12、大学平台转移的数字化转型与管理

大学平台转移的数字化转型与管理

1 引言

数字化已成为一个至关重要且前沿的话题,它不仅影响着整个行业和社会,也波及到了大学。大学在课程设置和研究活动中已经体现了数字化转型,但在自身的结构、流程和管理方面,往往缺乏理解和应用。为了相互支持和学习,大学之间正在形成合作与联盟。

大学联盟虽然为成员大学带来诸多益处,但也带来了挑战,因为大学在联盟中既相互合作又相互竞争,这种状态被称为“竞合”。平台在许多领域已经得到广泛应用,它们能够连接不同的参与者并促进联合活动。与其他价值创造架构相比,平台具有最佳的成本效益关系。

如今,除了教学和研究这两项传统使命外,大学的第三项使命——“转移”也越来越受到重视。转移涵盖了技术和知识的转移、创新、科学教育以及社会承诺等多个方面。然而,目前大学的转移活动大多缺乏协调,数字化程度较低,存在诸多效率低下的问题。

本文旨在提出一个大学内外转移数字化转型及其管理的模型,并深入探讨大学平台对转移的潜在益处。为此,我们提出了以下研究问题:
- RQ1:如何在一个结构化的框架中展示大学的转移活动及其管理?
- RQ2:大学联盟或平台能否支持转移的数字化?

2 研究方法

为确保研究质量,本研究采用了广泛而深入的研究方法。Hevner和Chatterjee描述了两种通用的方法论:行为科学方法旨在对假设进行实证验证,而设计科学方法则侧重于创建和评估信息技术制品。本研究选择了设计科学方法,该方法包括七个不同的指导原则。

为了证明研究的相关性,我们根据Vom Brocke的指导原则进行了系统的文献搜索。同时,我们通过在本出版物和相关博士论文中发表研究结果,满足了研究结果传播的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值