基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

土家药资源调查概况

通过查阅我国土家族地区药物资源调研文献资料和相关地方药材标准,结合对实地调研工作的梳理,调查研究了我国湘、鄂、黔等土家族地区药物资源的种类.结果表明:我国土家族地区药物资源种类约有2600种,较常用及有特色的土家药约有600个品种,目前医疗机构常用土家药有170余个品种.上述结果可为土家药资源种类的研究和开发利用提供详实的基础信息.     

储备偏好影响下中国与欧盟天然气进口博弈

中国目前是世界第一大天然气进口国，但与欧盟相比，其天然气储备水平很低。为了应对各种不确定性以保障天然气的稳定供应，中国天然气储备水平未来将会有明显提升。天然气储备水平的变化将引起天然气进口需求的变化，进而通过中俄管道天然气的贯通影响欧盟天然气的进口策略。旨在从理论上分析中国天然气储备偏好变化对不同信息结构下天然气进口博弈的潜在影响。研究表明，当只有中国调整储备偏好时，中国在同时博弈中所获得的利润可以达到在主从博弈中主者的利润水平，此时欧盟的利益会受到损害；而当中国和欧盟均可以调整储备偏好时，中国和欧盟的均衡利润可能因为过度储备反而降低，俄罗斯则可能因此而获得更多的生产者剩余。本文还对天然气进口均衡价格、均衡进口量、利润水平等进行了定量分析，同时，利用天然气市场相关数据检验了本文结论的有效性和稳定性。     

贵州民族特色资源与山地户外运动赛事融合路径分析

贵州山地户外运动赛事的蓬勃开展,大大提升了贵州对外知名度和影响力,而其典型而丰富的民族节庆、服饰、建筑、饮食及体育等特色资源也是贵州对外宣传的重要名片。分析贵州民族特色资源特征,衡量民族特色资源与山地户外运动赛事融合的价值,探寻贵州民族特色资源与山地户外运动赛事融合路径,以期推动贵州山地户外运动赛事与民族特色资源的和谐发展。     

面向重大科技攻关的科技动员模式

 结合科技动员思想，融入集成动员和科技创新理论，为集中军地优势科研力量，以信息技术为支撑，以业务组合为切入点，以业务总线为基础，以建立健全跨组织的工作模式为目标，提出重新配置科技资源和统一组织科技力量的科技动员模式--“顶层治理”“平台连接”和“载体落实”发展模式。通过这种模式，可为科技支撑应急资源超常规供给提供有力保障。     

《素描与色彩》课程思政建设:思政资源的挖掘、凝练与植入

课程思政是新时期构建全课程、全方位育人的重要组成部分和实现途径,而课程思政资源又是实现课堂教学在育人中主渠道、主阵地地位的重要支撑。《素描与色彩》课程思政建设,基础是思政资源的挖掘与整合,重点是思政资源与教学内容的衔接,难点是思政资源与专业知识点的化合。应对课程教学素材与内容进行梳理分析,挖掘其历史文化内涵与政治文化背景,凝练典型个案,对接专业知识内容,通过系统化整合,达到教学案例蕴含思政背景,教学过程贯穿思政内容,教学评价植入思政主题的全过程课程思政目的。     

半空间上水平层状场地自振频率计算方法比较

为避免结构物与场地地基的共振效应,基于传统波速法、一致质量矩阵剪切质点系法及剪切梁法的基本原理,分析和比较了各方法计算场地自振频率的计算精度和影响因素.结果表明:传统波速法不能反映土层剖面结构特征的影响,而且仅在土层剖面在深度方向较为对称的情况下才能获得工程可接受的精度;一致质量矩阵剪切质点系法则表现出计算稳定、精度高的特点,且作为一种离散方法,具有良好的计算适应性和灵活性.     

基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究

随着社交网络的快速发展,人们可利用微博平台发表、分享自己的观点以及抒发某种情绪,进而产生了大量针对不同话题的博文和情绪信息,但传统的文本挖掘算法在处理这些短小且具富含个性化情感信息的微博文本方面有所欠缺。在此提出一种基于微博文本的特征权重计算方法,可据此得到博主在不同时间段的关注点,通过情绪分类,分析用户在不同时间段内的情绪变迁情况。实验结果证明此方法具有一定的可行性。