Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Cao, Yuhong" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Choice Behavior for Intelligent Vehicle:Factors and Relationships
    Uwarunkowania wyboru inteligentnego pojazdu:czynniki i powiązania
    Autorzy:
    Cao, Yuhong
    Hu, Wei
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/370965.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    intelligent vehicle
    choice behavior
    SEM
    factors analysis
    inteligentny pojazd
    zachowanie zarządzające wyborem
    analiza czynników
    Opis:
    Intelligent vehicle considered to be the trend of future vehicle for its ecological environment protect and energy conservative feature. The high cost and imperfect technology of it result however in the disinclination of consumers and developers. In this paper, we studied the factor relationships of intelligent vehicle choice behavior between intelligent vehicle manufacturing enterprises, consumers and intelligent vehicle products by constructing Structural Equation Modeling (SEM). The empirical results shows that, Government should help to improve the performance of intelligent vehicle, and they should strengthen consumers’ cognition of intelligent vehicle and encourage them to purchase, which will stimulate vehicle manufacturing enterprises’ enthusiasm for developing.
    Inteligentne pojazdy uważane są za przyszłość motoryzacji z uwagi na ochronę środowiska i oszczędność energii. Wysoki koszt i wciąż niedoskonała technologia powodują jednak niechęć ze strony konsumentów i deweloperów. W niniejszym artykule przeanalizowaliśmy czynniki dotyczące wyboru inteligentnego pojazdu między ich producentami, konsumentami i produktami, wykorzystując modelowanie równań strukturalnych (SEM). Wyniki empiryczne pokazują, że rząd powinien przyczynić się do poprawy wydajności inteligentnego pojazdu, a także powinien upowszechnić u konsumentów informacje odnoszące się do inteligentnego pojazdu i zachęcić do jego zakupu, co przyczyni się do znaczącego rozwoju przedsiębiorstw produkujących takie maszyny.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2018, 13, 2; 165-176
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Health Evaluation of R&D and Transformation Functional Platform
    Ocena sprawności platformy R&D i transformacji funkcjonalnej
    Autorzy:
    Cao, Yuhong
    You, Jianxin
    Shi, Yongjiang
    Hu, Wei
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/371346.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    R&D and transformation functional platform
    health evaluation
    two-factor model
    platforma R&D i transformacji funkcjonalnej
    ocena sprawności
    teoria dwuskładnikowa
    Opis:
    In order to improve the operational performance of R&D and transformation functional platform, the health situation of R&D and transformation functional platform must be evaluated. First, the evaluation index system of R&D and transformation functional platform health was established based on influencing factors of platform health.Then,four regional R&D and transformation functional platforms, including Shanghai Lingang Intelligent Manufacturing Research Institute (SHIMRI), Ningbo Intelligent Manufacturing Research Institute(NBIMRI), Harbin University of Technology Intelligent Research Institute(HEBIMRI) and Suzhou Intelligent Manufacturing Research Institute(SZIMRI) are selected for empirical analysis with the help of factor analysis method and two factor theory based evaluation model. Finally, according to the empirical results, policy recommendations for optimize platform’s operation and improve platform’s health are proposed.
    W celu poprawy wydajności operacyjnej platformy R&D (Research and Development, Badania i Rozwój) i transformacji funkcjonalnej należy dokonać jej oceny sprawności. Najpierw ustalono system oceny indeksu funkcjonalności platformy, który oparto na czynniki wpływające na jej funkcjonowanie. Następnie cztery regionalne platformy funkcjonalne R&D i transformacji, w tym Shanghai Lingang Intelligent Manufacturing Research Institute (SHIMRI), Ningbo Intelligent Manufacturing Research Institute (NBIMRI), Inteligentny Instytut Badawczy Uniwersytetu Harbina (HEBIMRI) i Suzhou Intelligent Manufacturing Research Institute (SZIMRI) zostały wybrane do analizy empirycznej, w której wykorzystano metodę analizy czynnikowej i modelu oceny opartego na teorii dwuskładnikowej. Wreszcie, zgodnie z wynikami empirycznymi, zaproponowano zalecenia dotyczące polityki optymalizacji działania platformy i poprawy jej funkcjonalności.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 171-182
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie wskaźnika zielonej konkurencyjności przemysłu wytwórczego w aglomeracji miejskiej delty rzeki Jangcy
    Autorzy:
    Cao, Yuhong
    You, Jianxin
    Shi, Yongjiang
    Hu, Wei
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1840993.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    Yangtze River Delta Urban Agglomeration
    manufacturing green competitiveness
    FAHP
    maximum deviation
    gray correlation projection method
    aglomeracja miejska w delcie rzeki Jangcy
    ekologiczna konkurencyjność produkcji
    maksymalne odchylenie
    metoda projekcji korelacji szarości
    Opis:
    From the perspective of the complex multi-factors that affect manufacturing green competitiveness, this study constructs a green competitiveness index measurement indicator system of manufacturing industry in Yangtze River Delta Urban Agglomeration, which includes five dimensions: economic creativity, technological innovation, energy and environmental protection, industrial structure optimization, and social service capabilities.The manufacturing green competitiveness index in Yangtze River Delta Urban Agglomeration in 2014-2018 is measured and analyzed by using the comprehensive evaluation model of gray correlation projection method based on the combined weights of FAHP and maximum deviation. The results show that manufacturing green competitiveness of Yangtze River Delta Urban Agglomeration generally shows a relatively stable and continuous improvement trend, but the regional differences are large: regional cities and general node cities have significantly lower manufacturing green competitiveness than the leading cities and hub cities, and the pace of industrial structure transformation and upgrading in the whole region also needs to be accelerated. Based on these results, this paper puts forward some policy recommendations for comprehensive development of Yangtze River Delta Urban Agglomeration manufacturing industry: focus on improving the effective guidance of the positive incentive effect of technological innovation on manufacturing green competitiveness level, and solving the problem of insufficient technological innovation achievement transformation benefits; replan regional space, strengthen the integration of all industrial resources, reducing homogeneous competition; strengthen the ecological co-construction of regional manufacturing and improve social service security level.
    Z perspektywy złożonych czynników, które wpływają na konkurencyjność ekologiczną produkcji, w niniejszym artykule opracowano system pomiaru wskaźnika konkurencyjności ekologicznej dla przemysłu wytwórczego w aglomeracji miejskiej w delcie rzeki Jangcy. Obejmuje on pięć wymiarów: kreatywność ekonomiczną, innowacje technologiczne, energię i ochronę środowiska, optymalizację struktury przemysłowej i zakres usług społecznych. Wskaźnik konkurencyjności ekologicznej produkcji w aglomeracji miejskiej delty rzeki Jangcy w latach 2014-2018 jest mierzony i analizowany za pomocą kompleksowego modelu oceny metodą projekcji szarej korelacji opartej na połączonych wagach FAHP i maksymalnym odchyleniu. Wyniki pokazują, że konkurencyjność produkcji ekologicznej w aglomeracji miejskiej delty rzeki Jangcy na ogół wykazuje względnie stabilną i ciągłą tendencję do poprawy, ale różnice regionalne są duże: miasta regionalne i główne miasta węzłowe mają znacznie niższą konkurencyjność ekologiczną w zakresie produkcji niż miasta wiodące i miasta centralne, a tempo transformacji i modernizacji struktury przemysłowej w całym regionie również wymaga przyspieszenia. W oparciu o te wyniki, w niniejszym artykule przedstawiono pewne zalecenia polityczne dotyczące wszechstronnego rozwoju przemysłu wytwórczego w aglomeracji miejskiej delty rzeki Jangcy: skupiono się na sformułowaniu skutecznych wskazówek dotyczących pozytywnego efektu zachęty ze strony innowacji technologicznych na poziom konkurencyjności produkcji ekologicznej oraz na rozwiązaniu problemu niewystarczającej korzyści z transformacji osiągnięć innowacji technologicznych; należy przebudować przestrzeń regionalną, wzmocnić integrację wszystkich zasobów przemysłowych, zmniejszając jednorodną konkurencję; wzmocnić ekologiczne współtworzenie regionalnej produkcji i poprawić poziom zabezpieczenia społecznego.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2021, 16, 1; 143-156
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies