集合信托计划刚性兑付对投资者的影响

信托产品，作为一种在国内较之银行理财产品相对新颖的投资方式，吸引着众多投资者的目光。而集合信托计划又是信托计划中一个占有举足轻重地位的结构化产品类型。正是其独有的特点，信托计划到期不得不面对刚性兑付。本文通过《信托公司管理办法》第三十四条第三款对收益兑付的法律具体规定，探求刚性兑付存在的法律依据。

机器人VEX项目高中组竞技实践

近年,机器人技术得到迅猛发展,已经应用到医学、工业、家庭等方面,笔者通过参加2018年辽宁省机器人VEX项目高中组竞赛,研究实践了VEX工程挑战赛"步步为营"的设计、搭建、操作等活动方案,并取得了良好的实战效果。

天然小分子治疗椎间盘退变的作用机制研究进展

腰椎间盘退变(intervertebral disc degeneration,IDD)已被证实是引起腰痛(low back pain,LBP)的主要原因之一[1].椎间盘(intervertebral disc,IVD)是位于脊柱椎体间可适度移动的组织,由三部分组成,包括中央高度水合的髓核(nucleus pulposus,NP)、周围弹性的纤维环(annulus fibrosus,AF)及软骨终板(cartilaginous endplate,CEPs)[2];IDD的发生是一个复杂病理变化过程,炎症反应、氧化应激、细胞凋亡和细胞外基质(extracellular matrix,ECM)合成与分解代谢等多种生物过程在IDD发生发展中起着重要作用[3].迄今为止,大多数IDD的治疗方式,主要包括卧床休息、非甾体抗炎药和镇痛药等保守治疗,以及腰椎间盘摘除术和椎间融合术等外科手术干预,这些方法主要侧重于暂时缓解症状而不是针对发病机制,因此IDD的进展不会被逆转[4].近年来,干细胞、基因和分子治疗等新策略被用于IVD的再生.尽管这些方法带来了新的治愈可能性,但仍有大量困难需要克服[5].

多样化办学背景下完善学校体育评价——提升以体育人功效

体育评价要契合体育教学模式,直接、客观、清晰地提出体育教学的优势与不足,指明体育教学优化方向,为高中体育教师设计多样化教学活动提供建议。多样化教学背景下,原本的体育评价愈显“单薄”,此时需要加强体育教学评价落实力度,根据多样化提出教学模式设计相应的评价方法与指标,从而增强体育教学评价实效性,为提升“以体育人”能力提供支持。本文简要阐述了高中体育教学评价的“多样化办学背景”,分析了“多样化办学”背景下的学校体育评价原则,分别从立足“多样化办学”分析学校体育评价实施、完善学校体育评价落实育人功效的具体措施两个角度入手进行深入探究。

浅谈立德树人背景下学校"以体育人"的价值思考

在教育的过程中,培养学生优秀的价值观念,注重立德树人,是十分重要的教育观念。在以德育人的过程中,与体育进行有效结合,可以锻炼学生的体质,使学生精力充沛,培养学生团结拼搏的能力,让学生在体育锻炼的过程中还能培养良好的品德,实现身心健康发展。基于此,本文将研究以体育人的教育观念,以及立德树人背景下以体育人的具体措施,以此提高教育质量与教育水平。

长链非编码RNA调控椎间盘退变的研究进展

椎间盘退变(IDD)是导致腰痛的主要原因,目前在细胞和分子水平寻找IDD的机制得到了较多关注。已有研究报道长链非编码RNA(lncRNA)影响IDD的病理过程。本文综述了lncRNA对髓核细胞增殖、凋亡、衰老、自噬等方面的调控,总结了调控椎间盘内细胞增殖、凋亡和ECM合成与降解的lncRNA及相关靶基因或通路。值得注意的是,有的lncRNA不充当竞争内源性RNA(ceRNA),而是直接结合稳定相关微小RNA(miRNA),增强其miRNA表达从而调控IDD。此外,目前的研究主要报道的是lncRNA对椎间盘内髓核的调控,未来可进一步探究lncRNA对软骨终板和纤维环的调控,为lncRNA调控IDD提供更多的理论支持和依据。

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点,并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展,并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析,从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究,展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向,并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。