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中国国民启蒙的前景与困境

社会科学论坛 2016年第3期 99-113页

作者：徐贲张弘美国加州圣玛利学院英文系凤凰网

徐贲，曾就读于复旦大学，现任美国加州圣玛利学院英文系教授，2015年11月底，他的新著《阅读经典：美国大学的人文教育》《颓废与沉默：透视犬儒文化》分别由北京大学出版社和东方出版社出版。徐贲的写作，从思想和观念的传播，到思考... 详细信息

徐贲，曾就读于复旦大学，现任美国加州圣玛利学院英文系教授，2015年11月底，他的新著《阅读经典：美国大学的人文教育》《颓废与沉默：透视犬儒文化》分别由北京大学出版社和东方出版社出版。徐贲的写作，从思想和观念的传播，到思考方法和批判精神的养成，都广有涉猎，贯穿着健全的启蒙精神，这是其他启蒙者身上所罕见的。以西方理论探讨中国问题，徐贲的中西结合近乎完美。日前，凤凰网主笔、本刊特约记者张弘采访了徐贲教授。

关键词：犬儒主义人文精神公共知识分子公民教育思想解放教育内容李劼民主政体性的自由专门职业

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精准医疗时代的RP研究：发现与转化

中华实验眼科杂志 2016年第1期34卷 5-10页

作者： Yang Jing Xiaowu Gai Eric Pierce 哈佛大学医学院马萨诸塞州眼耳医院眼基因组研究所美国波士顿MA02114 南加州大学Keek医学院洛杉矶儿童医院个性化医疗中心美国洛杉矶CA90027

视网膜色素上皮变性（RP）包括多种遗传性视网膜变性疾病，这种变性是由一系列不同的基因突变造成的，其临床表现和严重程度具有高度异质性。在过去25年来的研究中，半数以上的RP病例的致病基因已经确定，预测剩余的致病基因绝大多数将... 详细信息

视网膜色素上皮变性（RP）包括多种遗传性视网膜变性疾病，这种变性是由一系列不同的基因突变造成的，其临床表现和严重程度具有高度异质性。在过去25年来的研究中，半数以上的RP病例的致病基因已经确定，预测剩余的致病基因绝大多数将会在2020年以前得到鉴定。RP基因诊断和治疗研究进程的快速进展基于DNA测序技术及其相关分析技术的飞速发展。近期的2种新技术的开发和应用为RP的研究开辟了新的前景，包括诱导多能干细胞研究和规律间隔成簇短回文重复序列（CRISPR）／CRISPR相关核酸酶-9（Cas-9）介导的基因组编辑技术，使得RP致病基因的鉴定结果取得了长足的进步，这种新发现具有转化成RP个体化精准治疗策略的潜力。

关键词：视网膜色素上皮变性/遗传学个性化医疗/趋势诱导多能干细胞/移植规律间隔成簇短回文重复序列/遗传学

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中风患者的语言康复训练

家庭医药（就医选药） 2005年第4期 44-44页

作者：薛东美国加州大学神经病学系

大约2/3的中风患者在急性期后,失去了语言和言语能力.临床上常见三类语言功能障碍:失语症、构音障碍和运用障碍.如果不给以治疗,这类患者最终会因害怕讲话而回避交流,如此恶性循环,造成一生残疾.

关键词：患者中风治疗构音障碍常见语言康复训练类语言恶性循环讲话交流

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孕妇被动吸烟相关知识的影响因素分析

中国健康教育 2009年第8期25卷 573-576,605页

作者：狄江丽王临虹许桂华陈学蕴胡德伟中国疾病预防控制中心妇幼保健中心北京100013 中国控制吸烟协会北京100101 美国加州大学伯克莱分校公共卫生学院

目的了解孕妇被动吸烟相关知识的掌握以及知识知晓率的影响因素,为进一步开展干预提供依据。方法选取河南省妇幼保健院、开封市妇幼保健院、开封市妇产医院、开封县妇幼保健院、杞县妇幼保健院及杞县阳固乡卫生院6家医院作为研究现场。... 详细信息

目的了解孕妇被动吸烟相关知识的掌握以及知识知晓率的影响因素,为进一步开展干预提供依据。方法选取河南省妇幼保健院、开封市妇幼保健院、开封市妇产医院、开封县妇幼保健院、杞县妇幼保健院及杞县阳固乡卫生院6家医院作为研究现场。抽取在研究现场进行产前检查的孕妇共1660人进行调查研究。结果被动吸烟相关疾病的知识知晓率为14.7%。被动吸烟对胎儿影响的知识知晓率为18.9%。居住于城市地区、孕妇文化程度为大本及以上、孕妇职业为国家机关/文化教育工作者、丈夫文化程度为大专及以上、丈夫职业为国家机关/文化教育工作者、孕期为独居的孕妇被动吸烟相关疾病的知识知晓率较高,且孕妇及丈夫文化程度越高,被动吸烟相关疾病的知识知晓率越高。本人和丈夫职业为农民的知识知晓率较低。结论孕妇被动吸烟相关知识有待进一步加强,应针对重点人群,有目的地开展健康教育。

关键词：被动吸烟孕妇知识影响因素

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食物的摄入和能量的平衡

辽宁中医药大学学报 2014年第10期16卷 79-84页

作者：黄文瑾周铭月牛晶晶史小林龚雅婷沙雯君朱婷陈建峰童国庆周里钢上海中医药大学附属曙光医院上海201203 上海中医药大学糖尿病研究中心上海201203 美国加州大学圣芭芭拉分校生物科学系美国加州93106 上海市浦东医院上海201399 上海市浦东新区唐镇社区卫生服务中心上海201210

正常人体的能量消耗与能量摄入是处于一种相对平衡的状态,即消耗的能量等于摄入的能量,如果这种平衡被打破,消耗的能量小于摄入的能量,人就会肥胖,随之产生许多健康问题,因此,对能量平衡调节的研究越来越受到重视,该文总结了近年来对这... 详细信息

正常人体的能量消耗与能量摄入是处于一种相对平衡的状态,即消耗的能量等于摄入的能量,如果这种平衡被打破,消耗的能量小于摄入的能量,人就会肥胖,随之产生许多健康问题,因此,对能量平衡调节的研究越来越受到重视,该文总结了近年来对这方面的研究结果,详细阐述了以下几方面对维持机体能量平衡的作用:(1)进食的启动与终止;(2)饱腹感的产生及终止进食;(3)机体脂肪存储信号与进食的调节;(4)循环中的肥胖信号;(5)进食相关中枢及下丘脑分泌的与进食有关的神经肽。

关键词：肥胖能量平衡肥胖信号神经肽

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一种优化的频率域三维声波有限差分模拟方法

地球物理学报 2018年第3期61卷 1095-1108页

作者：范娜成景旺秦雷赵连锋谢小碧姚振兴油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学) 武汉430100 非常规油气湖北协同创新中心武汉430100 长江大学地球物理与石油资源学院武汉430100 中石化地球物理公司华东分公司南京211112 中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院地球与行星物理重点实验室北京100029 美国加州大学圣克鲁兹分校地球物理与行星物理研究所圣克鲁兹95064

为提高频率域有限差分(FD,finite-difference)正演模拟技术的计算精度和效率,基于旋转坐标系统的优化差分格式被广泛应用,但是只应用于正方形网格的情况.基于平均导数法(ADM)的优化差分格式,应用于正方形和长方形网格模拟.这些频率域有... 详细信息

为提高频率域有限差分(FD,finite-difference)正演模拟技术的计算精度和效率,基于旋转坐标系统的优化差分格式被广泛应用,但是只应用于正方形网格的情况.基于平均导数法(ADM)的优化差分格式,应用于正方形和长方形网格模拟.这些频率域有限差分算子,各自具有不同的差分格式和对应的优化系数求解表达式.本文基于三维声波方程发展了一种新的优化方法,只要给定FD模板形式,可直接构造频散方程,求取FD模板上各节点的优化系数.此方法的优点在于频率域FD算子的优化系数对应各个节点,可扩展优化其他格式.运用此优化方法,计算得到了不同空间采样间距比情况下27点和7点格式的优化系数.数值实验表明,优化27点格式与ADM 27点格式具有相同的精度,优化7点格式比经典的7点格式具有更小的数值频散.

关键词：三维声波方程频率域有限差分优化系数

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人类能否像植物一样光合作用?

环球人文地理 2013年第5期 11-11页

作者：伊丽莎白·伯奈斯美国加州大学伯克利分校

人类必须通过种植、打猎、养殖等方式得到食物,以提供身体所必须的能量。在大自然中,很多生物并不需如此,例如植物、海藻以及很多种细菌可以通过光合作用维持生存。它们仅利用阳光和神奇的化学反应,就能在体内产生能量。那么人类是否可... 详细信息

人类必须通过种植、打猎、养殖等方式得到食物,以提供身体所必须的能量。在大自然中,很多生物并不需如此,例如植物、海藻以及很多种细菌可以通过光合作用维持生存。它们仅利用阳光和神奇的化学反应,就能在体内产生能量。那么人类是否可以也做到类似的事情呢?我们的身体能否也变得像植物一样,从太阳能中获取食物呢?通常说来,动物是无法进行光合作用的,但是一切规则总有例外。豌豆蚜是一个新发现的变异物种,它是农民的

关键词：细菌动物生存

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大豆粕在海水虾类饲料上的应用（一）

中国水产 2015年第4期 81-82页

作者： Douglas E. Conklin 加州大学动物科学系

前言近年来虾类每年的产量大约有一百万吨，而全世界养殖的虾类有20多种，其中产量最多的虾类主要有8种（表1）。在东半球是以生长快速的斑节对虾（Penaeus monodon）为主，而在西半球则以白对虾（Litopenaeus vannamei）的产量占据首位。

关键词：虾类大豆粕应用饲料海水斑节对虾东半球产量

用于金融文本挖掘的多任务学习预训练金融语言模型

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计算机研究与发展 2021年第8期58卷 1761-1772页

作者：刘壮刘畅 Wayne Lin 赵军东北财经大学应用金融与行为科学学院辽宁大连116025 中国石油物资采购中心沈阳110031 南加州大学计算机学院美国加利福尼亚州洛杉矶90007 IBM研究院北京100101

近年来,机器学习,尤其是深度神经网络方法促进了金融文本挖掘研究的发展,在金融科技(Fintech)领域起着越来越重要的作用.如何从金融大数据中提取有价值的信息已经成为学术界和工业界一个非常有挑战的研究.由于深度神经网络需要大量标注... 详细信息

近年来,机器学习,尤其是深度神经网络方法促进了金融文本挖掘研究的发展,在金融科技(Fintech)领域起着越来越重要的作用.如何从金融大数据中提取有价值的信息已经成为学术界和工业界一个非常有挑战的研究.由于深度神经网络需要大量标注数据,但是金融领域缺乏训练数据,因此,将深度学习应用于金融大数据挖掘并没有取得很好效果.为了更好地解决该问题,利用自监督学习和多任务学习等深度学习领域最新的思想和技术,提出了基于BERT模型架构的开源金融预训练语言模型F-BERT.F-BERT是一种针对特定领域(金融文本数据)的预训练语言模型,它通过在大型金融语料库上进行无监督训练得到.基于BERT架构,F-BERT可以有效地自动将知识从金融大数据中提取出并记忆在模型中,而无需进行特定于金融任务的模型结构修改,从而可以直接将其应用于下游各种金融领域任务,包括股票涨跌预测、金融情绪分类、金融智能客服等.在金融关系提取、金融情绪分类、金融智能问答任务上的大量实验表明了F-BERT模型的有效性和鲁棒性.同时,F-BERT在这3个有代表性的金融文本挖掘任务上均取得了很高的模型准确率,进一步验证了模型的性能.

关键词： BERT 金融文本挖掘多任务学习预训练迁移学习金融科技