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老年群体空巢化对居民消费水平及结构的影响

老年群体空巢化对居民消费水平及结构的影响

作者：甘恬薇商务部国际贸易经济合作研究院

学位级别：硕士

从二十一世纪初期,我国迈入老龄化社会。人口老龄化是经济社会发展的重要趋势,是我们国家未来要面对的基本国情。要做好充足的准备来迎接伴随人口老龄化社会可能出现的一系列问题,这既是发展的要求,也是满足人民美好生活的需要。根据第... 详细信息

从二十一世纪初期,我国迈入老龄化社会。人口老龄化是经济社会发展的重要趋势,是我们国家未来要面对的基本国情。要做好充足的准备来迎接伴随人口老龄化社会可能出现的一系列问题,这既是发展的要求,也是满足人民美好生活的需要。根据第七次全国人口普查数据,空巢老人家庭占老年家庭的比重达44.82%。空巢老人家庭已经成为一种典型的家庭模式,对当前的消费水平起到不小的影响。本文首先从空巢化背景入手,通过梳理有关空巢老人和消费、储蓄的相关文献,明晰研究现状以及相关概念。之后对老年群体空巢化对居民消费水平及结构影响的理论基础、影响机制进行了分析概括,由此得出基本假设。本文研究了老年群体空巢化的发展趋势对居民消费水平(即家庭人均消费水平)和消费结构的影响,并对实证结果利用工具变量法进行了内生性检验。考虑到不同人群的影响机制可能存在差异,对样本的医疗保险购置情况加以区分,进行了详细的理论分析,分别从子女支持、社会参与以及帮扶子代家庭的角度探究传导路径,并且关注了养老保险的调节作用,强调了保险在空巢化对居民消费的影响关系中所起的重要作用,并根据样本区分东中西部地区、医疗保险购置情况与不同年龄段进行异质性检验。研究结果表明老年群体空巢化对居民总消费水平产生了显著的正向影响,细分消费结构来看,分别对生存型消费、发展享受型消费有显著的促进和抑制作用。老年群体空巢化可以通过增加来自子女的赡养来促进老年居民消费水平,同时会减少与社会的接触,从而抑制空巢化对消费的促进作用。对于有医保的老年群体,空巢化会提高对子代的帮扶从而促进消费水平。养老保险金额在其中起正向调节作用。综上所述,老年群体空巢化会对居民消费水平、消费结构产生一定的影响,并且医疗保险、养老保险在其中扮演重要的角色。因此,要采取相应的合理措施变挑战为机遇,合理配置保险,调高养老金,提高参保比例,推进适老化改造,鼓励老年人社会参与,在人口老龄化的发展趋势中实现银发经济的新发展。

关键词：空巢居民消费消费结构家庭生命周期

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广西民营医院医疗服务监管问题研究

广西民营医院医疗服务监管问题研究

作者：甘君双广西大学

学位级别：硕士

医疗服务是关系国计民生的大问题,近年来,随着国家相关激励政策的推行,大量民营医院不断涌现,其医疗服务也逐渐被群众认可和接受,市场占有率不断增多。然而,在民营医院快速发展的同时,民营医院术中加价、超范围执业、违规收费等各种违... 详细信息

医疗服务是关系国计民生的大问题,近年来,随着国家相关激励政策的推行,大量民营医院不断涌现,其医疗服务也逐渐被群众认可和接受,市场占有率不断增多。然而,在民营医院快速发展的同时,民营医院术中加价、超范围执业、违规收费等各种违法违规的医疗服务问题不断凸显,严重损害了国家和人民的利益。探索如何建立行之有效的民营医院医疗服务监管长效机制,有效解决当前民营医院医疗服务问题,维护群众利益,推动社会和谐稳定已成为党和国家现阶段公共管理的重要内容,也是学术界重点研究的领域。整体性治理理论为解决广西民营医院医疗服务监管的问题提供了理论依据与实践策略。本文以广西民营医院为研究对象,通过查找研读相关文献资料,采用案例分析法、访谈法、问卷调查法,理论研究与实地调研相结合,对广西民营医院医疗服务监管工作展开研究,阐述当前广西民营医院医疗服务监管现状,以整体性治理理论为基础,分析出广西民营医院医疗服务监管工作主要面临四大方面的问题,分别为地方政府部门对公立与民营医院实行差异化监管、监管主体未能形成监管合力、监管措施未能与时俱进、监管信息资源未能有效整合,通过深入剖析,发现造成这些问题的原因为地方政府部门观念较为落后、监管主体的职责及地位不明确、监管机制不完善、未建立统一的信息沟通与共享平台四方面。因此,为推动广西民营医院医疗服务监管工作更加高效,不断提升广西民营医院发展的外在市场和环境,促进民营医院更加有序健康发展,给群众提供更加完善、多样化的就医选择,笔者针对性地提出对策建议:一是树立以公共需求为导向的监管理念,二是统筹协调监管主体,三是建立健全监管机制,四是完善监管信息化建设。

关键词：整体性治理民营医院医疗服务监管

基于SOLO分类理论测评科学思维的基因工程试题命制策略

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生物学教学 2024年第7期49卷 59-61页

作者：甘耀平浙江省衢州第二中学衢州324000

在分析SOLO分类理论与科学思维水平关联性的基础上,运用SOLO分类理论命制基因工程试题以测评科学思维水平,为高中生物学教学和命题提供参考。

关键词： SOLO分类理论科学思维基因工程试题命制

振动辅助颗粒流润滑剪切膨胀机制及力链特性研究

维普期刊数据库

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振动辅助颗粒流润滑剪切膨胀机制及力链特性研究

作者：甘梓辰河南科技学院

学位级别：硕士

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X银行富媒体项目的知识产权风险管理研究

X银行富媒体项目的知识产权风险管理研究

作者：甘兴宇电子科技大学

学位级别：硕士

作为互联网时代的一类新型交互项目,富媒体的发展对于多元信息结构的构筑具有重要的现实作用。在5G技术的催化和推动下,企业对于富媒体的使用也呈现加速度的发展趋势,网络个人化、社会化、自组织等新的传播特点日益突现,一场以“交互”... 详细信息

作为互联网时代的一类新型交互项目,富媒体的发展对于多元信息结构的构筑具有重要的现实作用。在5G技术的催化和推动下,企业对于富媒体的使用也呈现加速度的发展趋势,网络个人化、社会化、自组织等新的传播特点日益突现,一场以“交互”为核心的富媒体浪潮逐渐形成。但是由于处于起步阶段,富媒体当中涉及到的多重信息的知识产权问题是目前需要解决的重要问题之一。本文通过文献资料法、对比分析法、层次分析法等,以X银行富媒体项目为研究对象,结合风险管理理论,从风险识别,风险评估和风险管控措施等方面,对其进行研究。首先,阐述研究的基础框架,包括:研究背景、意义、方法、内容以及涉及到的与知识产权、富媒体相关的文献综述。对风险管理以及富媒体知识产权管理相关概念进行界定,对全面风险管理等理论进行分析。接着,阐述了X银行富媒体项目现状,对其目前的业务情况、组织架构情况、知识产权风险管理措施等进行描述,结合层次分析法,进行组织风险、创造风险、运用风险、保护风险四个维度的分析,采用模糊综合评价法进行评价,发现目前的X银行富媒体项目知识产权风险仍然突出,例如缺乏体系化的管理机制,人员风险管理意识较低,系统建设和技术支持较落后等。最后,从建立健全的知识产权风险管理制度、加强员工的知识产权管理意识和能力、加强风险管理的可靠性等方面提出合理措施。本文的研究,可以为X银行富媒体项目知识产权风险控制提供合理的意见和参照,也可以为其他企业或者是相关行业知识产权风险管理提供有效借鉴。

关键词：富媒体知识产权风险管理风险控制

基于数据驱动的电动汽车动力电池故障诊断与预警

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基于数据驱动的电动汽车动力电池故障诊断与预警

作者：甘兴栋电子科技大学

学位级别：硕士

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PLA/稻壳复合材料的制备及性能研究

PLA/稻壳复合材料的制备及性能研究

作者：甘宏年长春工业大学

学位级别：硕士

随着经济的发展及当代社会生活水平的提高,高分子塑料制品已进入到人们日常的各个角落。然而,近几十年来传统塑料的使用不仅消耗了社会大量的资源,而且还留下许多不易降解的废弃物,由此造成的极端天气和能源匮乏等问题促使人们聚焦于生... 详细信息

随着经济的发展及当代社会生活水平的提高,高分子塑料制品已进入到人们日常的各个角落。然而,近几十年来传统塑料的使用不仅消耗了社会大量的资源,而且还留下许多不易降解的废弃物,由此造成的极端天气和能源匮乏等问题促使人们聚焦于生物可降解塑料的研究。环境友好型塑料正是在这种背景下应运而生,目前已被视为有助于减少和缓解传统塑料“白色污染”的重要发展方向之一。本文针对聚乳酸(PLA)韧性差及成本高等不足,引入农业废弃物稻壳(RH)、聚己二酸-对苯二甲酸丁二酯(PBAT)和绿色增塑剂乙酰柠檬酸三正丁酯(ATBC)制备了一系列具有低成本且刚韧平衡等优点的PLA基复合材料,并对复合材料结构和性能的变化进行了研究和分析。主要结果如下:(1)采用物理改性策略,成功制备了PLA/PBAT-g-GMA共混物,探究了PBAT含量及GMA接枝率对PLA/PBAT-g-GMA界面相容性、微观结构、结晶行为、流变加工性及力学性能的影响。FTIR测试表明在共混过程中PBAT-g-GMA上的环氧官能团与PLA端基发生化学反应,生成了PLA-g-PBAT支化物,从而使不相容体系表现出良好的界面相容性。此外,在本文的研究范围内可知,GMA含量越多对界面的改善效果越好。高接枝率的PBAT对PLA结晶影响更为显著,PLA结晶度得到较大提升。在力学性能上,PPG40(2.83)的冲击韧性显著提高,是纯PLA的35倍。SEM观察到大量的微小塑性变形体,其在受外力发生形变过程中吸收了大量能量,因而PPG系列共混物表现出良好的韧性。与PBAT相比,PBAT-g-GMA对共混物的储能模量、损耗模量及复数黏度的改变更大,这可归咎于PLA/PBAT-g-GMA共混物分子链之间具有较高的纠缠密度。(2)利用农业废弃物稻壳(RH)作为增强材料,将PLA、PBAT-g-GMA和改性稻壳(MRH)进行熔融共混,制备了一系列刚韧平衡的PLA/MRH/PBAT-g-GMA复合材料。探究了PBAT-g-GMA和MRH含量对复合材料各种性能的影响。结果表明,PBAT-g-GMA既能与PLA端基反应,又能与MRH上的羟基发生作用,这改善了PLA和MRH之间的界面相容性。当固定MRH含量为15 wt%,PLA/PBAT-g-GMA的配比为60/40时,复合材料的冲击强度为117.4 J/m,模量为1383 Mpa。此外,MRH的加入还能有效改善复合材料的玻璃化转变温度和结晶度。MRH会阻碍复合材料分子链之间的滑动,这导致体系复数黏度、储能模量及损耗模量的增大。(3)选用增塑剂乙酰柠檬酸三正丁酯(ATBC)改性PLA/RH复合材料。研究了ATBC的用量对PLA/RH复合材料性能的影响。FTIR分析说明,ATBC能与PLA发生相互作用,破坏了PLA分子链中原有的极性连接点,使PLA分子链之间的范德华力减小,从而降低了PLA/RH复合材料的玻璃化转变温度和结晶度。ATBC的加入可以显著改善复合材料的加工流变性能。当添加15 phr的ATBC时,复合材料的断裂伸长率较未增塑之前提升了29倍。从SEM也可以观察到,此时复合材料的塑性变形体增多,微观断面变得粗糙,材料的韧性得到明显改善。

关键词：聚乳酸稻壳聚己二酸-对苯二甲酸丁二酯乙酰柠檬酸三正丁酯刚韧平衡

皮质发育畸形伴癫痫药物治疗预后的临床队列研究

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皮质发育畸形伴癫痫药物治疗预后的临床队列研究

作者：甘亚静中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的小样本目标检测算法研究

基于深度学习的小样本目标检测算法研究

作者：甘望阳太原科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的目标检测算法通常依赖于大量训练数据进行有监督训练,以达到较好的检测性能。但在一些特殊应用场景中,如军事侦查、濒危物种识别和罕见病种诊断,获取足够样本的图像数据集困难重重。此外,数据集的标记过程主要依赖于人力... 详细信息

基于深度学习的目标检测算法通常依赖于大量训练数据进行有监督训练,以达到较好的检测性能。但在一些特殊应用场景中,如军事侦查、濒危物种识别和罕见病种诊断,获取足够样本的图像数据集困难重重。此外,数据集的标记过程主要依赖于人力,这不仅耗费大量的时间和劳动力,而且标记的准确性很容易受到个人主观判断的影响,导致遗漏和错误标记的情况频繁发生。传统的强监督目标检测算法在这些小样本场景下往往表现不佳,鉴于此,学者们致力于研究小样本目标检测算法,旨在模拟人类的快速学习能力,通过少量样本快速适应新任务,从而降低数据依赖,减少标注成本。在面对小样本目标检测(Few-shot Object Detection,FSOD)任务时,样本的有限性使得物体尺度的变化问题更加明显,进而对模型的检测效果造成了较大的负面影响。现实世界中,即使是同一类别的物体,其外观差异有时也会很大,这种差异能够显著影响支持集与查询集之间的信息互动,进而导致模型的检测能力下降。另外,物体的遮挡现象可能会阻碍特征的完整提取,导致关键特征表示不足,有时甚至导致重要特征的丢失,使得模型的检测效果不佳。为了缓解尺度变化问题以及由外观变化和遮挡引起的误检和漏检问题,本文针对小样本目标检测任务提出了两种算法,主要研究内容如下:(1)由于小样本场景下新类样本数量稀少且尺度分布稀疏,因此尺度变化问题将严重影响小样本目标检测模型的性能。除此之外,支持集目标的外观变化以及遮挡将导致支持特征无法有效引导查询特征,从而造成漏检与误检现象的发生。针对上述问题,本文提出了基于多尺度特征融合与注意力机制的小样本目标检测模型(Few-Shot Object Detection Based on Multi-scale Feature Fusion and Attention Mechanism,MFFAFSOD)。首先,引入空洞空间卷积池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,采用不同空洞率的空洞卷积对骨干网络提取的特征进行进一步处理,旨在获得不同感受野的特征,从而捕获多尺度的目标细节。然后,加入双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,Bi-FPN),以双向跨尺度连接的方式对多尺度特征进行有效融合,生成更具综合性和代表性的查询特征与支持特征,从而显著改善尺度变化问题。其次,本文提出了注意力引导特征增强模块(Attention-Enhanced Feature Refinement,AEFR),该模块能够促使查询特征与支持特征自适应聚焦关键信息,提升它们的辨别能力。通过这种方式,查询特征与支持特征能够更有效地相互融合,增强了模型在目标外观变化和部分遮挡情况下的鲁棒性,从而减少误检与漏检现象的发生。最后,将细粒度查询特征输入RPN网络产生候选区域,使用分类头与边界框回归头对候选区域进行目标分类与目标定位。以PASCAL VOC和MS COCO数据集作为测试数据集进行实验验证,结果证明MFFA-FSOD相较于其他主流小样本目标检测模型表现出了更为优越的检测性能。具体而言,相较于基线模型DCNet,所提模型在m AP平均值方面取得了3.5%与2.1%的提升。(2)尽管MFFA-FSOD有效提升了模型在小样本条件下的检测精度,但在细粒度识别、建立精确的语义关系及特征解耦方面还有改进空间,为了更好地缓解尺度变化问题、外观差异及遮挡造成的漏检与误检问题,本文提出了基于语义对齐与分层关系学习的小样本目标检测模型(Few-Shot Object Detection Based on Semantic Alignment and Hierarchical Relationship Learning,SAHR-FSOD)。该模型采用语义对齐、分层关系学习和特定的解耦头策略,旨在进一步提高小样本目标检测模型的准确性和鲁棒性。首先,垂直特征融合模块(Vertical Fusion Module,VFM)优化了跨尺度特征融合,增强了模型对尺度变化的适应性。其次,分层关系融合模块(Hierarchical Relation Fusion Module,HRFM)通过分层关系学习,提升了模型对支持集与查询集微小差异的识别能力。最后,解耦头则为分类和定位任务提供了精确的特征处理,从而提升了整体检测效果。在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,SAHR-FSOD与现有主流方法相比取得了具有竞争力的结果,证明了算法的有效性。

关键词：小样本学习元学习多尺度特征融合注意力机制支持查询信息交互