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2020-2022年我国H5亚型高致病性禽流感的流行特点分析

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中国动物传染病学报 2024年第4期32卷 219-224页

作者：冯丝雨宋亚婷黄小武张俊生宋苏美赵璐翔曹文雁林宏文焦培荣华南农业大学兽医学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642 广东省动物源性人兽共患病预防与控制重点实验室广州510642 柳州市动物疫病预防控制中心柳州545006 通辽市扎鲁特旗动物疫病预防控制中心通辽029100

2020年以来,H5亚型高致病性禽流感(包括H5N1、H5N6、H5N8亚型)疫情在我国持续发生,威胁着禽类养殖业的健康发展和人类公共卫生安全。本文总结了2020年1月~2022年7月我国H5亚型高致病性禽流感在禽类中的流行情况,分析了其流行特点,并提... 详细信息

2020年以来,H5亚型高致病性禽流感(包括H5N1、H5N6、H5N8亚型)疫情在我国持续发生,威胁着禽类养殖业的健康发展和人类公共卫生安全。本文总结了2020年1月~2022年7月我国H5亚型高致病性禽流感在禽类中的流行情况,分析了其流行特点,并提出了其防控措施,以期为禽流感的科学防控提供理论参考。

关键词： H5亚型高致病性禽流感流行情况流行特点防控措施

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近年我国H5亚型高致病性禽流感的流行特点分析

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中国动物传染病学报 2023年

作者：冯丝雨宋亚婷黄小武张俊生宋苏美赵璐翔曹文雁林宏文焦培荣华南农业大学兽医学院岭南现代农业科学与技术广东省实验室柳州市动物疫病预防控制中心通辽市扎鲁特旗动物疫病预防控制中心广东省动物源性人兽共患病预防与控制重点实验室

2020年以来，H5亚型高致病性禽流感（包括H5N1、H5N6、H5N8亚型）疫情在我国持续发生，威胁着禽类养殖业的健康发展和人类公共卫生安全。本文总结了2020年1月—2022年7月我国H5亚型高致病性禽流感在禽类中的流行情况，分析了其流行特点... 详细信息

2020年以来，H5亚型高致病性禽流感（包括H5N1、H5N6、H5N8亚型）疫情在我国持续发生，威胁着禽类养殖业的健康发展和人类公共卫生安全。本文总结了2020年1月—2022年7月我国H5亚型高致病性禽流感在禽类中的流行情况，分析了其流行特点，并提出了其防控措施，以期为禽流感的科学防控提供理论参考。

关键词： H5亚型高致病性禽流感流行情况流行特点防控措施

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基于改进杜邦分析体系的洋河财务绩效研究

基于改进杜邦分析体系的洋河财务绩效研究

作者：宋苏南湖南理工学院

学位级别：硕士

考虑凑单退货的零售商不完全互补产品促销定价决策

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运筹与管理 2024年

作者：宋苏娟彭卫王冲同济大学经济与管理学院四川农业大学商旅学院

基于销售不完全互补产品的零售商存在的满减促销定价问题，考虑到市场中存在投机型消费者的凑单退货行为，建立单周期销售决策模型，分析产品之间互补程度差异化的促销定价策略以及退款保证对零售商均衡决策的影响。研究表明：产品之间... 详细信息

基于销售不完全互补产品的零售商存在的满减促销定价问题，考虑到市场中存在投机型消费者的凑单退货行为，建立单周期销售决策模型，分析产品之间互补程度差异化的促销定价策略以及退款保证对零售商均衡决策的影响。研究表明：产品之间具有互补弹性情形下促销价格随着互补程度的增大而减小，且其并不总是高于无互补弹性情形下的促销价格。退款保证会推升产品的促销价格，同时该模式下最优促销价格受到消费者凑单退货行为的影响。从利润最大化的角度，网络零售商只有在投机型消费者比例足够小时，才可能提供退款保证。最后，通过比较提供退款保证下不完全互补产品之间有无互补弹性对零售商利润的影响，发现产品之间的互补弹性能减弱由投机型消费者凑单退货行为造成的消极作用。

关键词：投机型消费者满减促销凑单退货行为互补弹性不完全互补产品

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蓖麻毒素诱发的炎症对MDSCs的影响

蓖麻毒素诱发的炎症对MDSCs的影响

作者：宋苏丽长春理工大学

学位级别：硕士

传统家族关系的数字化重构——基于微信家族群的实证分析

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现代传播（中国传媒大学学报） 2024年第2期46卷 66-75页

作者：苏美妮湖南大学新闻与传播学院

微信作为数字时代重要的传播媒介和社交工具重构了中国传统家族关系。微信家族群是典型的媒介化集体和数字时代的新互型。微信家族群建构了线上聚合的、具有日常性与仪式化、互动性和互训性的数字化家族空间;呈现了兼具仪式性和日常性... 详细信息

微信作为数字时代重要的传播媒介和社交工具重构了中国传统家族关系。微信家族群是典型的媒介化集体和数字时代的新互型。微信家族群建构了线上聚合的、具有日常性与仪式化、互动性和互训性的数字化家族空间;呈现了兼具仪式性和日常性的家族数字生活时间节奏,形成了具有实时性和瞬间性的家族数字生活时间体验以及日志型的家族数字生活时间景观;也从代际权力和城乡空间权力等维度重构了传统家族关系。家族的数字化生存对传统优秀家族文化的传承带来了挑战。

关键词：家族群互型空间时间权力重构

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基于体演文化教学法的初级汉语综合课《把“福”字倒着贴在门上》教学设计

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基于体演文化教学法的初级汉语综合课《把“福”字倒着贴在门上》...

作者：苏美杰安阳师范学院

学位级别：硕士

汉语综合课在国际中文教学的课型设置中一直处于核心地位,它影响着其余课型的教学效果。当前,该课型的教学模式仍以教师指导为核心,学生的主体性较弱,教学模式注重汉语知识的讲解,对学生交际能力的培养和相关文化知识的教学关注度不高... 详细信息

汉语综合课在国际中文教学的课型设置中一直处于核心地位,它影响着其余课型的教学效果。当前,该课型的教学模式仍以教师指导为核心,学生的主体性较弱,教学模式注重汉语知识的讲解,对学生交际能力的培养和相关文化知识的教学关注度不高。在人类的语言习得过程中,基本语言能力的培养主要是在语言学习的初级阶段实现的。因此,在关于初级汉语综合课的教学实践中,教师应积极探索,选取更有实用价值的教学方法。体演文化教学法是一种将语言、文化和交际三个要素融为一体,以实践操作和训练演练为主轴,进而培养学生交际能力的二语教学法,它强调语言教学的目标在于塑造学习者使用目的语在具体的目的语文化环境中做事的能力,这正契合了初级阶段的汉语综合课的教学目标。因此,本文以体演文化教学法为指导,结合初级汉语综合课的目标和特点,采用文献分析法、观察法、访谈法和问卷调查法等研究方法,选定了第三版《汉语教程》第二册(下)中的第17课《把“福”字倒着贴在门上》作为教学素材,进行了精细的教学设计。首先,本文在学界已有研究成果的基础上,阐述了体演文化教学法的起源与发展、内涵及特点,然后分析了体演文化教学法应用于初级汉语综合课的可行性,在此基础上对影响初级汉语综合课教学设计的相关因素进行了前期分析,制定了相应的教学总体设计方案,并详细介绍了其教学流程及设计思路。最后,依据教学过程对教学设计进行了评估和反思,并针对存在的问题总结出相应的改进建议。希望本文所做出的探讨可以为体演文化教学法在初级汉语综合课教学中的应用研究提供具有参考价值的案例,并对关于初级汉语综合课教学方法的研究起到一定的推动作用。

关键词：体演文化教学法初级汉语综合课教学设计《把“福”字倒着贴在门上》

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高校数据治理的新理路:基于集体行动的逻辑

江苏高教 2024年第6期 38-46页

作者：王健蔡国春宋苏轩安徽师范大学教育科学学院安徽芜湖241000 江苏师范大学高等教育研究中心江苏徐州221116

高校数据治理体系存在诸多挑战,主要表现为数据碎片化和一体化的冲突、数据应用体验有感和无感的质疑、数据权限和共享的隐忧、技术可供与数据能用的局限。高校数据治理不仅需要技术和制度的支撑,更需要相关多元主体的一致认同和集体行... 详细信息

高校数据治理体系存在诸多挑战,主要表现为数据碎片化和一体化的冲突、数据应用体验有感和无感的质疑、数据权限和共享的隐忧、技术可供与数据能用的局限。高校数据治理不仅需要技术和制度的支撑,更需要相关多元主体的一致认同和集体行动,包括高校领导、师生用户、职能部门、科技企业等。多元主体哲学理论在分析揭示集体信念与集体行动方面具有显著优势,可为高校数据治理持续有效实施提供全新思路。高校数据治理的集体行动逻辑就是要聚焦“共同目标”的价值取向,明晰多元主体的功能定位,激发“意愿之池”的协调联动,构建“共同承诺”的信任评价,实现数据驱动的高校治理体系新模式。

关键词：高校数据治理多元主体哲学理论共同承诺集体行动

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基于循环神经网络的生存模型及应用研究

基于循环神经网络的生存模型及应用研究

作者：苏美玲北方工业大学

学位级别：硕士

生存数据是兼有时间和结局事件两种属性的数据,主要被用在做生存分析中。在具体的分析过程中,关注的是事件发生时间的分布或影响事件发生的特征,例如患者因为癌症死亡的时间。数据发生删失是生存数据中常见的一种情况,对这种情况的合理... 详细信息

生存数据是兼有时间和结局事件两种属性的数据,主要被用在做生存分析中。在具体的分析过程中,关注的是事件发生时间的分布或影响事件发生的特征,例如患者因为癌症死亡的时间。数据发生删失是生存数据中常见的一种情况,对这种情况的合理分析可以提升分析结果的准确性和可靠性。本文使用了CLINIC、BIDDING、Acute Inflammationse数据集及具有竞争风险的HEART数据集。对数据进行特征筛选之后对存在删失的数据通过采用链式方程进行多重插补(Multiple Imputation by Chained Equations,MICE)。完成对数据的基本处理后采用深度学习结合生存分析的方法,建立了基于深度循环神经网络和注意力机制的两个生存分析模型。其中Drcam(Deep Recurrent Contrast Analysis Model)用于处理包含多个事件即多个竞争风险的复杂生存数据的深度学习模型,通过提取输入X的特征,根据长短期记忆保留有效信息,学习潜在因素并与公共因素结合生成所有因素的输出,并将其作为k个特定原因全连接层的输入,得到k个事件的联合分布。利用最大似然估计对模型进行端到端训练。由训练损失的结果来看,模型收敛速度快,且交替优化,有效地证明了模型的稳定性。第二个Abrsam(Attention based RNN survival analysis model)模型是基于注意力机制和循环神经网络来处理生存分析问题的双进程深度循环模型,它的核心是由输入和有时间的注意力机制构成,第一个阶段作为编码器,第二个阶段作为解码器。在这两个机制的结合下,模型可以更好识别、选取出相关度较高的特征,并且能准确处理序列信息中的长期关联性,进而提供高效和精准的各项分析工作。同时增加了一个基于距离的损失函数来提高模型性能。模型训练得到的个性化生存曲线和风险评估可以通过揭示患者属性和变量来支持临床医生的决策,这些属性和变量有助于深度生存模型预测的当前风险,这可以解释决策过程并澄清风险来源,更直观得体现出本文提出的模型对生存分析具有诊断与实践的有效性。

关键词：生存分析深度学习 RNN循环神经网络 Attention注意力机制