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明清昆曲伴奏问题刍议

戏剧艺术 2024年第3期 35-45页

作者：陈天祐南京大学文学院

“合曲必用箫管”是魏良辅改良昆曲时订下的规则并延续至今。具体伴奏方法是器乐与人声同音并行,乐队的编制较为自由,可繁可简。箫管合曲在教学引声、偕律定调方面极有优势,但也会导致拖扯唱者、反客为主的现象出现。因此明清两代或有... 详细信息

“合曲必用箫管”是魏良辅改良昆曲时订下的规则并延续至今。具体伴奏方法是器乐与人声同音并行,乐队的编制较为自由,可繁可简。箫管合曲在教学引声、偕律定调方面极有优势,但也会导致拖扯唱者、反客为主的现象出现。因此明清两代或有提倡辄戒箫管、唱者勿被乐队辖制的言论。作为曲唱之伴奏,箫管宜把握主行客随之原则,在音量、演奏细节上贴应唱者,方得度曲之妙。

关键词：昆曲合曲必用箫管曲唱伴奏文主乐从

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论中国农村建制调整法律制度的构建——兼论《村民委员会组织法》第三条的修改

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现代经济探讨 2024年第5期 86-97页

作者：吴庚祐南京财经大学法学院南京210023 中国法治现代化研究院

民政部提出的“调整村级建制”其实是对《村民委员会组织法》第三条中“村民委员会的设立、撤销、范围调整”背后所隐藏农村建制调整现象的尊重和承认。农村建制调整与村民委员会调整、村庄撤并之间的关键差异主要在于农村建制调整的对... 详细信息

民政部提出的“调整村级建制”其实是对《村民委员会组织法》第三条中“村民委员会的设立、撤销、范围调整”背后所隐藏农村建制调整现象的尊重和承认。农村建制调整与村民委员会调整、村庄撤并之间的关键差异主要在于农村建制调整的对象只能是经法定程序批准设立的行政村或村民小组等农村建制实体。构建中国农村建制调整法律制度,应当以农村建制要素为支点确定农村建制调整类型认定标准、以农村建制层级为标准配置终局性农村建制调整决定权、以尊重村民意愿为主线构建农村建制调整基本程序,并对《村民委员会组织法》第三条作出配套修订。

关键词：农村建制农村建制要素农村建制调整村民委员会组织法

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公牘——呈長沙市土地登記處文

船山学刊 1938年第1期 221-222页

作者：陳嘉會王代懿任福黎王壽慈周逸萧仲祁胡子清顔昌嶢張有晉劉謙王禮培黄赞元劉肇隅傅绍嚴石广權彭濟昌辜天祐湖南船山学社湖南船山学社董事

呈爲陳明本社土地權源請予登記事查本社社址係繼承前湖南思賢講舍而來思賢講舍之來源則出自鹽商之捐贈於前清光緒五年曾文正祠係光緒二年落成由湘紳郭嵩燾李元度成果道俞錫爵周樂淮商領袖朱昌琳諸前輩發起在淮商公餘項下酌提款项購地建... 详细信息

呈爲陳明本社土地權源請予登記事查本社社址係繼承前湖南思賢講舍而來思賢講舍之來源則出自鹽商之捐贈於前清光緒五年曾文正祠係光緒二年落成由湘紳郭嵩燾李元度成果道俞錫爵周樂淮商領袖朱昌琳諸前輩發起在淮商公餘項下酌提款项購地建築講舍定學額二十四名中有安徽江西各二名蓋以四岸鹽商捐款之故事極明瞭命名為思賢因崇拜王船山先生之故舍內立有船山祠卽其明證民國二年前都督劉人熙呈明前大總統發交國務院令行湖南省政府立案保護始改名爲船

关键词：沙市湖北淮商船山

数字经济对地方政府征税努力的影响——引入政府竞争视角的实证研究

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税务研究 2024年第5期 63-71页

作者：杨默如曾静婷朱祐媛华侨大学经济发展与改革研究院华侨大学经济与金融学院厦门大学经济学院

科学分析数字经济对地方政府征税努力的影响,对于加强税收信息化建设、推动政府治理现代化和助力经济高质量发展的意义重大。本文基于2011-2020年我国214个地级市面板数据,实证检验数字经济对地方政府征税努力的影响。研究发现:数字经... 详细信息

科学分析数字经济对地方政府征税努力的影响,对于加强税收信息化建设、推动政府治理现代化和助力经济高质量发展的意义重大。本文基于2011-2020年我国214个地级市面板数据,实证检验数字经济对地方政府征税努力的影响。研究发现:数字经济显著提升了地方政府征税努力,对其影响存在区域、转移支付和信息化水平异质性,且呈非线性正向效应,政府竞争程度的加深在数字经济提升地方政府征税努力的过程中具有阻滞效应。因此,应差异化培育数字经济,全方位共享技术红利;以数据要素和数字技术赋能智慧税务与政府治理现代化:优化新型核算系统,完善转移支付制度;统筹国内循环与国际循环的税制协调,统筹数字资本与数字劳动的税制设计。

关键词：数字经济征税努力政府竞争区域差异转移支付

病原核酸CRISPR-Cas可视化检测方法进展

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生物工程学报 2024年

作者：胡祐陈中甫张师音葛胜祥厦门大学公共卫生学院厦门大学国家传染病诊断试剂与疫苗工程技术研究中心

可视化检测是通过肉眼判读检测结果，不依赖复杂的光学检测系统的一种检测方法，大多基于可见光、气压变化和迁移距离等肉眼可直接观察的信号快速获取结果，被广泛应用于体外诊断行业。成簇规律间隔短回文重复序列及相关蛋白(clustered ... 详细信息

可视化检测是通过肉眼判读检测结果，不依赖复杂的光学检测系统的一种检测方法，大多基于可见光、气压变化和迁移距离等肉眼可直接观察的信号快速获取结果，被广泛应用于体外诊断行业。成簇规律间隔短回文重复序列及相关蛋白(clustered regularly interspaced short palindromic repeats and CRISPR-associated protein， CRISPR-Cas)系统以其反应条件温和，无需热循环等控制，且具备较强的信号放大能力，在发展即时检测(point of care testing， POCT)技术中具有非常大的潜力。近年来，可视化检测与CRISPR-Cas系统的联用，极大地降低核酸检测对实验室基础设施、精密仪器及专业人员的依赖程度，推动了核酸POCT技术和方法的发展。文中简要概括了CRISPR-Cas系统核酸可视化检测技术的信号输出方式及特点，并对该可视化检测技术应用中存在的问题进行了讨论，最后对其未来的临床转化进行了展望。

关键词： CRISPR-Cas 可视化检测核酸检测即时检测

石笋δ^(18)O揭示的亚洲夏季风变化及机制综述

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海洋地质与第四纪地质 2024年第1期44卷 143-155页

作者：杨会会周祐民仲义刘青松哈尔滨工业大学环境学院哈尔滨150006 南方科技大学海洋科学与工程系深圳518055 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广州511458

亚洲夏季风(ASM,Asian Summer Monsoon)是全球气候系统的重要组成部分,也是目前地球系统科学的热点问题。亚洲石笋δ^(18)O揭示的亚洲古季风变化,加深了我们对其时空演化机制的理解。然而,目前东亚夏季风区和印度夏季风区石笋δ^(18)O... 详细信息

亚洲夏季风(ASM,Asian Summer Monsoon)是全球气候系统的重要组成部分,也是目前地球系统科学的热点问题。亚洲石笋δ^(18)O揭示的亚洲古季风变化,加深了我们对其时空演化机制的理解。然而,目前东亚夏季风区和印度夏季风区石笋δ^(18)O记录在不同时间尺度上的相互关系和主控因素仍存在一些争议。针对这一问题,本文综述了东亚夏季风(EASM,East Asian Summer Monsoon)区和印度夏季风(ISM,Indian Summer Monsoon)区的高分辨率石笋δ^(18)O记录,发现两者在轨道尺度上都受控于岁差驱动的北半球夏季日照量的变化,其机制涉及海陆热力差异强度、辐合强度和上升气流强度以及夏季时长的变化。这些机制共同导致了在北半球夏季日照高值期EASM和ISM区夏季降雨量增加以及降雨和石笋的δ^(18)O值负偏。在千年尺度上,EASM区和ISM区的石笋δ^(18)O记录则响应于北大西洋区的气候变化,具体响应机制主要有热带辐合带南移导致的印度洋水汽分馏减弱(主要影响ISM区和EASM区),以及西风带调节的水汽来源和降雨季节性变化(主要影响EASM区)。在百年及以下尺度,EASM区和ISM区石笋δ^(18)O记录都受到与厄尔尼诺-南方涛动有关的大尺度大气环流影响。未来在关键区域构建更多高分辨率的石笋δ^(18)O记录及相关的降雨指标,将有助于理解大气环流变化与东亚夏季风区降雨的关系。

关键词：石笋氧同位素东亚夏季风印度夏季风北半球日照 Heinrich事件

CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

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光学精密工程 2024年第7期32卷 1087-1100页

作者：吴海滨戴诗语王爱丽岩堀祐之于效宇哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中部大学计算机科学学院日本爱知487-8501 电子科技大学中山学院电子信息学院广东中山528400

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络(Contrastive Learning based CNNTransformer Network,CLCT-Net)。CLCT-Net通过由ConvNeXt V2 Block构成的共有特征提取模块,获得不同模态间的共性特征,解决异构传感器数据之间语义对齐的问题。构建了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器,以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器,以获取更丰富的特征表示。利用集成对比学习进行分类,进一步提升多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验结果表明,相较于其他高光谱图像和Li‐DAR数据分类模型,本文所提模型获得了更高的地物分类精度,分别达到了92.01%和98.90%,实现了跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取。

关键词：高光谱图像激光雷达数据 Transformer 卷积神经网络对比学习

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