时代的财务分析工作面临巨大的机遇和挑战。文章主要剖析“数智”时代财务分析工作在主体(财务人员)、客体(财务和非财务数据)、工具(智能财务分析技术系统)等方面面临的现实挑战,探讨“数智”时代财务分析工作的演化趋势,为企事业单位进行智能财务分析、提升精细化管理效能指明转型路径。

摘要： 通过中国知网下的核心期刊和社会科学引文索引数据库中收录的以“众创空间”或“创客空间”为主题的325篇文献,运用CiteSpace软件进行文献作者合作网络、关键词图谱分析等,进行我国众创空间的研究回顾和未来展望,得到以下结论:第一,我国学者倾向于独立研究,仅有少数学者间形成合作团队;第二,众创空间的研究热点聚焦于“众创空间 + 创新创业”、“众创空间 + 高校教育”、“众创空间 + 空间设计”;第三,众创空间目前的研究前沿为众创空间内外部各要素之间多维度、深层次的剖析;第四,未来研究趋势主要在众创空间的功能角色分析和价值共创研究方面。

摘要： 揭示学科研究热点及主题演化趋势一直是学术界关注焦点.本研究以2010年〜2019年发表在46份代表性期刊上的12920篇论文为基础数据,利用论文作者关键词探讨了我国管理科学与工程学科的研究进展和发展趋势.研究结果表明:一是我国管理科学与工程学科的研究热点发生了显著的变化;二是我国管理科学与工程学科的研究热点充分考虑了中国的实际情景,并且与全球学科整体的发展前沿基本保持一致;三是我国管理科学与工程学科在核心研究主题保持稳定扩张,在新的研究主题有较大转变;四是我国管理科学与工程各子领域的研究热点主要集中在中国、定价、动态规划、社会网络、供应链管理等主题.

摘要： 刻画东北亚域内石油合作网络并进行深入的结构和特征分析对于中国制定并优化相关政策,进而更加主动地融入该能源合作网络具有重要意义。基于此,利用社会网络分析法构建了东北亚域内能源合作网络,从多个角度探究了网络结构特征,剖析国家间石油"流动"情况,探索东北亚域内石油资源分布和加工情况对贸易网络的影响,为中国主动融入并推进能源贸易网络演化提供有效参考。研究表明:国家之间经济依赖度与石油资源首位进出口对象国分布对网络密度皆有较大影响;东北亚域内在石油贸易上存在较为明显的两极分化;东北亚域内石油贸易联系越发紧密,贸易网络越发坚固,越有利于东北亚域内国家应对当前挑战与机遇。

摘要： 文章通过中国知网数据库检索2001—2020年长三角一体化研究文献数据,采用科学计量方法,借助CO-occurrence(Cooc)计量软件,分别绘制长三角一体化研究领域的发文量、研究机构、作者和关键词等相关知识图谱,分析其分布规律和演化趋势。分析结果表明:2001—2020年长三角一体化研究领域的发文量整体呈增长趋势;作者合作和机构合作强度不大,合作关系不太紧密,并未形成广泛、紧密的合作网络,作者合作和机构合作有待加强;长三角一体化的一般研究热点为基础研究、协同创新研究、发展与合作、区域经济一体化;具体研究热点为经济方面的研究、城市群方面的研究、空间结构方面的研究、上海方面的研究;且长三角一体化研究领域每阶段的关键词、研究机构、作者都有相应的演化趋势。

摘要： 生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计,绿色低碳转型成为青海省担当“国之大者”重任和高质量发展的必然选择,科学测算绿色GDP、准确界定资源、环境、生态投入产出效益,对于青海深入实施“一优两高”战略具有重要意义。基于SEEA(2012)框架体系,构建了青海省绿色GDP核算指标体系,通过直接市场价值和替代市场价值相结合的价值核算方法,测算出了2000—2020年青海省绿色GDP,并对其演化趋势和影响因素进行分析。结果显示:1)从总量上看,青海省传统GDP和绿色GDP均呈现上升趋势,二者的差距在不断拉大。这表明青海经济发展和生态保护取得了一定成效,经济结构也得到了优化调整;2)从增速上看,传统GDP和绿色GDP均呈现出“倒U型”增长趋势,且传统GDP达峰时间早于绿色GDP,青海经济发展经历了“重发展”—“重生态”—“生态经济协调”的阶段性演变,未来需要通过经济转型和技术创新等手段不断开发生态经济的潜在增长空间;3)从构成上看,生态保护效益是绿色GDP增长变动的最主要因素,其中湿地生态价值贡献最大。青海省需要发挥生态优势,积极探寻生态价值转化的途径。

摘要： 为了探究感性工学在服装领域中的研究现状及发展趋势,以中国知网(CNKI)检索到的1998—2021年间142篇文献为数据样本,利用文献计量法与CiteSpace可视化软件,对该研究领域的年发文量、文献来源、作者、机构、关键词等进行分析。研究发现,感性工学在服装领域的研究发展具有一定的阶段性,主要围绕服装外观属性感性研究、服装文化属性感性研究以及消费者感性认知差异3个热点主题展开研究。近年相关研究的热度持续上升,功能性服装的感性研究是近两年的前沿热点;在研究方法上,大数据、人工智能等新技术的融入和应用是未来的研究趋势。

摘要： 在当今中国,如何在互联网上追踪人们的中心话题及话题的热度变化趋势无论是在理论研究还是在实际的社会管理中都是非常重要的议题.而对社会管理而言,能够及时、准确地对社会危机事件的言论进行适当干预的前提条件是对公众意见的整体感知和准确把握.该文通过运用动态主题模型对天涯论坛下"天涯杂谈"版块的数据进行分析,探索了在该版块下网民每日首发帖的主要话题及这些话题的热度变化，试图将现实中这种wicked问题结构化。定性综合集成技术是解决该问题的有效方法之一。同时，主题模型在对文档集合进行挖掘方面亦取得了较大的成功，为把握大数据集的结构、中心思想和演化趋势提供了新的解决办法。本文即采用了该方法对中国BBS的发帖内容进行了分析，试图挖掘时间对话题热度的潜在影响，并感知网络舆论的规律特点。当然该模型也存在一些不足，比如由于模型的复杂性使得模型的学习过程效率不够高。

摘要： IT企业的特点决定着企业技术溢出的演化趋势为一种技术垄断市场,尽管美国学者阿瑟建立了离散模型对技术举国出的这种演化趋势进行了解释,但是这种解释无法体现出IT企业技术溢出的连续动态性特点.基于此,本文构建了IT企业技术溢出的连续性模型,并有效地解释了IT企业技术溢出呈现的这种由一种技术垄断市场的演化趋势.

摘要： 羊拉铜矿床位于金沙江成矿亚带中部，该矿床远景储量超过150万吨，为目前该带发现的最大且最具代表性的铜矿床。近年来，多位学者分别从矿床地质特征、地球化学及矿区内岩浆岩等方面进行了详细研究，取得丰硕成果。然而，对该矿床成矿流体的研究还不够深入，从而制约了对成矿流体性质、演化及成矿机制的认识。尽管在均一温度-盐度相关图中，该阶段流体包裹体显示出流体冷却的演化趋势，并且流体包裹体中缺失流体沸腾的证据，但是该阶段热液方解石的碳-氧同位素模拟结算和石英的氢-氧同位素组成特征指示，当岩石由韧性变形转化为脆性变形，体系则由封闭体系转化为开放体系，大气降水的参与可能在一定程度上促进了该阶段矿物的沉淀。

摘要： 通过与典型斑岩铜钼矿床紫金山罗卜岭中阶段石英样品包裹体均一温度及流体密度对比发现，老厂钻孔ZK15501所采石英脉样品均一温度与罗卜岭中阶段石英脉均一温度相近，盐度范围和成矿流体密度也与罗卜岭矿床中阶段较为一致，可见，老厂和罗卜岭可能经历相似的成矿流体演化过程。同时，已有研究结果老厂斑岩铜钼矿床晚阶段方解石-石英脉样品中流体包裹体均一温度范围为190.4-309.7°C，成矿流体盐度范围为4.34%-10.86%NaCleqv，明显低于中阶段辉钼矿化的石英脉样品，可见成矿流体从中阶段到晚阶段总体呈现均一温度和盐度降低的演化趋势，可能与晚期有地下水的混合有关。

摘要： 本项研究主要对产自空谷期—罗德期新疆、甘肃、广西、湖南、江西、浙江及江苏等地的菊石作形态空间分析，包括有45个种，基于时间序列上的分析，即将分析分到2个时间间隔内—空谷期和罗德期.通过2个时期的形态空间分析对比，得以了解这一地质时间段菊石的形态演化趋势。通过分析，可以知道，从空谷期到罗德期，菊石不仅在缝合线上更加趋于复杂(在罗德期出现了齿菊石目，相对于之前的棱菊石目具有更复杂的带齿缝合线)，在形态空间上也发生了明显的变化(罗德期形态空间明显占据了更广阔的位置，代表了菊石演化的新方向)，壳不仅变得更加的外卷，壳的膨胀速度也变的更大，提供了更加大的活动空间，使其活动能力增加。

摘要： 全球市场竞争越趋激烈,企业是否能持绩推出具创新性的产品愈显重要.然而,目前大多数企业的创新构思仍来自传统的脑力激(进)(Brainstorming)方法,无法保证所得到的解决方案能涵盖所有的面向.因此,本研究发展出一系统化的过程,探讨产品创新的潜力并发展具体的创新方案,让创新成为人人可学可用的系统化方法.本研究整合Altshuller的四十发明原则与Darrell Mann的三十一项演化趋势,并提出产品创新思考的六构面:市场、功能、结构、资源、操作、外观.本研究先进行发明原则与演化趋势中各细项之深入分析,整理出两者间之异同,再将发明原则及演化趋势归纳至各构面中,据此建立产品系统性创新的架构与步骤;使用者仅需依此步骤并利用对应的发明原则与演化趋势,即能对产品进行全面性的创新思考;本研究最后再以实例验证本法之可用性及有效性.

摘要： 辽河是我国七大河流之一，位于东北地区南部，流域面积2．196×105km2。该流域是我国重要的重工业、能源和商品粮生产基地。经防洪、治涝、灌溉、供水工程体系的调节，洪涝灾害己得到初步控制，水资源利用程度显著提高，促进了流域社会、经济的发展。但近年来，该流域水污染加剧，水资源供需矛盾尖锐，水资源短缺已成为制约流域经济发展的重要因素。

摘要： 海岸带是海陆交替的过渡带，生态系统具有明显的脆弱性，由于自然和人类活动的共同作用对海岸带的生态环境造成一定的影响。rn 本文选取1991年和2001年两时期遥感影像，通过对影像的计算机自动提取和交互解译，获取了海南岛近十年来海岸线变迁、红树林消长和河口生态环境的演化趋势，并对造成这种变化的因素进行了分析。

摘要： 北京地区在几十亿年的地质形成演化过程中,受不同时期的地质作用影响,形成了形态多样、类型独特的地质奇观.众所周知,地质遗迹是不可再生资源,合理的规划、利用和保护能为地质科研教学、旅游资源可持续发展做出重要贡献.然而,北京地区许多重要地质遗迹常年遭受严重破坏,已至濒临消亡的地步.为遏制地质遗迹破坏的趋势,对区内已遭严重破坏的地质遗迹进行抢救性保护已刻不容缓.

摘要： 北京地区在几十亿年的地质形成演化过程中,受不同时期的地质作用影响,形成了形态多样、类型独特的地质奇观.众所周知,地质遗迹是不可再生资源,合理的规划、利用和保护能为地质科研教学、旅游资源可持续发展做出重要贡献.然而,北京地区许多重要地质遗迹常年遭受严重破坏,已至濒临消亡的地步.为遏制地质遗迹破坏的趋势,对区内已遭严重破坏的地质遗迹进行抢救性保护已刻不容缓.

摘要： 本发明涉及神经计算建模技术领域,具体涉及一种基于丘脑皮层神经计算模型的阿尔茨海默病演化趋势分析系统，通过对经典的丘脑皮层神经计算模型进行优化，建立受Aβ淀粉样蛋白沉积影响的丘脑皮层神经计算数学模型，调整修正后模型中的Aβ淀粉样蛋标准化摄取值比率参数，对模型输出的脑电信号功率谱中α频段进行分析，进而判断阿尔茨海默病的阶段.本发明的有益效果是：该分析过程具有原理清晰、使用简单方便。即只要提供Aβ淀粉样蛋白相关参数,就可以预测出阿尔茨海默病的患病阶段、根据Aβ淀粉样蛋白相关参数，预测出阿尔茨海默病的患病阶段的工具。

摘要： 生态系统属性组分空间结构演化趋势预测方法，涉及一种生态系统属性组分空间结构时间演化趋势预测方法。本发明是为解决长时间序列的栅格数据在构建模型过程中由于计算量巨大导致难以有效实施的技术问题。本方法如下：一、获取属性参量空间分布时间序列数据；二、构建属性参量空间分布趋势回归模型；三、属性参量空间分布趋势预测数值计算。本发明提出一种生态系统内部属性组分空间结构时间演化趋势预测方法，它针对长时间序列的植被指数或生态参量空间分布栅格数据，进行以网格为单位的趋势回归模型拟合，从而获得未来某一时刻生态系统属性组分空间结构时间演化预测数据。本发明属于生态系统属性结构描述领域。

摘要： 本发明属于社交网络分析传播领域，特别涉及一种基于注意力机制的网络舆情事件演化趋势预测方法，包括从基于Web的研究型推荐系统下载或者利用社交平台的公共API获取原始数据；对于获取的数据进行预处理，并去除数据中的噪声和冗余数据，提取在信息传播过程中用户之间的注意力；构建基于注意力机制的GRU模型；利用历史数据通时间反向传播算法过对模型进行训练，在训练过程中最小化损失函数，训练参数通过使用小批量的Momentum优化器来更新；将待预测的数据输入训练好的模型，即可预测信息下一阶段可能传播的用户；本发明可以对信息传播过程进行有效干预和实时控制。

摘要： 本发明涉及一种面向地下基础设施结构健康的演化趋势预测方法，包括如下步骤：步骤一、结构健康监测数据获取步骤：在地下设施部署传感器阵列，长期采集到的反映工程结构内部变化的动力响应数据，从而检测和识别地下基础设施的结构损伤和性态变化；步骤二、获取外部载荷数据，所述外部荷载是指地下基础设施所处位置的环境数据如气温、河流水位等气候和水文指标；步骤三、将历史监测时序数据与环境数据相结合，构建荷载‑时序融合预测模型；并通过全连接神经网络将时序依赖和环境依赖结合，从而实现对监测指标的未来变化趋势进行预测；步骤四、在多种边界条件下预测地下基础设施的监测指标以实现对地下基础设施安全性的覆盖测试。

摘要： 本发明公开了一种基于群体劝说力建模的网民观点演化趋势预测方法，主要解决现有技术无法量化计算具有情感极性的群体对个体观点影响力的问题。其实现方案是：对网络中个体属性信息进行数字量化，得到初始网络状态；对原有的群体影响作用力算法进行改进，得到群体劝说力表达式；利用有限信任理论和个体情感极性来优化观点交互规则，结合得到的初始化网络状态信息和群体劝说力表达式建立最终的观点演化模型；通过该模型进行仿真，根据仿真结果预测网民观点的演化趋势。本发明能有效预测在具有情感极性群体参与的网络热点事件中网民观点的演化趋势，进而帮助网络监管机构对舆情制定有针对性的舆论引导措施，可用于网络舆情预警。

摘要： 本发明提出一种改进量子粒子群优化的瓦斯信号演化趋势预测方法，涉及瓦斯信号预测领域，通过井下瓦斯传感器收集瓦斯信号时间序列数据，形成瓦斯信号时间序列库；对存储到瓦斯信号时间序列库中的瓦斯信号数据进行小波去噪预处理；基于最小微熵率法同时计算瓦斯信号时间序列的延迟时间τ和嵌入维数m；将处理后的瓦斯信号序列基于改进的量子粒子群算法预测瓦斯信号演化趋势；利用改进的量子粒子群算法优化Elman算法的权值和阈值ω和θ，利用Elman算法具有动态反馈环节的优越性，与Elman有机结合改进传统粒子群优化算法易陷入局部最优解的算法缺陷，实现煤矿回采工作面瓦斯信号演化趋势的准确动态预测。

摘要： 本发明公开了一种基于主题演化趋势的科技大数据流行性及前沿性度量方法，其步骤包括：1.获取科技大数据基本信息数据并进行数据预处理获得模型输入语料；2.基于动态主题模型(DTM)对输入语料进行学习，得到文档主题分布及主题演化趋势；3.基于文档主题分布和科技大数据发表年份计算出不同年份的主题热度；4.基于主题热度演化趋势计算科技大数据的流行性和前沿性。本发明通过DTM模型计算出主题热度演化趋势，以此作为计算科技大数据流行性和前沿性的基础，结合科技大数据的发表年份及其文档主题分布，可以度量科技大数据流行性和前沿性指标，从而能提高科技大数据价值评估准确性。

摘要： 本发明涉及一种活动影响下的城市交通路网状态演化趋势预测方法及系统，其方法包括：S1：获取城市交通路网速度监测数据；S2：获取用户出行搜索记录数据；S3：获取城市交通路网静态属性数据；S4：根据城市交通路网速度监测数据、用户出行搜索记录数据以及城市交通路网静态属性数据构建训练集、验证集和测试集；将训练集输入并训练活动‑时空融合预测模型；并通过注意力机制和图神经网络将时空依赖和活动影响结合，输出活动影响下交通路网状态演化趋势预测结果；利用测试集验证活动‑时空融合预测模型对活动影响下的城市交通路网状态未来演化趋势进行预测。本发明提供的方法降低了预测误差，对于未来多个时间段长期趋势预测相关系数更高。

摘要： 本发明涉及神经计算建模技术领域,具体涉及一种基于丘脑皮层神经计算模型的阿尔茨海默病演化趋势分析，通过对经典的丘脑皮层神经计算模型进行优化，建立受Aβ淀粉样蛋白沉积影响的丘脑皮层神经计算数学模型，调整修正后模型中的Aβ淀粉样蛋标准化摄取值比率参数，对模型输出的脑电信号功率谱中α频段进行分析，进而判断阿尔茨海默病的阶段.本发明的有益效果是：该分析过程具有原理清晰、使用简单方便。即只要提供Aβ淀粉样蛋白相关参数,就可以预测出阿尔茨海默病的患病阶段、根据Aβ淀粉样蛋白相关参数，预测出阿尔茨海默病的患病阶段的工具。

摘要： 本发明属于社交网络分析传播领域，特别涉及一种基于注意力机制的网络舆情事件演化趋势预测方法，包括从基于Web的研究型推荐系统下载或者利用社交平台的公共API获取原始数据；对于获取的数据进行预处理，并去除数据中的噪声和冗余数据，提取在信息传播过程中用户之间的注意力；构建基于注意力机制的GRU模型；利用历史数据通时间反向传播算法过对模型进行训练，在训练过程中最小化损失函数，训练参数通过使用小批量的Momentum优化器来更新；将待预测的数据输入训练好的模型，即可预测信息下一阶段可能传播的用户；本发明可以对信息传播过程进行有效干预和实时控制。