基于知识链的管理

论述了知识链的有关概念和特点,通过分析以往的知识链模型,提出了改进的知识链模型;对知识链管理的机制进行了分析;从控制论的角度,对知识链内部知识成长的机制进行了分析,并指出知识链内部知识转移的影响因素,为知识管理的发展提供了一定的理论依据。     

ERP在我国企业管理中的应用探讨

介绍ERP的内涵及其发展,分析我国企业应用ERP的现状及存在的问题。提出企业应转变观念,面向供应链管理和业务流程重组,以及人力资源管理在ERP实施过程中的重要性。     

区域产业竞争力分析:以苏中地区为例

提高区域综合竞争力,关键是提高区域产业竞争力。根据文章给出的区域产业竞争力指标体系,通过对苏中地区与周边地区产业竞争力状况的比较研究和对苏中地区产业竞争力情况的实证分析,可知提高苏中地区产业竞争力应从提高投入要素的知识技术含量、大力发展第三产业等五个方面作出制度安排。     

走向综合化的工业设计教育

为了适应现代经济发展和市场变化 ,高校工业设计教育应从其教学思想、课程结构、教学内容和教学方法等方面着手 ,建立起一套综合化的现代工业设计教学体系 ,且注重启发思维、挖掘潜力和培养学生独立创新的综合性设计能力 ,这样才能使我国的工业设计教育与时俱进、开拓创新。     

发挥老工业基地优势 振兴东北经济

振兴东北老工业基地要充分发挥东北老工业基地所具有的工业基础、资源和人才等比较优势,在认真总结东北老工业基地振兴与改造必要性的基础上,利用自己的各种优势加快东北老工业基地改造和振兴的步伐.     

Improving Convergence of the HastingsMetropolis Algorithm with an Adaptive Proposal

The HastingsMetropolis algorithm is a general MCMC method for sampling from a density known up to a constant. Geometric convergence of this algorithm has been proved under conditions relative to the instrumental (or proposal) distribution. We present an inhomogeneous HastingsMetropolis algorithm for which the proposal density approximates the target density, as the number of iterations increases. The proposal density at the n th step is a non-parametric estimate of the density of the algorithm, and uses an increasing number of i.i.d. copies of the Markov chain. The resulting algorithm converges (in n ) geometrically faster than a HastingsMetropolis algorithm with any fixed proposal distribution. The case of a strictly positive density with compact support is presented first, then an extension to more general densities is given. We conclude by proposing a practical way of implementation for the algorithm, and illustrate it over simulated examples.     

哈尔滨市发展绿色食品产业集群的基本条件与优势

产业集群对集群内企业在竞争力提升上有重要作用。哈尔滨市发展绿色食品产业集群,具有得天独厚的地理环境和资源优势,具有大企业集团集中、高校和科研院所较多的优势,及在国内外市场上的品牌和信誉优势。通过绿色食品产业集群的发展壮大,必将提高产品与企业的市场竞争力,推动绿色食品产业的持续发展。     

城市工业园区规划的经济全球化背景研究

进入二十一世纪,我国城市工业园区正逐步从以挖掘、利用政策优势、吸引外资为主转入全面融入全球生产、贸易一体化的发展新阶段,加速发展的经济全球化进程已经成为城市工业园区发展的主要背景。作为城市工业园区规划研究的基本前提,论文阐述了经济全球化的基本概念,剖析了经济全球化进程的本质特征,进而对经济全球化过程中知识经济的主导作用及其影响作了深入分析,它们是城市工业园区规划系列研究的一个重要组成部分。     

基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。     

基于马尔可夫链的产品市场保有量预测模型

售后服务机构为了准确地准备库存,都需要预测产品的市场保有量。基于马尔可夫链建立的状态概率矩阵模型,与抽样调查、时间序列法、回归分析法等方法相比,更能准确预测市场产品保有量。与传统产品相比较,更新换代速度快的电子产品,要预测其市场保有量,更需要利用状态概率矩阵模型。