家庭禀赋约束下农户作物秸秆能源化需求实证分析

以湖北省农村地区的微观调查数据作为实证,探究家庭禀赋对农户作物秸秆能源化需求的影响。分析结果表明：①农户是否会对作物秸秆进行能源化利用是综合考虑家庭禀赋的理性选择,76.84%的农户具有较高的作物秸秆能源化需求;②家庭经济资本禀赋、家庭社会资本禀赋、家庭人力资本禀赋和家庭自然资本禀赋都是影响农户需求的关键因素,其中,家庭自然资本禀赋的部分效应需要通过其他家庭禀赋的作用才能生效;③加强农村信息化建设,着力推进以教育为核心的人力资本建设,减轻农户秸秆能源化利用中的负担,均有益于农户作物秸秆能源化需求的提高。     

赤泥的危害及综合利用

随着我国氧化铝产量的逐年增长和铝土矿品位的逐渐降低,赤泥的年产生量不断增加。大量的赤泥如果不能充分有效的利用,依靠大面积的堆场堆放,不仅占用大量的土地,也对环境造成严重的污染。文章就生产氧化铝所产生的赤泥的危害进行阐述,并简单介绍一些目前国内外在赤泥综合回收利用上取得的成绩。随着国内铝土矿资源的匮乏,国内大多数铝厂开始大量从国外进口铝土矿,利用铝土矿生产氧化铝产生的赤泥铁含量增高,具有较高的二次利用价值。随着我国建设节约化工业的步伐的逐渐加快,实现资源二次开发利用的价值就显得尤为重要。     

Fake news detection via knowledgeable prompt learning

The spread of fake news has become a significant social problem, drawing great concern for fake news detection (FND). Pretrained language models (PLMs), such as BERT and RoBERTa can benefit this task much, leading to state-of-the-art performance. The common paradigm of utilizing these PLMs is fine-tuning, in which a linear classification layer is built upon the well-initialized PLM network, resulting in an FND mode, and then the full model is tuned on a training corpus. Although great successes have been achieved, this paradigm still involves a significant gap between the language model pretraining and target task fine-tuning processes. Fortunately, prompt learning, a new alternative to PLM exploration, can handle the issue naturally, showing the potential for further performance improvements. To this end, we propose knowledgeable prompt learning (KPL) for this task. First, we apply prompt learning to FND, through designing one sophisticated prompt template and the corresponding verbal words carefully for the task. Second, we incorporate external knowledge into the prompt representation, making the representation more expressive to predict the verbal words. Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that prompt learning is better than the baseline fine-tuning PLM utilization for FND and can outperform all previous representative methods. Our final knowledgeable model (i.e, KPL) can provide further improvements. In particular, it achieves an average increase of 3.28% in F1 score under low-resource conditions compared with fine-tuning.     

出口技术演进的减排特征：赶超、扭曲与资源利用效率

   过去的几十年,中国通过支持偏离自身比较优势产业的发展使本国出口技术复杂度得到了快速提升,但这种发展同时伴随着政府的市场干预和较低的资源利用效率。我们以政府干预为切入点,利用STIRPAT模型并结合GMM-System估计方法研究发现：在排除市场扭曲干扰时,出口技术“适应性”偏离比较优势的赶超有助于提高资源利用效率,从而降低碳排放强度;考虑市场扭曲时,出口技术赶超的减排效应发生重要改变,具体地,市场扭曲使得出口技术较低程度的赶超不利于经济发展水平落后和资源要素富集地区的减排,只有当这种赶超在较大距离上偏离比较优势时则会扭转消极影响,但目前并未实现;市场扭曲抑制了经济发展水平较高和资源匮乏地区的资源、劳动密集型行业出口技术赶超对资源利用效率的积极效应。     

中国“全球高被引科学家”结构特征和成长规律分析——基于2014—2020年“全球高被引科学家”榜单数据

以科睿唯安公司2014—2020年发布的"全球高被引科学家"榜单为基础,分析、比较不同国家入选者的结构特征和趋势变化,对其中入选者工作地在中国境内的"高被引科学家"基本情况和成长规律进行分析。总结中国内地"全球高被引科学家"学科分布及成长规律特点包括中国"全球高被引科学家"数量和占比具有显著增长性;三分之一学科领域具有全球引领性;地域分布具有高度集中性;海外经历具有阶段普遍性;职称破格具有一致认可性。据此提出中国实现战略科技领域精准引才用才育才的政策建议,包括制定精准引才专项计划,绘制全球高被引科学家地图;制定精准用才专项方案,提升高层次人才使用效能;避免ESI学科领域"木桶效应"现象,实现战略科技人才前瞻培养等。     

中国“全球高被引科学家”分布和成长规律分析及启示

以科睿唯安公司2014-2020年发布的“全球高被引科学家”榜单为基础,分析、比较其人员的结构特征和趋势变化,对其中入选的工作地在中国内地的“高被引科学家”基本情况和成长规律进行分析。本文总结中国内地“全球高被引科学家”学科分布及成长规律特点包括中国“全球高被引科学家”数量和占比具有显著增长性;1/3学科领域具有全球引领性;地域分布具有高度集中性;海外经历具有阶段普遍性;职称破格具有一致认可性。提出中国实现战略科技领域精准引才用才育才的政策建议,包括制定精准引才专项计划,绘制全球高被引科学家地图;制定精准用才专项方案,提升高层次人才使用效能;避免ESI学科领域“木桶效应”现象,实现战略科技人才前瞻培养等。     

浅谈高校饮食物资采购使用管理的节点控制

随着高等教育的大众化,国内大学的后勤餐饮形成了一个庞大的市场,它对保障学校正常的科研、教学和生活秩序起着极其重要的作用,因而,做好大学食堂饮食物资采购使用管理工作,对各个节点加强控制显得尤其必要。     

试论少儿网络信息资源的开发与利用

本文主要分析了少儿网络信息资源建设的必要性,以及少儿网络信息资源开发利用的一般步骤,在遵循原则的同时,强调了联合共建是少儿网络信息资源开发利用的必由之路。     

国内外优秀男子跳远运动员部分技术指标差异性分析

对国内外优秀跳远运动员和世界顶级跳远运动员的助跑速度利用率、短程和全程助跑跳远成绩差、K值三项指标进行对比分析,发现我国优秀男子跳远运动员助跑速度利用率明显高于世界顶级选手,但技术评定等级低于世界顶级选手,主要原因是起跳环节存在差距。不同运动员最佳的助跑速度利用率存在差别,高助跑速度利用率需要有与之相对应的起跳能力和跑跳结合能力。     

对资阳区农村初级中学体育课程设施资源利用与开发的调查研究

本文通过文献资料法、问卷调查法、数据统计法,对益阳市资阳区农村初级中学体育课程设施资源利用与开发的现状进行了调查研究,分析了资阳区农村初级中学体育设施资源的利用和开发现状。并提出一些自己的建议,有利于今后的体育教学和体育锻炼能够有更好的发展空间和设施的配合,这对提高体育教学质量具有重要的实现意义和时代价值。