论文部分内容阅读
基于平衡计分卡的S公司绩效管理指标体系的研究
【发表日期】
：
2021年01期
其他文献
随着海洋强国战略的不断推进和持续深化,水声领域逐渐成为研究热门。水声目标识别是水声领域的研究重点,也是技术难点所在。它是对水中信号包含的噪音信息进行分析,并借此判断其性质、类别,主要依靠人工听音辨别或者是机器自动识别。人工听音辨别存在着种种局限,利用机器进行水声自动识别更能在实际生活中发挥更大作用。因此本文提出一种基于机器学习的水声目标识别技术来代替人工识别。根据真实的船舶噪声数据集进行分析,对水
学位
遥感图像变化检测是通过分析不同时间同一地域的遥感图像,得到该地域的变化区域信息。遥感领域的变化检测在环境监控、资源管理、灾害评估等众多关系地区可持续发展的领域中发挥了重要作用,但目前还没有一种具有普适性的高可用方法。传统的变化检测通常只关注光谱信息,随着遥感图像精度的提升,其变化检测结果精度已不能满足要求。深度神经网络在图像领域有着突出的表现,能够通过学习提高模型在数据集上的特征提取能力,并在各类
学位
如今在大数据的时代下,有关深度学习的相关研究正在如火如荼的进行中,充足数量的训练样本已是神经网络模型训练的前提和基础,同时样本数据的空间分布和多样性保障着网络模型的鲁棒性和泛化能力,但在实际的生产和大数据的背景下,样本数据获取成本较高,或者获取到的数据存在大量的重复,或者需要的样本存在发生概率小,导致有用的样本数据数量十分有限,即出现“大数据,小样本”的问题,其中遥感图像领域也面临着同样的挑战,所
学位
光伏发电是太阳能利用的一个重要方面。目前,光伏组件的能源回收期不断缩短,组件年安装量不断上升。成本低、易制造、生产设备简单的染料敏化太阳能电池(Dye-sensitized solar cells,DSSCs)得到了广泛关注和研究。然而,目前普遍采用的贵金属Pt对电极(counter electrodes,CEs),虽然展现出优良的电催化活性和导电性,但Pt的矿产资源稀缺,其制造的CEs占了整个D
学位