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江西省体育与旅游消费政策协同度测量与提升研究

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江西省体育与旅游消费政策协同度测量与提升研究

作者：余贝山东财经大学

学位级别：硕士

体育消费既能促进居民身心健康、精神愉悦,又能成为点燃居民幸福生活的重要新生力量。江西省旅游产业是省内支柱性产业,给省内消费贡献巨大收益,旅游消费与体育消费协同,可促进体育消费飞速发展。因此,体育与旅游消费政策协同水平越高,... 详细信息

体育消费既能促进居民身心健康、精神愉悦,又能成为点燃居民幸福生活的重要新生力量。江西省旅游产业是省内支柱性产业,给省内消费贡献巨大收益,旅游消费与体育消费协同,可促进体育消费飞速发展。因此,体育与旅游消费政策协同水平越高,越能实现体育消费成倍跃升,并带动体育产业尽快成为未来支柱性产业,从而推动省内国民经济的发展。但目前江西省的体育与旅游消费政策没有产生很好的协同效应,其不仅会导致江西省体育消费贡献远小于旅游消费,还会致使体育消费营商环境培育的动力缺乏。因此,本研究采用文献资料法、内容分析法、数理统计法和德尔菲法,以政策协同理论和政策工具理论为基础,收集江西省2018-2022出台的体育消费政策和旅游消费政策,明确政策量化的指标,并对各个政策指标制定五分制量化表,从政策效力、政策目标、政策工具和政策层级四个方面,构建江西省体育与旅游消费政策协同度的测量模型,分析江西省体育与旅游消费政策的协同效应。通过数据分析,结论如下:第一,江西省体育消费政策效力不稳定,表现为江西省体育消费政策虽数量有所增加,但单个政策效力仍然低下。第二,江西省体育消费政策目标制定存在偏颇,表现为江西省政府对于培育体育消费理念和提升运动技能水平的重视程度有待提高,未能充分挖掘培育理念和技能提升的重要性。第三,江西省体育消费政策工具使用有失均衡。表现为环境型政策工具使用占主导地位,并不能充分发挥政策作用,反而使得政策目标的落实一直浮于表面。基于以上分析结论,为高效提升江西省体育与旅游消费政策协同度水平,需完善政策制定程序,有效提升单一政策效力、细化落实政策目标,保障政策实施的可操作性、合理配置政策工具,提高政策工具内部均衡性三个方面入手。

关键词：体育消费江西省旅游消费政策协同政策量化

基于金属催化剂的中药渣水热液化制备生物油研究

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基于金属催化剂的中药渣水热液化制备生物油研究

作者：刘良贝齐鲁工业大学

学位级别：硕士

中药渣排放量逐年增加,因其高含水率和易腐性特点,未经妥善处理会造成环境污染和资源浪费。然而,中药渣排放集中,内部残存着纤维素、半纤维素和木质素等成分,适宜集中化开发利用。水热液化技术能够直接处理含水中药渣,并将其转化为生物... 详细信息

中药渣排放量逐年增加,因其高含水率和易腐性特点,未经妥善处理会造成环境污染和资源浪费。然而,中药渣排放集中,内部残存着纤维素、半纤维素和木质素等成分,适宜集中化开发利用。水热液化技术能够直接处理含水中药渣,并将其转化为生物油,不仅避免干燥过程中产生的能耗,还能实现中药渣资源再利用和环境保护的双重效益。本研究旨在探索中药渣资源转化的高效方法,充分利用中药渣丰富的有机成分和可再生特性,使用水热液化技术将其转化为生物油燃料。首先,研究反应温度、恒温时间和固液比对草本药渣和木本药渣水热液化产物分布和性质的影响。结果表明,合适的反应条件显著提高生物油的产率和转化率,同时保证其质量。确定两种中药渣的最佳水热液化反应条件为325℃、30 min、固液比1:10和330℃、15 min、固液比1:10。该条件下生物油的产率较高,分别为27.91 wt.%和24.57 wt.%,HHV分别达到27.57 MJ/kg和25.96 MJ/kg。生物油主要由烃类、酸类、酚类、酮类和酯类等物质组成。液化反应动力学计算得出,表观活化能为55.78 k J/mol,表观指前因子为208.51 S。然后,以MCM-41分子筛为载体,采用浸渍法制备了负载Fe、Ni、Co三种过渡金属的改性分子筛催化剂,使用H-TPR、SEM、XRD和N等温吸脱附表征手段对其进行分析。随后,研究负载不同金属质量的单金属和双金属MCM-41催化剂对生物油产率和品质的影响。结果显示,最佳金属负载量为10 wt.%,采用Fe/MCM-41、Ni/MCM-41、Co/MCM-41催化剂时,生物油产率分别提升至26.15wt.%、26.2 wt.%和27.05 wt.%。元素分析表明,Fe脱氧效果较好,使生物油的O含量降至9.68%,Ni加氢效果较好,生物油H含量最高提升至6.89%,HHV达到32.013 MJ/kg。GC-MS表明,金属催化剂对酚类和酮类化合物的选择性均有积极效果,使用Fe/MCM-41催化剂时,酚类和酮类化合物的选择性分别达到44.13%和24.5%。除Fe/MCM-41外,所使用的其他金属催化剂对生物油的脱酸效果较好。最后,对单金属催化剂的循环使用性能进行研究,发现单金属催化剂的稳定性和再利用性较好,对生物油产率和元素分布保持了积极影响。本研究为中药渣资源化处理提供了方法和理论支撑,对于推动中药渣资源化利用和能源替代具有理论和实践意义。

关键词：中药渣催化水热液化生物油 Fe/Ni/Co-MCM-41

发酵调味品中真菌毒素污染状况及生物减除方法研究进展

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食品科学 2024年

作者：王李惠付金慧李超伟张莉夏小龙李丝桐张梦梅陈阴竹刘书亮胡凯弟赵宁李琴李建龙四川农业大学食品学院四川省轻工业研究设计院广安市食品药品检验检测中心

国内外不同发酵调味品中污染的真菌毒素种类以及污染情况各不相同，这可能是由于原料、地理位置、季节等因素差异造成的污染。随着研究的深入，筛选出许多高效降解真菌毒素的菌株，而食品源以及可应用于食品中对真菌毒素有降解能力的安... 详细信息

国内外不同发酵调味品中污染的真菌毒素种类以及污染情况各不相同，这可能是由于原料、地理位置、季节等因素差异造成的污染。随着研究的深入，筛选出许多高效降解真菌毒素的菌株，而食品源以及可应用于食品中对真菌毒素有降解能力的安全菌株研究较少，目前发现微生物通过细胞壁的吸附作用或酶催化作用，将真菌毒素转化为低毒或无毒物质，以保证发酵调味品的食用安全。基于此，本文总结了部分发酵类产品中可降解真菌毒素的菌株，旨在为降低发酵调味品中有害真菌及其毒素污染胁迫提供参考。

关键词：发酵调味品真菌毒素生物减除降解

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基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法

中北大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 439-447页

作者：宁贝杨明中北大学数学学院山西太原030051

为解决当前去雾算法中存在的透射率估计不准确、天空区域颜色恢复较差、运行速度较慢等问题,本文提出了一种基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法。首先,采用自动白平衡算法对有雾图像进行颜色校正,颜色校正后的图像与暗原色置信因子... 详细信息

为解决当前去雾算法中存在的透射率估计不准确、天空区域颜色恢复较差、运行速度较慢等问题,本文提出了一种基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法。首先,采用自动白平衡算法对有雾图像进行颜色校正,颜色校正后的图像与暗原色置信因子作为引导滤波,随后使用金字塔采样技术获取缩小后的图像,接着使用四叉树算法来估算透射率和大气光强度,并且不断地迭代上采样和引导图像滤波,从而有效防止了信息的损失,最后达到最佳的传输效果。此外,将单图像去雾算法扩展到了实时视频去雾,通过使传输值在时间上一致来减少去雾视频中的闪烁伪影。实验结果表明,该算法的运行速率较快,去雾效果明显,在视频去雾中闪烁伪影较少。相比于屏蔽泊松方程去雾算法,本文算法的平均梯度提高了67.08%,相比于暗通道先验逐帧视频去雾算法,本算法的时间加快了81.32%,符合实时视频运行稳定、处理快速的要求。

关键词：暗通道先验导向滤波四叉树金字塔分层自动白平衡

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潘佩罗小组:探索制作的边界与模式的颠覆

北京电影学院学报 2024年第3期 90-100页

作者： [西]米内尔瓦·坎博丝杨宾(译) 卡斯蒂利亚-拉曼查大学(UCLM)昆卡传播学院北京外国语大学中华文化国际传播研究院

在阿根廷当代电影的语境下,制片公司潘佩罗小组(El Pampero Cine)因反对体制性公式化的筹资模式,以及决定不申请阿根廷全国电影和视听艺术委员会(INCAA)提供的补贴而闻名。与其他小众制作的阿根廷新电影相比,这种模式另辟蹊径:因为在新... 详细信息

在阿根廷当代电影的语境下,制片公司潘佩罗小组(El Pampero Cine)因反对体制性公式化的筹资模式,以及决定不申请阿根廷全国电影和视听艺术委员会(INCAA)提供的补贴而闻名。与其他小众制作的阿根廷新电影相比,这种模式另辟蹊径:因为在新电影崛起和巩固的过程中,阿根廷全国电影和视听艺术委员会(INCAA)发挥了特殊作用(有人认为其补贴至关重要,而另一些人则认为那仅是一个传说)。潘佩罗小组(El Pampero)外在于全国艺术委员会的框架开展工作,制定了特定的模式和策略,他们的这种模式在电影创作的不同层面都有所反映:包括筹资模式、电影制作和拍摄方式以及为其项目量身打造的发行和放映程式。他们的影片也受到这种创作过程的影响,并处处渗透出这种特殊的电影制作模式的痕迹。不仅如此,在某些情况下潘佩罗小组关于电影筹资和媒介制度化的立场被明确纳入他们创作的故事当中。总而言之,本文分析了潘佩罗小组的整体宗旨和他们按照“独立电影是什么”或者说“独立电影”应该是什么这一理念所进行的电影创作。

关键词：集体创作阿根廷电影替代性融资制作方式巡回展览

基于关键角色互动特征识别的协作学习预警研究

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电化教育研究 2024年第7期45卷 81-89页

作者：王辞晓伍潇贝北京师范大学远程教育研究中心北京100875

动态监督并精准干预协作角色的功能表现和群体协调问题,有助于提升协作学习的互动质量与效率。文章旨在通过挖掘协作学习中个体和群体层级角色互动特征对学习成效的影响路径来设计协作学习预警机制。以科学协作探究为研究情境,文章提出... 详细信息

动态监督并精准干预协作角色的功能表现和群体协调问题,有助于提升协作学习的互动质量与效率。文章旨在通过挖掘协作学习中个体和群体层级角色互动特征对学习成效的影响路径来设计协作学习预警机制。以科学协作探究为研究情境,文章提出了融合时序和能级信息的个体和群体双层级角色互动特征计算方法,并运用多层线性模型识别出对学习成效有显著直接效应和调节效应的关键角色互动特征。研究发现:个体层级的四种关键互动特征中角色转换频数、角色维持时长均值、角色能级均值对学习成效具有正向影响,角色能级变化系数对学习成效具有负向影响;群体层级的三种关键互动特征策略转换频数、策略能级变化系数、策略能级方差对部分个体层级互动特征的效应有调节作用。最后,文章设计了基于上述关键角色互动特征的协作学习预警机制,并提出角色感知、角色建议、角色配置三种不同强制程度的教学干预策略。

关键词：协作学习数据驱动协作角色特征识别多层线性模型

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美金刚导致横纹肌溶解症及急性肝功能损伤1例

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中华老年医学杂志 2024年第4期43卷 502-504页

作者：黄雨虹郭栋梁徐莉丝电子科技大学成都脑科学研究院临床医院成都市第四人民医院成都市精神卫生中心成都610036

美金刚作为兴奋性氨基酸受体拮抗剂,是防治中、重度阿尔茨海默型痴呆患者的经典药物,主要的不良反应为头晕、头疼、便秘、嗜睡等。本文报告1例68岁男性阿尔茨海默病患者,病程8年余,采用美金刚治疗后,患者肌酸激酶、乳酸脱氢酶、肌红蛋... 详细信息

美金刚作为兴奋性氨基酸受体拮抗剂,是防治中、重度阿尔茨海默型痴呆患者的经典药物,主要的不良反应为头晕、头疼、便秘、嗜睡等。本文报告1例68岁男性阿尔茨海默病患者,病程8年余,采用美金刚治疗后,患者肌酸激酶、乳酸脱氢酶、肌红蛋白等指标进行性升高,出现茶色尿及可疑肌痛,并迅速出现肝功能明显异常,在停用美金刚并予补液支持治疗后以上指标及尿液颜色逐渐恢复正常,肌痛表现消失。现基于此案例展开讨论,以期为临床工作提供参考和经验。

关键词：美金刚阿尔茨海默病横纹肌溶解肝功能不全

区块链技术采纳成本分摊机制与供应链协调研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 579-594页

作者：车阿大李芯怡郑本荣西北工业大学管理学院西安710129 华中农业大学经济管理学院武汉430070

互联网的快速发展促进区块链技术在供应链中的广泛应用.区块链技术采纳一方面需要支付高昂的成本,另一方面对供应链运作决策与绩效产生重要影响.本文基于供应链成员合作投入区块链技术的背景,分别考虑比例分摊与Bargaining分摊两类成本... 详细信息

互联网的快速发展促进区块链技术在供应链中的广泛应用.区块链技术采纳一方面需要支付高昂的成本,另一方面对供应链运作决策与绩效产生重要影响.本文基于供应链成员合作投入区块链技术的背景,分别考虑比例分摊与Bargaining分摊两类成本分摊机制,通过建立不同分摊机制下制造商与零售商之间的动态博弈模型,分析了区块链技术采纳成本分摊对供应链均衡决策与利润、消费者剩余和社会福利的影响.研究发现,与无分摊情形相比较,成本分摊可改进制造商与供应链系统收益,并能提高消费者剩余和社会福利;Bargaining分摊机制尽管可实现系统效率最优,但该分摊机制下零售商的利润却低于无分摊情形下的保留利润.此外,运用了收益共享契约,实现了基于区块链的供应链系统的协调.研究结论为企业区块链技术采纳决策、提高区块链技术合作和供应链运作效率提供一定的参考.

关键词：区块链技术采纳比例分摊 Bargaining分摊供应链协调

基于改进YOLOv8的轻量级复杂环境苹果叶片病害检测方法

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南京农业大学学报 2024年

作者：李小祥张洁秦柯贝张泽潇四川农业大学信息工程学院

[目的]本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6，涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和一个健康对照类。其次，提出了... 详细信息

[目的]本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6，涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和一个健康对照类。其次，提出了一个基于YOLOv8s改进的高效苹果叶片病害检测模型，称为ADDN-YOLO。用BoT替换了部分C2f结构以更好地捕捉图像中的全局和局部更丰富的信息，提高模型的特征提取能力，同时降低计算开销；设计了更轻量化的检测头降低了模型复杂性，更易部署于硬件设备上；引入MPDIoU损失函数优化了原CIoU对目标尺寸变化不敏感的问题，更加全面地考虑目标的位置和尺寸差异信息，提高目标的定位能力。[结果]最终在自制ALD6数据集上获得了94.9%的mAP，相较原始基准模型提高了0.7%的精度，计算量和模型大小比基准模型降低了35.6%和35.5%。模型大小为13.8 MB，模型推理速度为175.7 FPS。[结论]实验结果表明所提出的ADDN-YOLO算法在准确性和降低模型复杂性方面都具有明显优势，可以为自然场景下苹果叶片病害的高效、准确检测识别提供可靠的理论支持。

关键词：深度学习苹果叶片病害检测卷积神经网络目标检测叶片病害