进口关税如何影响广东出口国内附加值率

基于2000-2013年中国工业企业数据、中国海关贸易数据以及Traiff Download Facility数据库的匹配,详尽探究了进口关税提升对广东企业出口国内附加值率的影响及其作用机制。研究发现进口关税提升显著提升了广东企业出口国内附加值率,该促进作用对纯加工贸易企业、非国有企业作用更显著;进一步进行内生性检验以及更换测度指标后,上述研究结论依然稳健。与此同时,也构建了中介效应模型对进口关税影响企业出口国内附加值率的渠道路径进行了检验,发现进口关税通过企业成本加成和进口中间品替代效应两个渠道显著促进了企业出口国内附加值率的提升。

孕早期增塑剂DEHP亚急性暴露影响蜕膜反应并增加流产风险

目的:探究邻苯二甲酸酯类增塑剂邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)亚急性暴露对小鼠子宫内膜蜕膜反应和流产风险的影响。方法:分别选取300、1000、3000 mg·kg^(-1)·d^(-1)三个浓度梯度的DEHP对CD1小鼠进行经口亚急性暴露28 d。建立DEHP亚急性暴露小鼠早期自然妊娠模型和人工诱导假孕小鼠蜕膜反应模型,分别取自然妊娠第7天子宫组织和人工诱导蜕膜反应小鼠妊娠第8天诱导侧子宫组织,通过苏木精-伊红染色(HE染色)、Masson染色、TUNEL检测、蛋白质印迹法检测DEHP亚急性暴露对小鼠蜕膜反应的影响。构建300 mg·kg^(-1)·d^(-1) DEHP亚急性暴露小鼠自然流产模型,观察妊娠第10天的妊娠结局,探究蜕膜反应受损对小鼠妊娠的影响。结果:与空白对照组比较,DEHP大剂量组受孕率显著性降低(P<0.05);HE染色显示DEHP小剂量组和中剂量组蜕膜基质细胞排列杂乱、细胞核形态不规则、胞浆染色不均、多核细胞数显著降低;Masson染色显示DEHP小剂量组和中剂量组蜕膜组织的胶原纤维分布更多、数量增多、排列杂乱;TUNEL检测显示暴露组蜕膜组织细胞凋亡增加;蛋白质印迹法检测显示暴露组子宫内膜蜕膜反应标志分子BMP2蛋白表达水平显著降低(P<0.05或P<0.01);在米非司酮流产刺激下DEHP小剂量组小鼠流产率、胚胎吸收率显著升高,胚胎数、子宫湿重、子宫面积、胎盘湿重显著减少(P<0.05或P<0.01)。结论:DEHP亚急性暴露导致小鼠子宫内膜蜕膜反应受损加重小鼠妊娠流产风险。

进口技术复杂度对广州企业出口国内附加值率的影响

基于2000—2013年中国工业企业数据、中国海关贸易数据及CEPII-BACI,系统考察进口技术复杂度与广州企业出口国内附加值率的关系。研究发现:进口技术复杂度显著提升了广州企业出口国内附加值率;研发创新行为对广州企业进口技术复杂度的影响具有显著调节效应,即具有较高研发创新程度的企业通过进口技术复杂度促进广州企业出口DVAR的提升;机制检验发现,研发创新对广州企业出口DVAR作用的显著中介变量是企业成本加成率和进口中间品与国内中间品的相对价格。为促进广州企业出口国内附加值率和竞争力的提升,应加快推进进口政策由出口导向向创新导向升级。

基于遥测光电容积脉搏波描记法的心率测量综述

遥测光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rPPG)是一种无需接触即可实现心率等生理信号测量的技术,在重症监护、情绪感知、驾驶员状态评估等医疗和工业领域中都有较大的应用潜力。然而基于遥测光电容积脉搏波描记法的非接触心率测量容易受到光照、运动等多种因素干扰,为提高非接触式生理指标测量的精度,中外学者做了大量的研究工作。系统性地综述了基于rPPG的非接触式心率为代表的生理指标测量研究进展。首先,概述了rPPG技术的背景和原理,而后对比分析了基于rPPG心率测量的主流传统方法,此外对基于深度学习的rPPG心率测量最新研究进展进行了分类阐述,最后讨论了非接触心率测量的前景以及未来研究方向。

基于本体的Deep Web数据标注

借鉴语义Web领域中深度标注的思想,提出了一种对Web数据库查询结果进行语义标注的方法.为了获得完整且一致的标注结果,将领域本体作为Web数据库遵循的全局模式引入到查询结果语义标注过程中.对查询接口及查询结果特征进行详细分析,并采用查询条件重置的策略,从而确定查询结果数据的语义标记.通过对多个不同领域Web数据库的测试,在具有领域本体支持的条件下,该方法能够对Web数据库查询结果添加正确的语义标记,从而验证了该方法的有效性.

个性化搜索中的用户特征模型研究

用户特征的描述方式是实现个性化搜索算法的核心因素。针对传统的基于关键词向量空间模型的用户特征描述过于简单,不能全面描述用户兴趣的缺陷,将folksonomy的结构与本体概念的清晰语义相结合,提出一种多层用户特征描述方式。从用户兴趣主题、用户间关联两个不同角度,从用户生成的标签、标记的文档及主题等不同层次建立用户特征描述模型,并将其应用于个性化搜索过程的方式进行分析。同时对个性化搜索的结果评价方式、资源类型对用户特征及搜索结果的影响进行了讨论。在Delicious和Flickr两种不同类型数据集上的实验表明,所提出用户特征模型能够有效提高个性化搜索结果的性能。

孕早期增塑剂DEHP暴露降低长链非编码RNA RP24-315D19.10表达影响子宫内膜蜕膜反应

目的:探索孕早期增塑剂邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)暴露对小鼠子宫内膜蜕膜反应的影响及长链非编码RNA RP24-315D19.10的作用。方法:构建DEHP(1000 mg·kg^(-1)·d^(-1))暴露的早孕小鼠模型,取妊娠第6天子宫,通过苏木精-伊红染色和免疫荧光检测其对小鼠子宫内膜蜕膜区病理变化及相关分子表达。构建DEHP暴露(0.1、0.5、2.5、12.5、62.5μmol/L)的原代小鼠子宫内膜基质细胞体外蜕膜诱导模型,通过光学显微镜和鬼笔环肽染色观察细胞形态变化,免疫荧光、实时逆转录PCR、蛋白质印迹法检测蜕膜反应标志蛋白的表达情况。实时逆转录PCR分别检测RP24-315D19.10在蜕膜组织和蜕膜细胞中的表达。利用在线工具lnc Locator和RNA荧光原位杂交检测RP24-315D19.10的细胞定位,并运用在线工具Anno Lnc2预测与RP24-315D19.10相结合的微RNA(mi RNA)。结果:DEHP暴露组的胚胎着床点数、子宫湿重、子宫面积显著低于空白对照组,蜕膜反应标志蛋白基质金属蛋白酶、同源异型框A10的表达也明显少于空白对照组(均P<0.05)。随着DEHP浓度增加,蜕膜细胞中dtprp的表达逐渐降低。2.5μmol/L DEHP暴露组中基质细胞向蜕膜细胞的形态转化受到明显抑制,蜕膜反应标志蛋白同源异型框A10、骨形成蛋白2及增殖细胞核抗原表达水平显著低于空白对照组(均P<0.05)。DEHP暴露的蜕膜组织和蜕膜细胞中RP24-315D19.10的表达显著减少(均P<0.05)。RP24-315D19.10主要定位于细胞质,与45个mi RNA有潜在结合位点,其中mi R-138-5p、mi R-155-5p、mi R-183-5p及mi R-223-3p与子宫内膜蜕膜反应有关。结论:孕早期DEHP暴露导致小鼠蜕膜反应损伤可能与RP24-315D19.10表达下调有关。

基于概率主题模型的标签预测

充分利用用户自定义标签信息,是理解Web资源语义,提高Web应用智能程度的重要途径。针对资源标签分派中大量存在的信息不完整、不一致的现象,建立基于用户标记行为特征的概率主题模型,利用概率主题模型实现对标记信息不完整资源的标签预测。根据每个资源所对应的标签的统计特征,可产生不同形式的标签文档,通过分析标签文档所生成主题的性能,确定适合于特定数据集的标签文档形式;利用同一主题内词汇间的高度相关性,设计合理的预测标签排序方法,从而实现对标记信息不完整资源的标签预测以及标签语义不一致现象的检测。在数据集DeliciousT 140和Wiki10+上的测试表明,所提方法能有效实现标签预测,并可提高信息检索的性能。

梗阻性黄疸大鼠肾脏血流动力学变化的超声研究

【目的】初步研究超声检测梗阻性黄疸（OJ）大鼠肾脏血流动力学改变的特点及其价值。【方法】健康雄性SD大鼠40只，随机分为实验组30只（分为6批，每批5只），对照组10只（分为2批，每批5只）。实验组结扎胆总管建立OJ模型，对照组仪以开腹-关腹处理。两组大鼠分别于术后d7及d14麻醉状态下予以多普勒超声检测其三级肾动脉（肾主动脉、段动脉、叶间动脉）血流动力学参数：收缩期最大峰值流速（PSV）、舒张期最小流速（EDV）、阻力指数（RI）；并于超声检测完后予以取血检测血液生化指标：血清尿素氮（BUN）、肌酐（Cr）及血清直接胆红素（DB）、总胆红素（TB）。比较两组血液生化指标、肾动脉血流动力学参数PSV、RI的变化。【结果】实验组BuN、Cr及DB、TB随着时间延长明显增高，并且d7、d14数据均高于对照组；BUN、Cr两组间数据比较，仅d14数据有统计学意义（P〈0．05）；DB、TB两组间数据比较，d7、d14数据均具有统计学意义（P〈0．05）。血流动力学参数两组间数据比较，实验组较对照组各级肾动脉PSV减低，RI增高，并且随着时间延长而更加明显，除两组间d7肾主动脉RI比较无统计学意义，余两组间d7、d14数据比较均具有统计学意义（P〈0．05）。【结论】超声检测OJ大鼠肾脏动脉PSV、RI值较对照组大鼠有明显改变，提示OJ大鼠存在肾脏损伤，并且其血流动力学改变的出现早于血液生化所示肾功能异常；超声检测OJ大鼠肾动脉血流动力学对肾脏损伤有一定的评估和预测作用，且早于血液BUN、CR所示肾功能异常。

程序设计语言教学过程中的学生思维能力培养

针对思维能力在创新能力培养过程中的核心地位,本文以C程序设计语言为例,探讨如何在程序设计语言教学过程中培养学生的思维能力。根据程序设计语言课程内容庞大、实践性强的特征,学生难以掌握实用的编程技术的问题,提出从理论课教学、实验课内容的组织和安排等各方面入手,充分利用思维的特点,实现提高学生综合思维能力的目标。

标签时态特征分析及其在标签预测中的应用

标签作为用户生成的对资源的描述,反映了资源的语义和用户的兴趣。由于Web资源的动态性,标签数据相应地表现出较为明显的时态特征,已有相关研究中标签的时态特征却很少受到关注。针对这方面的不足,对标签数据的时态特征以及基于时态特征的标签间语义关联进行分析,并提出发现标签时态特征的时间段划分准则;为了评价标签时态特征的价值,以经典的统计主题模型为基础,提出新的模型用于分析数据时态特征对所生成主题的影响,并将其用于标签预测。在多个数据集上的测试验证了标签数据的时态特性及其对提高标签预测性能的影响。

一种基于聚类模式的RDF数据聚类方法

如何有效管理并利用日益庞大的RDF数据是当今Web数据管理领域面临的挑战之一。对大规模的RDF数据集进行聚类操作从而得到数据集的有效划分是RDF数据存储和应用时通常采取的策略。针对现有RDF聚类过程中忽略RDF三元组自身模式特征的问题,在对RDF聚类结果的形式深入分析的基础上,定义了3种不同类型的聚类模式,从而提出基于模式的聚类方法。通过对RDF数据集的重新描述,自动生成适用于RDF数据集特征的聚类模式,在此基础上实现数据聚类的任务。在不同测试集上的实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。

模式级链接关联数据集上的关联规则挖掘研究

针对关联数据集合呈现出的大数据特性和蕴含的语义信息,提出了首先建立关联数据集的模式级链接,再进行关联规则挖掘的方法。在同领域RDF数据集上定义RDF数据项模式并提出数据项模式的产生规则;利用RDF数据查询技术从数据项模式获得RDF数据项集合,进而再推导出特定领域内的关联规则。提出的基于关联数据RDF数据项模式的关联规则挖掘方法将关联规则挖掘扩展到同一领域内的数据集合而不再局限于单一数据集,同时给出了基于Hadoop的大规模RDF数据集上的关联规则挖掘的实现方案。实验结果验证了模式级链接对于关联规则挖掘的价值和所提方法的有效性。

在编程中培养问题解决能力的PBL教学模式构建——以《跨栏比赛》为例

中小学信息技术学科中图形化编程教学备受欢迎,针对编程教学过程中重知识轻能力的问题,首先分析了PBL教学模式在编程中培养学生问题解决能力的契合点,随后从学生问题解决能力培养、师生活动及教学环节三个层面出发,构建了信息技术教学中PBL教学模式的应用框架;最后,基于编程猫平台,通过《跨栏比赛》教学案例的实践,为教师提供了可参考的编程教学设计一般流程,证明了PBL教学模式对提升问题解决能力有一定促进作用。

基于统计主题模型的多粒度Web文档标注

针对已有Web文档语义标注技术在标注完整性方面的缺陷,将潜在狄里克雷分配(LDA)模型用于对Web文档添加语义标注。考虑到Web文档具有明显的领域特征,在传统的LDA模型中嵌入领域信息,提出Domain-enable LDA模型,提高了标注结果的完整性并避免了对词汇主题的强制分配;同时在文档隐含主题和文档所在领域本体概念间建立关联,利用本体概念表达的语义对隐含主题进行准确的解释,使文档的语义清晰化,为文档检索提供有效帮助。根据LDA模型可为每个词汇分配隐含主题的特征,提出多粒度语义标注的概念。在20news-group和WebKB数据集上的实验证明了Domain-enable LDA模型的有效性,并指出对文档进行多粒度标注有助于有效处理不同类型查询。

诗是哲学之目的和意义——咀嚼梁潮诗歌的生命况味

梁潮是一个有专业理论功底的学者型诗人,他在人生的路途上行走,抒写对生命因缘的感触与思索,力求穿越时间的迷雾,重返百年千秋的过去情境,反思历史的逻辑困境或意义迷宫,与此同时,还探索死亡哲学这一千古谜团和人生难题,以其有思想深度和哲学意味的诗作,表现诗歌的终极目的与最后意义。

对泰幼儿汉语启蒙教学的课堂活动探索

借鉴国内外关于儿童语言习得与幼儿园外语教学的相关研究成果,从汉语作为第二语言教学的特点出发,结合笔者在泰国幼儿园的汉语教学实践,针对泰国幼儿的生理基础和心智机制,围绕教学内容的组织设计、教学活动的实施及评价等环节,采用相关的幼儿数学、美术、舞蹈、体育等学科的方法,以画图、儿歌、手工制作、游戏、舞蹈、多媒体动画片、情境短剧、广播体操等灵活多样的手段,创设丰富多彩的汉语课堂活动,在激发泰国幼儿的学习兴趣,使其更加喜欢学习汉语等方面,进行一番探索。

SWRL数据集中频繁模式发现

使用SWRL(Semantic Web Rule Language)描述的数据蕴含了更多的语义信息,SWRL数据集上的数据挖掘过程必须充分考虑数据的语义特征。已有的关于这种类型数据的候选频繁模式生成方法可能产生大量无意义的模式,加重了模式评价过程的计算负担。针对这一缺陷提出了基于向下求精规则和相容谓词的候选频繁模式生成方法,同时定义了谓词数量约束,从而避免产生过多的非频繁模式和冗余模式。实验证明该方法可提高频繁模式生成的效率。

基于空间分割的SWRL数据集关联规则挖掘

语义Web环境下的关联规则挖掘是数据挖掘领域新的研究热点。本文针对SWRL数据集的特征,建立新的数据挖掘形式背景,将FCA用于关系型关联规则的挖掘,提出了基于搜索空间分割的关联规则挖掘方法。采用FCA作为频繁模式的压缩表示方式,从生成的闭查询导出的关联规则,可有效控制冗余规则的产生。将搜索空间进行划分可减小问题的规模,充分利用已有的挖掘过程的中间结果所提供的信息,减少了计算量。由于采用了分而治之的策略,本文的方法易于扩展到对海量语义Web数据的并行处理。