摘要：为了应对全球化和信息技术发展带来的员工文化多样性挑战,文章以多元文化背景下的员工绩效管理策略为主题,深入探讨了文化差异对绩效管理的影响。研究发现,文化差异在评价标准、激励机制和团队协作方面均对绩效管理提出了新要求。基于此,文章提出了建立跨文化沟通机制、制定文化中立的评价标准、设计多元化的激励体系及培养员工的跨文化团队协作能力等优化策略。

摘要：景德镇工艺礼品瓷市场缺乏创意品牌是不容回避的事实。景德镇具备开发创意品牌的优越条件,工艺礼品瓷创意品牌的开发具有极其重要的价值和意义。品牌的发展是一个不断累积的过程,需要较长时间的培养和塑造,以及有规划、有意识、科学的运作。

摘要：设计图像块特征表示是计算机视觉领域内的基本研究内容,优秀的图像块特征表示能够有效地提高图像分类、对象识别等相关算法的性能.SIFT(scale-invariant feature transform)和HOG(histogram of oriented gradient)是人为设计图像块特征表示的优秀代表,然而,人为设计图像块特征间的差异往往不能足够理想地反映图像块间的相似性.核描述子(kernel descriptor,简称KD)方法提供了一种新的方式生成图像块特征,在图像块间匹配核函数基础上,应用核主成分分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)方法进行特征表示,且在图像分类应用上获得不错的性能.但是,该方法需要利用所有联合基向量去生成核描述子特征,导致算法时间复杂度较高.为了解决这个问题,提出了一种算法生成图像块特征表示,称为有效图像块描述子(efficient patch-level descriptor,简称EPLd).算法建立在不完整Cholesky分解基础上,自动选择少量的标志性图像块以提高算法效率,且利用MMD(maximum mean discrepancy)距离计算图像间的相似性.实验结果表明,该算法在图像/场景分类应用中获得了优秀的性能.

摘要：随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochastic variational inference)方法和在线EM(online expectation maximazation)方法,详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点.定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能,并提出大规模网络结构发现模型的设计原则.最后,概括该领域研究的核心问题,展望未来发展趋势.

摘要：褶皱是当今服装造型设计中非常关键的元素之一。随着服装市场的竞争越来越激烈,对服装设计的改进和创新要求也越来越高,每个服装品牌和服装设计师对服装的艺术性表达也逐渐重视起来。服装的设计元素主要包括款式、面料和色彩,尤其是面料质感、性能和工艺的表现,而融合褶皱元素的服装更能吸引消费者的目光。褶皱工艺可以根据面料设计来完成服装设计,有效展现着装效果,对关键部位和细节部分进行塑造,其中包含的内容非常丰富,可以根据不同面料的性能、材质进行创新应用。文章以面料的褶皱工艺为出发点,分析运用褶皱工艺制成的服装,对其艺术性表达进行深入探究。

摘要：多源数据学习在大数据时代具有极其重要的意义.目前,多源数据学习算法研究远远超前于多源数据学习理论研究,经典的机器学习理论难以应用于多源数据学习,更难以提供多源数据学习算法在实际应用中的理论保障.从学习的最终目的是知识这一认知切入点出发,对人类学习的认知机理、机器学习的三大经典理论(计算学习理论、统计学习理论和概率图理论)以及多源数据学习算法设计这3个方面的研究进展进行总结,最后给出未来研究方向的思考.

摘要：材料基因组计划倡导预测式新材料研发理念,推进高通量数据生产和利用技术,关注材料全生命周期价值。因此,材料基因组计划的执行需要在材料科学系统工程的框架下,集成统一计算、实验和理论等研究方法,以数据科学新范式为牵引、协同运用实验观测、理论建模和计算仿真研究范式,最终建立相关材料体系的性能与材料基因(原子系统的组成与结构)、工艺参数与使役条件之间的量化关系和数据库,实现新材料的按需设计和应用。本文在简单探讨科学研究范式、材料基因组计划和材料科学系统工程基本概念和方法的基础上,以钙钛矿结构氧化物铁电压电材料研究为例,探讨了数据科学范式下的新材料研究实践。结果表明,数据挖掘驱动的新材料设计确实可以降低探索时间和实验任务,加快新材料的发现和应用进程。

摘要：铁电半导体能够单片式集成半导体p-n结光伏与铁电体光伏,有望突破太阳能光伏电池能量转换效率的Shockley-Queisser理论极限.本研究采用Mn^(4+)、Co^(2+)等磁性离子替代技术在BiFeO_(3)系固溶体钙钛矿中成功创制出一系列窄禁带室温铁电半导体,应用传统固相反应法制备了0.50BiFeO_(3)-0.25A_(1)MnO_(3)-0.25A_(2)TiO_(3)(A_(1)=Ca、Sr、Ba,A_(2)=Sr、Ba、Pb)和0.49BiFeO_(3)-0.26BaTiO_(3)-0.25(Sr_(1–x)Ba_(x))(Co_(1/3)Nb_(2/3))O_(3)单相钙钛矿陶瓷.室温拉曼散射光谱测试表明这些固溶体钙钛矿空间中心反演对称破缺,与应用Vegard规则估算它们是室温铁电相的结果一致.紫外-可见-近红外波段吸光度测试表明它们是禁带宽度E_(g)在0.75~1.0 eV的直接带隙半导体.变温电学测试表明其电阻率为~10^(6)Ωcm(40°C)量级、缺陷激活能E_(a)~0.5 eV.与卤化物钙钛矿相比,E_(g)~0.9 eV的BiFeO_(3)系固溶体钙钛矿对太阳能光谱的吸收已深入近红外波段.通过分析铁电半导体禁带宽度与磁性离子d电子组态、μ×r_(A)/r_(B)系综描述符(μ、r_(A)和r_(B)分别为原胞的约合质量、A位和B位离子半径)之间的因果关系,为下一步优选集成半导体p-n结光伏和铁电体光伏太阳能电池的功能元,提供了材料预测设计的物理模型.

摘要：分析了几个常用的聚类有效性指标的特点,得出它们在聚类有效性设计中必须遵守的规律.基于这些规律以及类内距、类间距及噪声类的相互关系,提出一组新的有效性指标.它们对最优聚类数的计算效果优于现有的结果.特别是适合于含有任意形状和密度不均匀类的数据集的聚类效果评价.通过试验对这组有效性指标做了进一步对比,得到一些新的结果.

摘要：为有效降低使用计算流体力学(CFD)方法的设计成本和周期,降阶模型(ROM)得到广泛关注。对于复杂的可压缩流动,使用本征正交分解(POD)等线性方法进行流场降维,需要大量模态才能保证流场重建的精度,采用非线性降维方法能够有效减少所需模态数。卷积自编码器(CAE)是一种由编码器和解码器组成的神经网络,能够实现数据降维和重构,可看作是POD方法的非线性拓展。采用CAE进行流场数据的非线性降维,同时使用长短期记忆(LSTM)神经网络进行流场状态的时间演化。对于不可压缩问题,使用自编码器和LSTM结合进行流场重构的方法已有较多研究,选择一维Sod激波管、Shu-Osher问题、二维黎曼问题和开尔文-亥姆霍兹不稳定性算例,测试该ROM对非定常可压缩流动的有效性,同时基于POD方法,在不同模态数下构造Sod激波管和黎曼问题的ROM作为对比。结果表明:对于非定常可压缩流动,CAE-LSTM方法能够在使用较少自由变量数的前提下获得较高的重构和预测精度。