数字资本主义的时间剥削逻辑分析

数字时代时间依然是数字资本主义运行体系和数字资本增殖的内核和关键。数字资本通过时间资本化、时间加速化、时间精确化、时间历法化、时间叙事化的时间剥削策略剥夺数字劳动者的全部生命时间,使数字劳动者的全部生命时间转化为数字资本生产的劳动时间,进而把社会整体时间纳入数字资本增殖逻辑体系。数字资本主义的“时间暴政”塑造了数字社会独特的“时间景观”,数字资本主义时间剥削的范围、内容、形式呈现出鲜明的时代特征,数字劳动者在数字时代已无真正的自由时间。数字资本主义的时间剥削逻辑揭示了数字资本主义生产关系的秘密,刻画了数字资本主义的野蛮性,要用缩短数字劳动者劳动时间、优化数字财富收入分配机制、重构数字劳动者时间意识等措施消解数字资本主义时间剥削的负面效应,为数字劳动者赢得更多自主性的自由时间,促进人民美好生活的实现。

思想政治教育信服力的生成机制与提升策略

思想政治教育信服力由内容吸引力、方法亲和力、过程感染力、结果实效力以及主体威信力构成,遵从“期待—参与—认同—信服”的生成逻辑。应从提高内容的供给质量、创新方法、优化过程和增强主体威信力等角度提升思想政治教育信服力,从而推动思想政治教育高质量发展。

负向强激励背景下基层政府“层层加码”行为的逻辑阐释--以H省部分基层政府返乡防疫政策实施为例

基层政府“层层加码”行为的逻辑是制度结构—风险收益—行为策略。在层层分包体系、向上级负责制、属地管理原则、负向强激励等制度结构的现实情境下,基层政府在政治风险和政治收益的博弈互动中会选择最优执行策略。基层政府的“层层加码”行为是在负向强激励强力介入、正向激励介入不明显的情况下出现的,一方面可以有效规避政治责任风险,另一方面可以减轻基层政府工作压力和强度,是基层政府自利性行为选择。对此,可按照激励—反馈—监督路径健全和完善制度结构,通过正负向激励机制介入的平衡、对自下而上政策受众反馈的重视以及政策执行过程与结果监督的并重,有效治理基层政府“层层加码”现象。

基于表面增强拉曼技术的致病菌及其耐药性检测研究进展

随着抗菌药物广泛应用于临床,细菌耐药日益严重。实现快速、高灵敏、准确的细菌及其药物敏感性检测是缓解细菌耐药的关键环节。表面增强拉曼光谱(SERS)具有快速、灵敏、无损等优点,可直接获取分子指纹信息,它已成为一种有效的细菌及其耐药性检测技术。不同种类细菌的分子组成和结构存在差异、抗生素处理前后细菌的特征拉曼信号会发生变化,这为表面增强拉曼光谱技术在致病菌及其耐药性检测中的应用提供了依据。基于分子组成与结构的差异,结合传统多分类数据分析以及机器学习算法,表面增强拉曼光谱技术可以提供客观的诊断信息。这篇综述回顾了近年来表面增强拉曼光谱技术对于致病菌及其耐药性检测的研究进展,阐述了当前表面增强拉曼光谱技术应用于致病菌检测面临的问题。首先,讨论了致病菌及其耐药性检测中常用SERS基底的材料和结构:金纳米粒子、银纳米粒子、银包金纳米粒子以及新型纳米材料与纳米粒子结合形成的复合SERS基底。然后,概述了SERS检测中捕获细菌的方法,主要介绍了基于核酸适配体、免疫磁性分离、微流控系统以及静电结合的捕获方法,包括上述捕获方法的原理以及捕获方式,综述了以上捕获方法的研究进展。最后,总结了致病菌SERS光谱的各种数据分析方法,通过光谱预处理,特征提取与分类识别,以及构建致病菌SERS光谱诊断模型,实现致病菌及其耐药性的检测;比较了传统的数据分析方法以及机器学习分析方法,重点介绍了深度学习算法在致病菌及其耐药性SERS检测中的优势与应用。文章也对表面增强拉曼光谱应用于致病菌及其耐药性检测的关键问题进行了讨论,并对基于表面增强拉曼技术的致病菌及其耐药性检测方法进行了展望,以促进表面增强拉曼光谱技术在临床检测中的应用。

大数据环境下企业档案的可视化分析

研究在大数据背景下的企业档案的现状、热点、前沿和发展前景,有助于企业未来的发展。本文以CNKI为数据来源,利用可视化分析软件Cite Space对大数据环境下企业档案研究现状进行分析,从关键词共现等方面进行深入分析,结果表明,在大数据环境下关键词聚类簇不多,并且应用较少,需要加强领域合作,注重应用才能取得突破。近年来大数据发展如火如荼,大数据与各行各业的发展都息息相关,企业的发展过程中产生大量数据,这些归档后的企业数据成为企业档案。