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关键词： 制造业   智慧专业化水平   熵权TOPSIS   Dagum基尼系数   Kernel密度估计  

摘要： 文章在界定制造业智慧专业化内涵的基础上,构建了制造业智慧专业化水平评价指标体系，并采用熵权TOPSIS法、Dagum基尼系数及其分解法、Kernel密度估计测度并考察了中国制造业智慧专业化水平及其空间非均衡性与趋势演进。研究结果表明：（1）中国各省份制造业智慧专业化水平提升缓慢，区域制造业智慧专业化水平呈现由东部地区向西部地区降低的阶梯分布格局，各省份制造业智慧专业化水平和发展速度存在较大差距。（2）中国制造业智慧专业化水平总体基尼系数呈现下降趋势，主要表现为四大地区制造业智慧专业化水平非均衡性有所缓解，区域间差异是四大地区制造业智慧专业化水平差异的主要来源，但差异贡献呈下降趋势。（3）除东北地区外，其他地区制造业智慧专业化水平绝对差异均呈现缩小趋势，全国整体及东部和中部地区制造业智慧专业化水平未呈现极化现象，西部地区制造业智慧专业化水平在个别年份上呈现双极化现象，而东北地区制造业智慧专业化水平多极分化趋势明显。

关键词： 运载火箭   气动参数   长短期记忆网络   递推最小二乘   在线辨识   离线学习  

摘要： 基于模型的经典气动参数辨识方法无法解决运载火箭飞行过程中动压、攻角等关键参数难以在线获取和计算效率较低的问题，而基于数据驱动的智能辨识方法又过于依赖离线学习的数据质量，难以保证在线辨识精度。针对以上问题，本文提出了一种“离线学习+在线修正”的运载火箭气动参数在线辨识方法。在离线学习环节，利用长短期记忆神经网络（LSTM）从速度、位置和视加速度中学习并提取时序依赖关系，并将训练好的网络模型用于在线输出轴向力系数、法向力系数梯度、风向角和风速；在在线修正环节，基于网络模型的输出值，本文采用递推最小二乘（RLS）在线辨识气动参数误差增量，然后将误差增量与网络输出值叠加以得到气动参数辨识值。在仿真验证中，通过离线引入风场不确定性从而生成足量的训练数据以完成LSTM神经网络的离线学习，然后采用RLS在线修正气动参数，仿真结果表明：相比直接利用神经网络模型辨识气动参数，本文提出的“离线学习+在线修正”的辨识方法能够显著提高辨识精度，同时具备较高的计算效率。

关键词： 钣金件   3D扫描测量   面结构光   点云  

摘要： 针对运载火箭钣金件手工检存在的检验效率低、误差大、数据可信度低等问题，设计开发基于3D扫描测量的数字化测量系统，对3D相机、机械臂、转台、靶标等组件进行硬件集成，开发包含结构光3D重建算法、基于编码点的点云拼接算法、基于多视图的孔中心3D定位算法和基于零件数模的3D边缘重建算法的自动化测量软件，使用铟钢四面体作为标准器，对系统测量精度进行验证，测量精度优于±0.1 mm，相比传统人工测量方法，测量效率提高了5倍，具有良好的场地适应性和通用性，还可应用到其他类似复杂形貌零部件的几何尺寸测量。

关键词： 大数据   档案   信息化管理  

摘要： 大数据已经成为当今时代的重要特征,对各行各业产生了深远的影响。档案作为记录资料、保存历史的重要载体,其管理模式也面临着新的挑战与机遇。在大数据时代背景下,传统档案管理模式已难以满足快速、高效、准确处理海量档案数据的需求,因此,档案信息化管理模式的建设成为档案管理领域亟待解决的问题。本文从大数据的角度出发,就档案信息化管理模式展开探讨。

关键词： 产业链韧性   新质生产力   同群效应   知识溢出   合作研发  

摘要： 在现代化产业体系与高质量发展的双重目标下，新质生产力的形成及其同群效应正成为提升制造业产业链韧性的关键驱动力。本文基于2014—2023年制造业上市公司样本数据，构建多种计量模型实证检验新质生产力同群效应，以及对制造业产业链韧性的影响及内在机制。研究发现，新质生产力同群效应能够显著促进制造业产业链韧性的提升，在民营企业中该影响效应更显著。中介效应检验表明，知识溢出和合作研发是新质生产力同群效应提升制造业产业链韧性的关键中介路径。据此，本文提出激发新质生产力同群效应影响力、提高知识供给能力、深化合作研发机制等策略，以期切实增强制造业产业链韧性、赋能高质量发展。

关键词： 大数据   铜仁医疗   改革  

摘要： 医疗卫生保障问题长期困扰着世界各国,医疗卫生保障体系似乎陷入“建立—困窘—再建立”的死循环。从目前看来,似乎还没有任何一种有效的方式能良好解决医疗改革领域的顽疾。我们在“工业文明时代”难以解决的难题,自然需要思考用目前的“时代特性”去解决难题。当下我们步入“大数据时代”,大数据时代拥有全新的思维方式、技术手段,或可能在医改难题这一顽疾上提供新的解决办法。铜仁市作为首批国家智慧城市试点市,本文从我国医疗改革现状出发,结合铜仁市医疗改革实践,分析了大数据视域下铜仁市医疗改革存在的问题,并提出了大数据视域下的铜仁医疗改革方向。