企业信用内生网络模型及其演化研究

本文考虑上游企业和下游企业两个部门，通过构建企业内生网络模型研究企业间信用关联内在形成机制及其演化特征。通过对内生网络模型仿真研究，结果表明本文构建的模型重现了现实企业系统存在的一些特征：企业信用网络度分布服从幂律分布，该网络具有无标度特征；较长的合并周期则能更好地反映企业间信用关系，且随着合并周期变大，网络密度也显著增大；企业资产规模分布具有幂律尾部特征，企业资产增长率随时间演化逐渐呈收敛状，且其概率分布近似于正态分布。     

The Multiscale Importance of Road Segments in a Network Disruption Scenario: A Risk‐Based Approach

This article addresses the problem of the multiscale importance of road networks, with the aim of helping to establish a more resilient network in the event of a road disruption scenario. A new model for identifying the most important roads is described and applied on a local and regional scale. The work presented here represents a step forward, since it focuses on the interaction between identifying the most important roads in a network that connect people and health services, the specificity of the natural hazards that threaten the normal functioning of the network, and an assessment of the consequences of three real‐world interruptions from a multiscale perspective. The case studies concern three different past events: road interruptions due to a flood, a forest fire, and a mass movement. On the basis of the results obtained, it is possible to establish the roads for which risk management should be a priority. The multiscale perspective shows that in a road interruption the regional system may have the capacity to reorganize itself, although the interruption may have consequences for local dynamics. Coordination between local and regional scales is therefore important. The model proposed here allows for the scaling of emergency response facilities and human and physical resources. It represents an innovative approach to defining priorities, not only in the prevention phase but also in terms of the response to natural disasters, such as awareness of the consequences of road disruption for the rescue services sent out to local communities.     

An efficient algorithm for finding the M most probable configurationsin probabilistic expert systems

A probabilistic expert system provides a graphical representation of a joint probability distribution which enables local computations of probabilities. Dawid (1992) provided a flow- propagation algorithm for finding the most probable configuration of the joint distribution in such a system. This paper analyses that algorithm in detail, and shows how it can be combined with a clever partitioning scheme to formulate an efficient method for finding the M most probable configurations. The algorithm is a divide and conquer technique, that iteratively identifies the M most probable configurations.     

国内网络素养领域的研究现状——基于CNKI数据库的文献计量分析

以中国知网CNKI期刊数据库为数据来源,采用文献计量方法对国内网络素养的研究现状进行分析发现：目前国内网络素养研究的文献增长符合指数增长规律,正处于知识积累的发展阶段;该研究领域为多学科交叉领域,教育学、马克思主义学、新闻学与传播学是其研究的核心阵地;目前核心作者群还比较薄弱,固定的科研合作团队较少;大学生及青少年（包括未成年人）是该领域的主要研究对象,新媒体、网络舆情、网络行为、网络理性、网络道德等是该领域的研究热点。     

“互联网+”下高校思想政治教育新生态的构建路径

在“互联网+”平台下高校思想政治教育面临着诸多挑战,高校应该与时俱进地将网络与思想政治教育巧妙融合,转变过去传统的单一模式为混合模式。这既是创造良好教育生态环境的客观要求,也是实现思想政治教育时效性的必然选择。探讨“互联网+”形式下高校思想政治教育工作面临的新挑战,从丰富网络载体、创新话语体系、创造健康校园网络环境三个方面探讨“互联网+”下高校思想政治教育新生态的构建路径。     

网络化引起的语言变异现象研究

随着全球网络的兴起和普及,传统的语言表达方式迅速转变为借助虚拟的网络平台进行交际的网络语言表达方式。受网络独特的虚拟交际语境、社会文化心理的渗透、 传媒的舆论引导等因素的影响,网络语言的语音、词汇、语法、书写等方面都发生了不同程度的变异,网络语言变异创造了大量言简义丰、机智传神的语言符号,散发出其特有的 语言魅力,引发了学界对语言变异现象的关注。     

一种分析泡沫钻井液稳定性的新方法

评价泡沫钻井液性能最关键的参数是其稳定性,通常用泡沫半衰期来衡量。目前应用最为普遍的是常规量筒法测泡沫半衰期。该方法简便易操作,但由于人为原因存在较大误差,而且不能记录到泡沫衰变的中间过程。为克服这一局限,采用了一种评价泡沫稳定性的新方法,即采用近红外扫描分散稳定性扫描仪(MA-2000 TurbiScan)进行泡沫稳定性分析。该方法较先进和精确,完全由电脑控制仪器自动完成,分析结果为两条电脑输出的曲线,从曲线上可清楚地观测到泡沫衰变过程及读出泡沫半衰期。     

嵌入银企间和企业间市场的内生信贷网络模型构建

基于银行主体和企业主体间银行信贷连接及企业主体间的商业信贷连接,构建了同时嵌入银企间市场和企业间市场的内生信贷网络模型。在构建过程中,对于企业主体的生产设置了双重约束,并引入分红、投资、存款波动等刻画相关主体行为,允许多期债务结构的存在,同时放松了相关学者的研究假设。内生信贷网络模型的仿真结果表明:企业规模的上尾服从幂率分布;银企信贷网络的银行入度服从双幂律分布。     

故土与远方:王金庄村道路的分界与融合

河北涉县旱作梯田系统位于太行山东麓,当地生态脆弱,地势复杂,却保持近 800 年的稳定发展。 王金庄村位于系统核心区,文章通过对其村落道路进行民族志的描述,揭示道路在空间与功能上的分类,推动了本土知识的形塑;在此基础上,村民共有的修路技巧与记忆则构成社会网络,促进了村落文化的融合。 道路是乡村与城市的分界,也是故土与远方的联结;是传统与现代的分割,也是本土知识与现代知识的融合。 以道路为核心的社会网络,是村落在现代化过程中应对风险的源头活水,是实现村落稳定的平衡点,更是实现村落永续发展的内生性力量。     

阻力墙参数对转向节锻件充填影响的神经网络分析

为研究阻力墙结构参数对转向节锻件长叉充填的定量影响,设计了广义回归( GR)人工神经网络模型。用“舍一法”训练了模型,并采用3个样本对模型进行预测检验,散点表明预测值和实验值拟合较好。统计学指标为：均方误差M1为0. 898 0,相对均方误差M2为0.167 0%,拟合分值V为1.973 9,说明人工神经网络具有较高的预测精度。最后用 神经网络分析阻力墙关键参数对锻件长叉充填的定量影响,结果表明：长叉侧边桥部宽度和阻力墙斜度的增加对长叉充填作用不明显;阻力墙间隙的加大不利于长叉充填;阻力墙宽度对长叉充填的影响呈抛物线关系,先增大后减小,存在一个极大值。GR人工神经网络模型能够定量预测各阻力墙参数对长叉充填的影响。