大数据发展、知识产权保护对企业绿色技术创新的影响

大数据提高了信息交流和知识传播的速度与效率,是中国经济高质量发展的重要推手。现有研究针对大数据发展的红利效应进行了一系列的探讨,但鲜有从企业绿色发展视角进行的分析。为系统评估大数据发展对企业绿色技术创新的影响,该研究在理论分析大数据发展影响企业绿色技术创新内在机理和知识产权保护调节作用的基础上,借助“国家大数据综合试验区”的外生政策冲击,以沪深A股上市公司为研究对象,采用双重差分模型评估大数据发展对企业绿色技术创新的影响以及知识产权保护在二者之间发挥的调节效应。研究结果表明,大数据发展显著促进了企业绿色技术创新,经过一系列稳健性检验后结论仍然成立。异质性检验表明,大数据发展对企业绿色技术创新的促进作用在大规模企业、国有企业和地方政府数据开放水平高的企业中更为显著。机制检验表明,大数据发展可以通过提高地区环境规制强度、缓解企业融资约束和提升企业人力资本水平三种渠道促进企业绿色技术创新。调节效应检验表明,知识产权保护在大数据发展与企业绿色技术创新之间发挥了显著的正向调节作用。因此,政府应完善大数据发展政策,持续推进大数据与实体经济深度融合发展;加强大数据发展政策引导企业绿色技术创新的制度设...     

可编程序在大气分析数据统计中的应用

可编程序在大气分析数据统计中的应用ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＥｄｉｔａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｓｉｎＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＤａｔａ高明慧（扬州市环境监测中心站扬州２２５００２）在大气连续自动监测中,监测数据的...     

应用于高盐高辐照环境下的钢结构涂层防护行为研究

为研究在严酷环境下涂层对钢结构的防护性能,本文通过对应用于钢结构外表面、内表面以及钢支架的涂层进行了1年的现场暴露试验以及2000h的模拟加速腐蚀试验,积累了涂层在钢结构的老化数据,获取了涂层的腐蚀等级评级。结果表明：现场暴露1年后,载荷尚未产生明显的影响,所有涂层均未出现失光、变色、粉化、开裂、起泡等老化现象;经过2000h盐雾试验后,涂层表面形貌未发生明显变化,涂层未出现起泡、开裂和出锈等现象,表明涂层具有良好抗盐雾和水汽的渗透能力;经过2000h紫外老化试验后,涂层均未出现严重的老化现象,但都出现了不同程度的变色和粉化现象。     

基于多源数据的北京市城市中心及其空间结构研究

首先利用NPP-VIIRS夜间灯光数据并基于改进的阈值二分法识别北京市城市建成区,其次利用多源地理大数据和局部等值线树算法识别北京市城市中心,最后结合现行规划蓝图分析提取结果。结果表明：一般而言,基于夜间灯光亮度等值线树能够识别出基础设施完善且集中连片的产业园区、交通枢纽中心或者公共用地作为城市中心。基于手机信令人口密度等值线树能够识别出人类活动密集的居住用地或景点绿地作为城市中心。基于POI核密度分析数据等值线树能够识别出经济活动繁荣的商业用地作为城市中心。最后,通过发挥各种数据源的不同优势进一步验证发现北京市城市布局与城市战略定位相一致,北京市呈现明显的“一核一主一副,两轴多点一区”的空间结构。在对比验证提取结果的基础上,针对未能识别出的区域提出解决办法。     

推动生态环境规划数字化转型的研究与思考

生态环境规划在国家生态环境治理体系中发挥了越来越重要的作用。数字化技术是生态环境规划的基础工具,对于提升生态环境规划编制与实施的系统性和科学性发挥重要的作用。本文在回顾生态环境规划相关数字技术发展历程的基础上,指出了未来生态环境规划数字化转型的重要意义和必然趋势,分析了传统生态环境规划存在的一些技术方法落后、与信息化技术融合有待深入、信息化基础建设薄弱等问题和挑战,提出了生态环境规划未来数字化转型的若干建议,包括加强数值模拟、大数据分析、数字空间分析、虚拟现实等数字化技术的应用。     

三维地质建模及其在地下空间开发的应用研究∗

为了建立精确三维地质模型,了解地下空间情况,提出一种优化的建模方法,以钻孔数据为基础,利用surfer软件对数据进行插值拟合,运用Civil 3D 的曲面功能创建三维地质模型,并引入地质剖面图进行模型修正。以苏州观前街区为例建立三维地质模型,较为真实地反映了该区地质情况;通过剖切模型生成的三维地质模型栅格图、平切图对三维地质模型进行可视化分析,从而了解研究区域地质构造、地层起伏和变化规律;通过Civil 3D 软件的二次开发建立剪切地下构筑物的插件,实现地下空间开挖的功能,直观清晰地获取研究区地下空间的地质情况。工程应用结果表明,该建模方法较为精确,生成的三维地质模型有助于指导地下工程建设,对未来地下空间开发具有实际指导作用。     

工业废气治理方法及有效性提升对策研究

随着中国式现代化战略改革转型时期的到来,我国工业企业增强了生态化与产业化的关联,持续提升工业废气治理效率,推进生态产业化和产业生态化发展。文章以此为出发点,分析了工业废气治理方法,并在剖析影响其治理有效性因素的基础上,分别从治理理念、治理技术、治理人才、环境管理4个层面,提出了有利于提高工业废气治理效果的建议。     

一种基于改进的一致性算法数据融合技术

在重大工程结构健康监测中,随着研究对象复杂程度的提高,往往需要获得大量观测数据才能对结构进行有效的评估,因此采用多种或多个传感器进行测量已成为必然趋势。数据融合技术就是将多个传感器的测量结果进行综合处理,从而得出比单个传感器更为准确可靠的结果。本文基于一致性算法,提出一种改进的多传感器数据融合技术,该数据融合技术属于数据级融合,它克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,并对支持矩阵进行模糊化处理,避免了人为定义阈值而产生的主观误差。文中通过算例,验证了此方法可获得较好的结果,并且能够有效地减小由于扰动因素造成的测量数据的变化。     

基于MCMC填补的SSA-SVM煤与瓦斯突出预测模型

为提升煤与瓦斯突出预测准确度,减小数据缺失对煤与瓦斯突出预测的不利影响,提出1种基于链式多重填补马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)的麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)预测模型。根据突出影响因素选取模型参数,运用MCMC对突出事故缺失值进行数据填补,采用SSA优化SVM,建立MCMC-SSA-SVM模型对填补后数据集进行预测,验证MCMC填补有效性和SSA优化性能;分别构建SVM、SSA-SVM、PSO-SVM、GAM-SVM、CMC-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM这7种模型进行突出预测,对比预测准确度,分析MCMC-SSA-SVM、MCMC-PSO-SVM和MCMC-GA-SVM的适应度。研究结果表明：MCMC填补后准确度均提升7.89个百分点以上,SSA的优化性能强于PSO和GA,MCMC-SSA-SVM预测准确度最高,为97.37%,泛化能力优于对比模型。研究结果可为煤与瓦斯突出预测研究提供借鉴和参考。     

基于大数据的电梯安全风险监管模式研究

电梯作为日常生活中使用频率最高的一种“交通工具”,近年来发生的多起电梯安全事故引发了全社会的重点关注,特种设备安全监察人员对电梯监管模式提出了新的要求,也对行业提出了新的命题。本文考虑大数据发展的优势,结合风险评价的方式,建立基于大数据的电梯风险监管模式。根据监管工作需求,划定风险等级,并制定相应的风险消除措施,提高监察工作的效率和精准度。