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我国新型研发机构发展的制度经济学分析

科学学研究 2024年

作者：吴永涛吴金希清华大学社会科学学院经济学研究所

新型研发机构作为我国科技体制改革的试验田，在地方如火如荼的建设中已成为区域创新的重要力量。然而，关于新型研发机构到底“新”在何处这一核心问题仍待深入研究。文章立足国家创新体系，从制度经济学视角出发，运用交易成本的概念... 详细信息

新型研发机构作为我国科技体制改革的试验田，在地方如火如荼的建设中已成为区域创新的重要力量。然而，关于新型研发机构到底“新”在何处这一核心问题仍待深入研究。文章立足国家创新体系，从制度经济学视角出发，运用交易成本的概念工具对新型研发机构展开理论分析，并结合多案例研究方法总结新型研发机构在实践中的制度模式。研究表明，新型研发机构以融合性制度创新，降低创新活动的交易成本，并提高对科创人员的激励水平，支撑其以共性技术服务和技术转化孵化为核心的集成式功能创新。基于制度模式的分类表明，新型研发机构在地方实践中呈现出四种类型：基础研究型、技术服务型、技术孵化型以及产品研发型，其中基础研究型与产品研发型属于严重异化而偏离标准模式的机构。该研究为厘清新型研发机构的概念定位与功能边界提供重要参考，同时对未来新型研发机构的优化管理提出重要经验启示。

关键词：新型研发机构国家创新体系制度创新交易成本

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育种项目的长期投资与财务报表反映研究

分子植物育种 2024年第14期22卷 4829-4834页

作者：吴永影福建农业职业技术学院福州350007

本研究深入探讨育种项目作为长期投资在财务报表中的反映及其对投资决策的影响,突出了育种项目的成本结构、收益模式及其投资风险与回报之间的复杂关系。通过分析资产负债表、利润表和现金流量表如何体现育种项目的长期投资特性,本研究... 详细信息

本研究深入探讨育种项目作为长期投资在财务报表中的反映及其对投资决策的影响,突出了育种项目的成本结构、收益模式及其投资风险与回报之间的复杂关系。通过分析资产负债表、利润表和现金流量表如何体现育种项目的长期投资特性,本研究强调了这些信息对于投资者和项目管理的重要性;同时,评价了比率分析和现金流量分析等财务报表分析方法的有效性与局限性,并探讨了在国际财务报告准则(IFRS)和美国通用会计准则(GAAP)下改进财务报告标准的可能性;通过案例研究,深入分析了育种项目财务表现的特殊问题及解决策略,为理论提供实证支持。本研究旨在为投资者和管理层提供科学的决策依据,帮助他们更加深入地理解和评估育种项目作为长期投资的价值和潜在风险,从而为农业领域的可持续发展贡献见解。

关键词：育种项目长期投资财务报表综合分析可持续发展

贵州省大学生体育锻炼习惯养成的影响因素分析与促进策略研究

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贵州省大学生体育锻炼习惯养成的影响因素分析与促进策略研究

作者：吴永欢贵州师范大学

学位级别：硕士

随着现代社会的长足发展,大学生的生活习惯、锻炼方式以及对体育的认识和看法都发生了变化。《体育强国建设纲要》《健康中国2023》以及《全民健身计划》等重大文件的相继颁布,助推了我国体育事业的蓬勃发展。大学生作为国家未来发展的... 详细信息

随着现代社会的长足发展,大学生的生活习惯、锻炼方式以及对体育的认识和看法都发生了变化。《体育强国建设纲要》《健康中国2023》以及《全民健身计划》等重大文件的相继颁布,助推了我国体育事业的蓬勃发展。大学生作为国家未来发展的主要成员,其身心健康对中国未来发展有着重要的影响。因此,学校体育要注重培养大学生体育锻炼习惯,不仅是增强体质健康的必要路径,也是形成终身体育意识的基础。相关政策文件的密集颁布,引起社会各界对大学生体育锻炼习惯养成的关注与日俱增,体育锻炼习惯培养成为学校体育教育的重要任务,体育锻炼成为改善大学生体质健康的重要手段。本研究以锻炼习惯的相关理论为基础,综合运用了文献资源法、问卷调查法以及数理统计法等多种研究手段。首先进行小规模的预调查,对问卷量表调整和修改后,再对贵州省7种不同类型的本科学生,进行关于体育锻炼习惯养成及其影响因素的问卷调查,在收集到大学生体育锻炼习惯的相关数据后。运用SPSS和AMOS等工具对数据进行深入分析和理论模型的验证。通过调查了解贵州省大学生体育锻炼习惯的情况,以及影响大学生体育锻炼习惯养成的各种因素,揭示各影响因素中个人、家庭、学校和社会对其的影响作用,有助于“对症下药”,针对贵州省大学生体育锻炼习惯的特点提出相关的促进策略。通过分析,论文主要得出了以下的几点研究结论:(1)贵州省大学生的体育锻炼行为、思维以及锻炼效果不佳。根据调查结果表明,贵州省大学生体育锻炼行为稳定性介于一般至稳定性强区间的占比有54.9%,体育锻炼思维模式的自动化程度介于一般至自动化程度高区间的占比有58.6%,体育锻炼效果介于一般至锻炼效果好的占比有61%,体育锻炼整体情况中,经常参与体育锻炼和养成体育锻炼习的占比在60.8%左右。由此看出,贵州省部分大学生尚未养成体育锻炼的习惯。(2)通过调查和分析得出,在不同性别上,男生的体育锻炼习惯情况要优于女生;不同年级中,大三学生体育锻炼习惯的情况相对较差;而在不同学校类型上,体育锻炼习惯没有显著性差异;贵州省大学生参与体育锻炼的频率较差,参加体育锻炼时长的情况相对较好,锻炼强度大多在中等强度至小强度之间;对不同性别、年级和学校类型在锻炼频率、时间和强度上进行差异性分析,得出不同性别、年级和学校类型在体育锻炼的频率、时间和锻炼强度上没有显著性差异。(3)贵州省大学生体育锻炼习惯养成的影响因素主要分为个人、家庭、学校和社会这四个维度,初步设计出贵州省大学生体育锻炼习惯养成的影响因素理论假设,随后进行模型验证,最后根据模型对个人因素、家庭因素、学校因素以及社会因素进行路径分析,发现四个因素均对贵州省大学生的体育锻炼习惯养成具有显著的正向效应。(4)在本研究中,个人因素在体育锻炼习惯养成的因素中占据着重要地位。在个人因素中,参与体育活动的主动性,个人体育健身意识,实现目标的满意感和体育活动乐趣的路径标准系数值较高。在家庭影响因素中,父母的知识与体育运动习惯以及家庭体育锻炼氛围和经济条件影响较大;在学校因素中,学校的活动场地条件,同学或同伴参与体育锻炼,参加学校体育社团以及体育健康课程设置等系数值相对较高,在社会因素中,城市运动设施易得性,对政府对运动的推广程度,体育健身信息的获得渠道和商业体育健身中心的影响系数值也相对较高。贵州省大学生体育锻炼习惯养成在路径标准系数值中,个人因素0.783>学校因素0.694>社会因素0.679>家庭因素0.632。(5)通过分析不同的性别、年级和学校类型在贵州省大学生体育锻炼习惯影响因素方面所展现出的差异性。得出不同性别在个人因素和学校因素上存在显著性差异,在家庭因素和社会因素方面无显著性差异;不同年级在个人因素和学校因素上存在显著性差异,在家庭因素和社会因素中无显著性差异;不同学校类型在个人因素、社会因素以及家庭因素维度中存在显著性差异,但在学校因素层面上,不同学校类型无显著性差异。(6)基于上文分析结果,围绕四个影响因素为主体,制定促进策略。在个人层面上,树立正确的体育价值观,培养自主体育锻炼意识,制定科学的体育锻炼计划方案,获得锻炼成就感;在家庭层面上,优化家庭体育锻炼环境氛围,增强家庭体育意识,家长适时“监督”与交流,共营家庭体育锻炼氛围;在学校层面上,发挥体育教育的主导作用,深化体育锻炼功能价值;在社会层面上,加强体育文化建设与宣传,增加城市运动设施的易得性,拓展体育运动空间;在科技层面上,充分利用现代数字化科技促进体育锻炼习惯养成。

关键词：大学生体育锻炼习惯影响因素模型促进策略

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香云多糖的分子表征和稀溶液性质研究

高分子学报 1991年第3期1卷 350-355页

作者：郑昌仁余考明吴永虎王国用傅庭治欧惠春南京化工学院化工系南京大学生物系南京210008

香菇和云芝是一类高等腐生真菌,菌种系由树上采集的子实体分离得到,由菌种培养得到的香菇和云芝菌丝体可以用来提取香云多糖。据国内外文献报道,香云多糖不仅对多种疾病有较好的疗效,而且还具有强烈的抑瘤作用。近年来国内外学者对其化... 详细信息

香菇和云芝是一类高等腐生真菌,菌种系由树上采集的子实体分离得到,由菌种培养得到的香菇和云芝菌丝体可以用来提取香云多糖。据国内外文献报道,香云多糖不仅对多种疾病有较好的疗效,而且还具有强烈的抑瘤作用。近年来国内外学者对其化学特性进行了研究,发现由不同的培养方法和经不同的纯化处理可以得到不同的产物。Sasaki的研究指出,香云多糖的抗肿瘤活性是以分子量适当高的较之分子量低的活性要高。

关键词：多糖香云多糖分子表征稀溶液

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基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 211-219页

作者：郑洋吴永明徐岸贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造教育部重点实验室贵阳550025

深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比... 详细信息

深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类(vectorized feature space embedded clustering based on contrastive learning,VECCL)方法。通过对比学习以辨识数据实例之间异同性的方式,从数据中提取出具有同近异远聚类语义的特征,并作为先验知识带入DEC中,引导自编码器初始化带有深层数据信息的低维聚类特征空间。同时利用软分类标签构造熵损失,与自编码器的重构损失一起作为正则化项引入聚类损失函数中,共同细化聚类。实验结果表明,所提方法提取特征的能力更强,与DEC方法在数据集CIFAR10、CIFAR100和STL10上的实验结果相比,ACC分别提升48.1个百分点、23.1个百分点和41.8个百分点,NMI分别提升41.0个百分点、25.2个百分点和39.0个百分点,ARI分别提升45.4个百分点、16.4个百分点和41.8个百分点。

关键词：深度聚类对比学习自编码器矢量化特征空间嵌入聚类

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基于机器阅读理解的智能咨询问答系统构建

数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 151-162页

作者：王翼虎白海燕中国科学技术信息研究所北京100038

【目的】改善现有智能咨询系统不足,解决系统难以回答学术问题的局限。【方法】利用深度学习、机器阅读理解、数据增强、信息检索和语义相似度等技术,自建数据集并构建学术知识问答系统,同时针对学术文献特点设计多元段落召回指标,以多... 详细信息

【目的】改善现有智能咨询系统不足,解决系统难以回答学术问题的局限。【方法】利用深度学习、机器阅读理解、数据增强、信息检索和语义相似度等技术,自建数据集并构建学术知识问答系统,同时针对学术文献特点设计多元段落召回指标,以多维特征提升召回准确度。【结果】通过双模型联合构建学术知识问答系统,ROUGE-L得分达到0.7338,解决问题正确率达到88.65%,多元段落召回指标准确率也达到88.38%。【局限】仅使用单一领域内容进行实验,在处理复杂的、涉及多个领域的问题时,存在一定的局限性。【结论】将机器阅读理解技术与参考咨询服务深度融合,可以提高学术资源的利用效率和共享效率,为科研人员提供更加全面和准确的信息支持。

关键词：深度学习机器阅读理解智能咨询服务问答系统

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自适应特征整合与参数优化的类增量学习方法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 220-227页

作者：徐岸吴永明郑洋贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造教育部重点实验室贵阳550025

针对深度网络模型在增量式场景下图片分类任务所产生的灾难性遗忘问题,提出一种自适应特征整合与权重选择的类增量学习方法。该方法以知识蒸馏作为基础框架,对前后任务模型的主干网络和分类网络的输出特征进行整合,利用蒸馏约束与自定... 详细信息

针对深度网络模型在增量式场景下图片分类任务所产生的灾难性遗忘问题,提出一种自适应特征整合与权重选择的类增量学习方法。该方法以知识蒸馏作为基础框架,对前后任务模型的主干网络和分类网络的输出特征进行整合,利用蒸馏约束与自定义差异损失使当前模型具有历史旧模型的泛化能力。在增量学习阶段,对神经网络模型参数的重要性进行评价,学习新任务时,重要参数的改变会受到惩罚,从而有效防止新模型覆盖于以前任务相关的重要知识。实验结果表明,所提方法可以发掘模型的增量学习能力,有效缓解了灾难性遗忘。

关键词：增量学习灾难性遗忘参数优化特征整合知识蒸馏

垄高与分次施钾处理对雪茄烟生理特性及产质效应的影响

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垄高与分次施钾处理对雪茄烟生理特性及产质效应的影响

作者：吴永兵河南农业大学

学位级别：硕士

为探究垄高与分次施钾处理对雪茄烟生理特性及产质效应的影响。本研究于2022～2023年在四川省达州市宣汉县峰城镇雪茄种植基地进行,以川雪1号为试材,设计了两因素三水平大田裂区试验:主区为垄高,分别为A1（高垄35cm）、A2（中垄30cm）... 详细信息

为探究垄高与分次施钾处理对雪茄烟生理特性及产质效应的影响。本研究于2022～2023年在四川省达州市宣汉县峰城镇雪茄种植基地进行,以川雪1号为试材,设计了两因素三水平大田裂区试验:主区为垄高,分别为A1（高垄35cm）、A2（中垄30cm）、A3（低垄25cm）;副区为分次施钾,分别为B1（分1次施钾）、B2（分2次施钾）、B3（分3次施钾）,共9个处理,研究了不同处理对雪茄烟生长发育过程中生理特性和相关指标动态变化以及最终产质量的影响。试验研究结果如下:1、在生育期内不同处理雪茄烟根系活力先升后降且于移栽后60d达到峰值;雪茄烟根系形态指标（根体积、根表面积、根总长、根平均直径及根尖数）基本渐升,且在50d～60d增幅最大,根体积、根表面积、根总长及根尖数于70d后略微下降。处理间比较:同一垄高下,根系活力及根系形态指标在40d～50d均以分1、2次施钾处理高于分3次施钾,50d后均以分3次施钾最高。同一施钾模式下,整个生育期内均以高、中垄处理根系活力及根系形态指标高于低垄。总体来看,高、中垄分3次施钾处理最有利于促进雪茄烟根系发育。2、在生育期内雪茄烟叶片栅栏组织和海绵组织分化明显,栅栏组织排列较海绵组织规则,随生育期推进,栅栏组织纵向横向伸长且在叶片功能盛期排列整齐,海绵组织细胞逐渐分裂解体,胞间隙逐渐增大。不同处理间相比较,高垄处理叶厚基本呈渐升趋势,70d后有所降低,中、低垄处理叶厚整体先降后升。栅栏组织厚度整体先降后升,高垄处理和中垄分3次施钾处理70d后有所降低。除低垄1次施钾处理外其余处理海绵组织厚度基本呈渐升趋势,成熟后略有降低。上下表皮厚度无明显规律,但上表皮厚度均要高于下表皮。80d时以高垄处理烟叶组织结构最为疏松。总体来看,高垄分2、3次施钾处理在叶片功能盛期有较高的叶厚、栅栏组织厚度、组织比及上表皮厚度,能够提高光能利用率促进细胞发育,且成熟后细胞适时解体,叶片组织结构疏松,有利于提高雪茄烟叶品质。3、在生育期内不同处理雪茄烟叶叶绿素和类胡萝卜素含量先升后降,于50d达到峰值;净光合速率（P_n）、气孔导度（Gs）及蒸腾速率（Tr）均先升后降,于60d达到峰值,胞间CO2浓度（Ci）整体呈渐升趋势。处理间比较:同一垄高下,除50d低垄处理外烟叶叶绿素含量、类胡萝卜素含量、P_n、Gs及Tr在40d～50d均以分1、2次施钾较高,之后均以分3次施钾最高。同一施钾模式下,除50d低垄处理外烟叶叶绿素含量、类胡萝卜素含量、P_n、Gs及Tr在40d～70d均以高垄较高,低垄较低。总体来看,高垄分2、3次施钾处理在烟叶生长中后期能保持较高的光合色素含量和P_n、Gs、Tr及Ci,提高烟叶光合作用,成熟后光合色素适时下降,有利于烟叶成熟落黄。4、在生育期内不同处理雪茄烟根、茎、叶及全株干重逐渐上升,根K含量先升后降且于60d达到峰值,茎、叶K含量逐渐降低,根、茎、叶及全株K积累强度先升后降且于50d～60d达到峰值。处理间比较:同一垄高下,根、茎、叶及全株干重在50d以分2次施钾处理较高,之后均以分3次施钾最高,根、茎、叶K含量在40d之后均以分2、3次施钾较高,根、茎、叶及全株K积累强度在40d以分2次施钾最高,50d～70d均以分3次施钾较高。同一施钾模式下,50d～80d根、茎、叶及全株干重和K含量均以高、中垄处理较高,40d～70d根、茎、叶及全株K积累强度均以高、中垄处理较高。高垄分2、3次施钾和中垄分3次施钾处理烟株干物质累积丰富,K含量较高且K积累强度较大,高垄分2、3次施钾上调了烟叶NKT1、Nt KC1、Nt TPK1及Nt HAK1基因表达水平,降低了NTORK1基因表达水平,高垄分3次施钾还上调了Nt KT12基因表达水平。总体来看,高垄分2、3次施钾和中垄3次施钾处理最有利于促进雪茄烟干物质累积和K吸收积累水平。5、在生育期内不同处理雪茄烟叶硝酸还原酶（NR）、谷氨酰胺合成酶（GS）活性均先升后降,于50d达到峰值,总氮含量和烟碱含量分别呈渐降和渐升趋势;淀粉酶（AL）、中性转化酶（NI）活性、总糖含量及还原糖含量均先升后降,于60d达到峰值。处理间比较:同一垄高下,NR、GS活性在40d均为1次施钾>分2次施钾>分3次施钾,之后基本以分3次施钾较高;除50d高垄处理NI活性以分3次施钾最高外,AL、NI活性在40d～50d基本以分1、2次施钾较高,之后均以分3次施钾较高,分3次施钾处理总氮、烟碱含量和总糖、还原糖含量在生育期内基本处于较高水平。同一施钾模式下,50d后NR、GS、AL、NI活性和总氮、烟碱、总糖、还原糖含量基本均以高垄处理最高。总体来看,高垄分2、3次施钾和中垄3次施钾处理能够提高雪茄烟叶碳氮代谢关键酶活,促进碳氮化合物积累,氮代谢向碳代谢过渡平衡,

关键词：雪茄烟垄高分次施钾生长发育生理代谢产质效应

基于稀疏表示剪枝集成建模的烧结终点位置智能预测

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 436-446页

作者：周平吴忠卫张瑞垚吴永建东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 中国矿业大学煤炭加工与高效洁净利用教育部重点实验室江苏徐州221116

烧结终点位置(BTP)是烧结过程至关重要的参数,直接决定着最终烧结矿的质量.由于BTP难以直接在线检测,因此,通过智能学习建模来实现BTP的在线预测并在此基础上进行操作参数调节对提高烧结矿质量具有重要意义.针对这一实际工程问题,首先... 详细信息

烧结终点位置(BTP)是烧结过程至关重要的参数,直接决定着最终烧结矿的质量.由于BTP难以直接在线检测,因此,通过智能学习建模来实现BTP的在线预测并在此基础上进行操作参数调节对提高烧结矿质量具有重要意义.针对这一实际工程问题,首先提出一种基于遗传优化的Wrapper特征选择方法,可选取使后续预测建模性能最优的特征组合;在此基础上,为了解决单一学习器容易过拟合的问题,提出了基于随机权神经网络(RVFLNs)的稀疏表示剪枝(SRP)集成建模算法,即SRP-ERVFLNs算法.所提算法采用建模速度快、泛化性能好的RVFLNs作为个体基学习器,采用对基学习器基函数与隐层节点数等参数进行扰动的方式来增加集成学习子模型间的差异性;同时,为了进一步提高集成模型的泛化性能与计算效率,引入稀疏表示剪枝算法,实现对集成模型的高效剪枝;最后,将所提算法用于烧结过程BTP的预测建模.工业数据实验表明,所提方法相比于其他方法具有更好的预测精度、泛化性能和计算效率.

关键词：智能预测特征选择集成学习稀疏表示剪枝烧结终点位置随机权神经网络(RVFLNs)