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城市公用事业特许经营权竞标机制分类设计与管制政策研究
浙江财经大学王岭副研究员编著的《城市公用事业特许经营权竞标机制分类设计与管制政策研究》2017年12月由中国社会科学出版社出版,获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖(基础理论研究类)。 该书是国家自然科学基金青年项目“城市公用事业特许经营权竞标机制分类设计与管制政策研究”(批准号:71303208)的最终研究成果。中国城市公用事业长期游历于市场经济体制之外,这不仅直接影响着城市公用事业产品供给的可持续性,而且也直接或间接地影响了整个城市功能的有效发挥,乃至影响了政府职能的转变和市场化进程的有序推进。在增加供给与提升效率的双重目标下,中国政府顺势而为,提出了深化城市公用事业市场化改革的重要举措,这需要创新政府管制体制,发挥市场竞争机制,实现特许经营权竞标的有效性。为此,构建可竞争的市场机制已然成为城市公用事业市场化改革的核心内容,特许经营是市场化改革的重要制度,目前已经遍地开花,但在城市公用事业特许经营权竞标过程中依然存在着低价中标、固定回报、变相固定回报等一些“伪PPP”问题,这在一定程度上背离了通过特许经营模式提高运营企业效率的初衷。同时,现有城市公用事业特许经营项目的竞标机制往往参照工程项目,忽视了城市公用事业的同质性与异质性特征,从而限制了特许经营权竞标机制的适用范围。因此,在深化城市公用事业市场化改革的背景下,如何分类设计城市公用事业特许经营权项目竞标机制,制定与之相适应的管制政策,实现城市公用事业特许经营权的有效分配,促进城市公用事业运行效率和服务水平的提升,已然成为中国理论研究和实际应用过程中最为关注的重要议题之一。
浙江财经大学 2021-04-30
一种自监督混合域适应的多垃圾分类装置、控制及识别方法
本发明公开了一种自监督混合域适应的多垃圾分类装置、控制及识别方法,该多垃圾分类装置包括框架主体、多级传送单元、压缩单元、旋转存储单元及识别显示单元,多级传送单元、压缩单元及旋转存储单元从上至下依次设置在框架主体内部,且多级传送单元位于框架主体中轴线的一侧,压缩单元位于框架主体中轴线的另一侧;框架主体顶端位于多级传送单元的上方设置有投放口,框架主体底端的四角均固定设置有滚珠,框架主体的中部设置有中部支撑板,框架主体的底部设置有下部底板,框架主体的一侧设置有控制单元。本发明通过混合域适应技术提升了垃圾分离成功率与压缩效率,能够满足社区、学校等复杂场景的智能化垃圾分类需求。
南京工业大学 2021-01-12
电供暖智能控制系统
技术成熟度:技术突破 本成套设备,以电供暖的各个电暖气为控制对象,以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数,自下而上,组成了由单片机现场控制器(控制室单独使用PLC控制器)、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统,从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统,利用合理科学的软件算法,实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点:本套装置由四个单片机组成现场控制器,一个PLC组成的控制室控制器,与中间层面的S7-300PLC控制系统,以及顶层监控层的工控机装置,统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究,也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院 2025-05-19
房树人心理测验系统
房树人心理测验系统
北京京师慧智科技有限公司 2025-06-10
AI心理情绪识别系统
AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集:人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含:情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论,结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术,检测人心理情绪状态,提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术,可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术,结合心理学,通过对被测试人员 60秒的测试,能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况,并且引起人们重视心理健康,从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试,能够获取个体、准确的进行心理危机预警,显示被测人员心理危机测试报告,提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后,根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮,调整好站立位置,脸部朝向屏幕,人脸录入即可完成测试,测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析,测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”,其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据,包含正面情绪(平衡、自信心、活力、调节水平),负面情绪(攻击性、压力、紧张、可疑),生理参数(抑制、神经质、消沉、幸福指数),以及综合状态指标:专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析:系统自带数据中心的统计功能,可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告,检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等,以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能:管理员可通过多条件查询功能,只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息,以及该测试者的历史测试记录,并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比,综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端:以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告,以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能,可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能,通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示,同时具有人脸检测判别功能,比如面部不全、距离较远等识别功能
北京京师慧智科技有限公司 2025-05-22
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术,以双库协同机制为基础,将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中,KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体,采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系,从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘,由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时,为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学 2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学 2021-04-10
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法,包括:(1)从网络历史数据库中获取历史数据,包括症状变 量集以及故障类变量集;(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型, 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合; (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数;(4)进行故障诊断时,对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法,有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题,显著提高了网络诊断的准确性,在进一 步降低运算复杂度的同时,能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学 2021-04-29
一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法
本发明提出一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法,包括:采集原始数据,划分训练集和测试集,并进行预处理;构建动态自适应小波网络,按奇偶索引对原始信号进行分解,得到近似系数和细节系数;进行插值上采样处理,保留原始尺寸,再对近似系数实例归一化,将其作为振动信号的频域特征;构建双向门控时空特征融合器,通过多头门控机制动态更新水平和垂直隐藏状态,捕捉输入的长期磨损趋势和局部瞬态特征;将两个模块的输出进行拼接,得到综合特征,进而得到刀具磨损的分类结果;通过训练集和测试集验证模型性能,得到最终的刀具磨损分类模型。本发明能更有效地识别磨损状态,为刀具维护提供有力支持。
南京工业大学 2021-01-12
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