贡献力

摘要： 如何更好地提升科研能力培训成效,发挥出党校科研在服务大局中的最大作用,是中共宜昌市委党校反复思考并探索解决的重要问题。一直以来,宜昌市委党校锚定中心大局,以增强党校服务地方高质量发展贡献力为落脚点,优化教学、科研、队伍建设等工作,努力将“红色学府”打造成呈现地方发展战略的重要窗口。2022年6月24日至25日。

摘要： 农产品加工作为转变现阶段农业经济增长方式的一个重要途径,也是经济建设和发展的关键。在新形势下如何把农产品加工与工业经济发展有机结合,延长农产品产业链,促进农业产业化发展是当前通辽市农产品发展的关键问题。一、农产品资源和加工业贡献力分析(一)农产品资源供应能力情况1.种植业。2021年,通辽市粮食产量898.3万吨,其中:玉米837.4万吨、稻谷17.9万吨、小麦1.5万吨、大豆3.3万吨、荞麦0.6万吨;其他作物中,花生23.4万吨、芝麻60.9吨、葵花籽2.0万吨、甜菜6.2万吨、辣椒69.1万吨、蔬菜及食用菌118.1万吨、瓜果类25.4万吨。

摘要： 自2017年江西省青年企业家协会第六次会员大会召开以来,协会坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻党的十九大、十九届二中、三中、四中、五中全会精神和习近平总书记视察江西时重要讲话精神,在团江西省委、中国青年企业家协会的带领下,不断增强政治性、先进性、群众性,围绕提升引领力、贡献力、服务力、品牌力、组织力,改革创新、锐意进取,开创了工作新局面。

摘要： 在改革创新的进程中,农种技术的推行无疑对提高农业种植的水准、提高地方区域农业发展水准具有实质性意义.本文探讨了农种中农技推行的作用和策略,以助于让更多的人了解农技推广.

摘要： 目前,开源代表的共享经济,已经成为了主要的创新源泉和社会协作的主要模式。开源企业在互联网的基础上,更多利用了外部的智力和资源,实现了快速的发展。回顾中国的开源历史,30年前,我国正式引入Unix,开始拥抱开源;20年前,部分国内企业引进了Linux,开源进入了启蒙阶段,开源产业开始萌发;2010年前后,我们成为开源资源的主要使用者;目前,中国已经成为了国际开源资源的主要贡献力。

摘要： 1996年,周汝尧创立"‘责任·知识·志趣·适地’四位一体"的环保宣教模式;2005年,周汝尧创立生物多样性保护模式——"多类型本土植物园",该环保模式于2007年被联合国教科文组织界定为创新实践,于2013年人围福特汽车环保奖,于2016年在抟届江苏志愿服务展示交流会上获得铜奖;2011年,周汝尧发起、组织实施环保志愿服务项目"中国生物多样性探访行动",并于2014年人围福特汽车环保奖,于2016年在团中央、中央文明办等单位组织的"第三届中国青年志愿服务项目大赛"中获得银奖;2015年,周汝尧发起、组织实施环保志愿服务项目"保护饮用水行动",为江苏省灌南县80多万人的饮川水安全贡献力2015年,周汝尧发起、组织实施环保志愿服务项目"保护野生动物行动"。

摘要： 科技成果奖励是国家科技奖励制度的重要组成部分,是国家科技发展水平的重要体现,其获奖项目的类别、等级、数量是衡量一个地区、单位、个人自主创新能力和成就的重要评价指标之一,集中反映了科技创新领域的特点和方向.本文总结"十三五"期间云南科技成果奖励的成效及存在问题,重点对影响获奖项目的科研单位与科技人员的贡献力进行多维度数据分析,提出加强云南科技成果奖励制度管理,培养科技创新人才、提升技术创新与协同创新能力、提升技术成果转化率与技术产业规模化发展的相关对策.

摘要： 2020年12月,中国高校科技期刊研究会第24次年会在重庆召开。会议期间发布了“2020年度中国高校杰出•百佳•优秀科技期刊”遴选结果,《云南大学学报(自然科学版)》继续入选“中国高校百佳科技期刊”。该评选由中国高校科技期刊研究会组织,每两年评定一次,旨在坚持正确的出版导向,不断提升高校科技期刊的创新力、影响力、贡献力和编辑出版质量。

摘要： 5月17日,2021年全疆电大办学系统工作会议在新疆广播电视大学新华南路校区五楼会议室召开。此次会议旨在贯彻落实教育部关于国家开放大学综合改革方案精神,总结成绩经验,理清发展思路,切实提升全疆电大办学系统在新疆社会稳定和长治久安进程中的创造力、服务力和贡献力,推动"十四五"时期学校教育教学事业高质量发展。

摘要： 年初,新冠肺炎疫情席卷江城,武汉共青团坚决听从党的号令,按照中央、省、市部署要求,聚焦主责主业,践行初心使命,团结带领广大团员青年不畏艰险、冲锋在前,在坚决打赢武汉保卫战的征程中谱写了一曲曲壮丽的青春之歌。把牢政治方向,着力增强团的思想引领力。一是坚持理论武装。

摘要： 本发明公开的一种储能电站参与电网一次调频深度控制方法，将储能电站的并网逆变器等效成具有励磁控制和调速控制的同步电压源，储能电站采用同步机三阶模型的控制策略，根据电池储能电站的灵活性指标和静态频率特性，通过设定储能电站的调差系数σ

摘要： 本发明公开了一种考虑粘聚力与内摩擦角贡献度的边坡安全系数计算方法，该计算方法描述了粘聚力与内摩擦角对边坡稳定性的影响程度及影响机理，形式简单、物理意义明确，该方法得到的稳定性计算结果与已有方法的计算结果具有相当高的吻合度，证明了所提出的双折减边坡综合安全系数定义方法的合理性和准确性，能够有效地解决现有双折减边坡综合安全系数定义方法中存在的问题与不足。本发明的计算方法提出可以反映粘聚力与内摩擦角对边坡稳定性的贡献的双折减边坡综合安全系数计算方法，利用该方法分析已有边坡算例，较高的计算精度表明了新计算方法的合理性和正确性。

摘要： 本发明提供了一种基于有效算力贡献的共识方法、装置及系统，接收计算发布方发布的计算任务以及计算任务对应的计算需求；根据计算需求进行计算任务的相应配置；获取计算任务所需的数据，并将计算任务编译成为布尔电路；形成多个并行计算任务，并分发到多个计算节点处进行计算；接收计算节点对并行计算任务进行计算的计算结果和计算证明，并根据计算证明确定计算结果是否有效；若有效，确定计算结果对应的计算节点的累计计算贡献值，并为各计算节点分配预设奖励；接收各计算节点以累计计算贡献值作为的投票数据，并对备选节点进行投票；获得N个共识节点，该N个共识节点之间是采用实用拜占庭容错算法对区块数据完成共识的。

摘要： 本发明提供一种基于注意力贡献度的实体关系抽取方法，该方法通过spaCy对数据集中的原始句子进行分词，得到词列表，将词列表和标签以字典形式存入输入数据集D；然后对输入数据集D进行采样，获得输入数据集D中每个句子的实体样本集和关系样本集；选用在大规模生物医学语料库、司法数据库、旅游数据库上预训练的BERT模型，采用注意力贡献度算法计算实体之间的交互信息，再传递给下游的实体抽取和关系抽取任务，构成基于span的实体关系抽取模型；最后将实体样本集和关系样本集放入基于span的实体关系抽取模型训练，极大的提高了实体抽取任务的F1值和关系抽取任务的F1值。

摘要： 本发明公开了一种算力网络中基于贡献感知的网内池化资源分配优化方法，包括如下步骤：构建包括基础设施层、资源池层、CPN调度器层的算力网络资源分配系统；基于任务和移动设备的动态性，构建资源池层中每个资源池的算力队列长度；在CPN调度器层中利用深度强化学习算法分别建立算力模型和缓存模型，并将模型分别构建为马尔可夫过程；基于算力模型和缓存模型，构建算力网络资源分配系统的效用函数；利用近端策略优化算法和注意力机制构建基于注意力机制的近端策略优化算法；以最大化长期效用函数为目标，利用基于注意力机制的近端策略优化算法对长期效用函数进行求解。本发明实现了更高的系统效用，可以显著提高集成计算任务和缓存的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于动态力识别的振动噪声贡献量分析方法，包括：S1.确定待测车辆的目标点，在目标点处布置传感器；S2.基于驾乘场景对待测车辆进行试验，并收集传感器采集的工况数据GR；S3.将待测车辆的悬架拆卸，并将由金属材质制成的悬架替换件按照设定扭力值安装到原悬架所在位置处；S4.采用锤击法对拆卸掉悬架后的待测车辆进行测试，获得悬架安装点至目标点处的频响函数HR；S5.根据工况数据GR和频响函数HR建立动态载荷目标函数，运用迭代法求解悬架接附点动态载荷F；S6.根据悬架接附点动态载荷F与频响函数HR计算各路径点贡献量，以此进行主路径识别与目标点响应预测。本发明能规避矩阵求逆带来的病态性问题，能够提高工作效率，且通用性强，可操作性高。

摘要： 本发明公开的实施例公开了基于横向联合学习参与方的数据贡献力确定方法和装置。该方法包括：在横向联合学习架构中，获取参与方的电力负荷数据集；利用所述电力负荷数据集，对初始模型进行训练，得到训练模型；获取所述训练模型的测试数据集；基于所述测试数据集，确定所述参与方的贡献力。该实施方式使用对电力负荷数据集进行数据去除来计算参与方对模型的影响，然后确定参与方的贡献力，以此可以激励参与方提供高质量的电力负荷数据，间接提高了训练模型的精度，侧面提高用户体验。

摘要： 本发明公开的实施例公开了基于横向联合学习参与方的数据贡献力确定方法和装置。该方法包括：获取参与方的数据集；利用所述数据集，对初始模型进行训练，得到训练模型；基于横向联合学习，获取所述训练模型的测试数据集；基于所述测试数据集，确定所述参与方的贡献力。该实施方式使用对数据集进行数据去除来计算参与方对模型的影响，然后确定参与方的贡献力，以此可以激励参与方提供高质量的数据，间接提高了训练模型的精度，侧面提高用户体验。

摘要： 本发明公开的实施例公开了一种数据贡献力确定方法和装置。该方法包括：接收参与方的电力负荷数据集；基于横向联合学习，利用所述电力负荷数据集，对初始模型进行训练，得到训练模型；接收所述训练模型的测试数据集；基于所述测试数据集，确定所述电力负荷数据集中每个电力负荷数据的影响力，得到影响力集合；基于所述影响力集合，确定所述参与方的贡献力。该实施方式使用影响力函数来计算参与方对模型的影响，然后确定参与方的贡献力，以此可以激励参与方提供高质量的电力负荷数据，间接提高了训练模型的精度，侧面提高用户体验。

摘要： 本发明公开的实施例公开了基于横向联合学习参与方的数据贡献力确定方法和装置。该方法包括：获取参与方的数据集；利用所述数据集，对初始模型进行训练，得到训练模型；获取所述训练模型的测试数据集；基于所述测试数据集，确定所述数据集中每个数据的影响力，得到影响力集合；基于所述影响力集合，确定所述参与方的贡献力。该实施方式使用影响力函数来计算参与方对模型的影响，然后确定参与方的贡献力，以此可以激励参与方提供高质量的数据，间接提高了训练模型的精度，侧面提高用户体验。