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探索分布仿真应用中广义时空域层级一致性 被引量:4
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作者 范林军 凌云翔 +1 位作者 王涛 燕厚仪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期317-330,共14页
时空一致(time-space consistency,简称TSC)是面向服务分布仿真应用(service-oriented distributedsimulation application,简称SODSA)中关键的基础性问题,目前的研究侧重于考虑狭义的时间和空间概念,难以实现建模与仿真全过程的整体一... 时空一致(time-space consistency,简称TSC)是面向服务分布仿真应用(service-oriented distributedsimulation application,简称SODSA)中关键的基础性问题,目前的研究侧重于考虑狭义的时间和空间概念,难以实现建模与仿真全过程的整体一致性.通过分析SODSA的广义时空一致性需求及其不一致的影响因素,引入了系统的全局时空一致性轴概念.在此基础上,提出了广义时空层级一致性构想,包括形式化定义、一致性四域模型、一致性时空成熟度和一致性层级框架.该研究成果深化了对SODSA全局一致性时空需求的理解,有助于解决整个仿真系统的不一致问题,为分布仿真应用全局TSC量化评价奠定了基础. 展开更多
关键词 分布仿真应用 广义时空 层级一致性 形式化方法 面向服务架构
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董事会层级一致性对企业创新效率的影响研究 被引量:3
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作者 王泽民 龙静 张吉昌 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2023年第1期96-105,共10页
基于资源保护理论,以我国2009~2019年创业板非金融类上市公司为样本,实证检验董事会层级一致性对企业创新效率的影响。研究表明:董事会层级一致性与企业创新效率存在倒U形关系,这种关系会受到资源保护理论中能源和条件两类关键资源的影... 基于资源保护理论,以我国2009~2019年创业板非金融类上市公司为样本,实证检验董事会层级一致性对企业创新效率的影响。研究表明:董事会层级一致性与企业创新效率存在倒U形关系,这种关系会受到资源保护理论中能源和条件两类关键资源的影响,即股权集中度和任期异质性的提升会削弱倒U形关系,但董事群体交叉过程中的不同表现和资源类型的不同会使倒U形曲线翻转;职业背景相似性的倒U形调节作用虽未得到支持,但职业背景与任期之间的“资源大篷车”现象同样表现出与任期异质性相同的调节作用。 展开更多
关键词 董事会层级一致性 权力地位偏度 企业创新效率 资源保护理论
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权力层级与团队绩效关系:权力与地位的一致与背离 被引量:14
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作者 季浩 谢小云 +2 位作者 肖永平 甘小乐 冯雯 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期366-382,共17页
本研究致力于探讨在权力与地位不一致的背景下,权力层级与团队绩效研究的分歧。本研究提出权力层级与团队绩效的关系取决于团队的层级一致性——权力与地位的匹配度。具体地,当层级一致(权力与地位匹配)时,权力层级促进团队绩效;当层级... 本研究致力于探讨在权力与地位不一致的背景下,权力层级与团队绩效研究的分歧。本研究提出权力层级与团队绩效的关系取决于团队的层级一致性——权力与地位的匹配度。具体地,当层级一致(权力与地位匹配)时,权力层级促进团队绩效;当层级不一致(权力与地位不匹配)时,权力层级抑制团队绩效。本研究结合问卷、实验和二手数据方法来验证假设,研究1通过对46个大学生创业实践团队的两阶段问卷调查,发现层级一致性对权力层级与团队绩效的关系具有调节作用。此后,研究2通过一项涉及64个团队的实验来揭示因果关系,发现权力争夺在权力层级和层级一致性的交互与团队绩效的关系中起中介作用。最后研究3通过203个观测值的互联网公司二手数据重复验证了层级一致性的调节作用,并提升了本研究的生态效度。本研究为权力层级的研究做出了一定的贡献,并为团队管理提供了启示。 展开更多
关键词 权力层级 层级一致性 权力争夺 团队绩效
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基于改进Conformer的新闻领域端到端语音识别 被引量:4
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作者 张济民 早克热·卡德尔 +2 位作者 艾山·吾买尔 申云飞 汪烈军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期156-164,共9页
目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进... 目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进行了验证,实验表明,该文所构建的语料在最好的模型上CER为4.8%,SER为39.4%。由于新闻联播主持人说话语速相对较快,该文构建的数据集文本平均长度为28个字符,是Aishell_1数据集文本平均长度的2倍;且以往的研究中训练目标函数通常为基于字或词水平,缺乏明确的句子水平关系,因此该文提出了一个句子层级的一致性模块,与Conformer模型结合,直接减少源语音和目标文本的表示差异,在开源的Aishell_1数据集上其CER降低0.4%,SER降低2%;在CH_NEWS_ASR数据集上其CER降低0.9%,SER降低3%,实验结果表明,该方法在不增加模型参数量的前提下能有效提升语音识别的质量。 展开更多
关键词 端到端语音识别 CONFORMER 句子层级一致性
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