影响房价变动的计量经济学分析

基于消费者需求理论对我国房地产市场的供给和需求两个方面分别建模,导出房地产市场的均衡价格模型,同时运用EVIEWS计量经济软件进行LS分析,在此基础上对模型进行修正,进行经济学和统计双重检验,最终得出对计量模型的参数估计.分析了当前影响我国房地产价格的主要因素,并对其有效性做了全面的检验,为政府及相关部门准确判断房地产发展形势、制定相关的宏观经济政策提供政策建议,为投资者的理性投资和决策指明了方向.     

常见中草药饲料添加剂在水产养殖中的应用

中草药具有来源广、资源丰富以及无抗药性、无药害残留等特点。本文阐述了几种常见中草药作为饲料添加剂在水产动物养殖中的应用。     

世界变局及其对加强全球治理的迫切需求

世界局势正在经历深刻演变,全球政治进程中诸如资本扩张、霸权主导、地缘竞争等原有逻辑仍然在发挥作用,但也受到不断增多的约束,同时一些原本不很显著的因素也不断充实进来,这些逻辑和因素的综合作用深刻影响着世界历史进程。面对世界变局,国际社会迫切需要推进和强化有效的全球治理,构建广泛参与、包容开放的多边制度体系及秩序。世界变局既带来严峻挑战又构成新的战略机遇,中国有条件赢得更广阔的战略空间和回旋余地,为此需要准确认识并适应世界发展变化的大势,推进与世界更加积极的战略互动,其中尤其要注重完善国家发展模式、提升国家治理能力,实现国家的长治久安,为全球治理和可持续安全提供必要动力。     

学会与学会改革

一、正确认识学会的历史作用和现实意义 (一)学会是社会、经济、科技发展需求的产物.学会不是为产生而产生的.它是社会、经济、科技发展到一定阶段,社会需要它,它就破土而出,应运而生了.社会、经济也好,科学技术也好,在其早期发展阶段,情况比较单一.到了资本主义阶段,社会主义阶段,则表现为多样化、复杂化.所以人类在解决其发展中问题的时候,一些社会工具也要求多样化,也表现为多元化.由于这种原因,从全球性角度来看,出现一种非常重要的动向:一些非政府组织蓬勃兴起.国际上通常把这些组织称为非政府组织,它既不是官方的,也不像以营利为主的企业、公司.     

建国初期（1949-1956年）图书馆事业发展的政策环境

新中国成立初期,为了促进我国图书馆事业的发展,从中央到地方都颁布了推动公共图书馆、工会图书馆以及高校图书馆等发展的政策法规。随着相关制度的不断完善,我国图书馆事业也慢慢步入了稳定的发展轨道。     

基于本体的多Agent企业数据集成模型研究

针对分布异构环境下企业数据集成的难点问题,将XML、本体和多Agent技术相结合,构建了一个基于本体的多Agent企业数据集成模型,分析了模型的层次结构,并详细探讨了系统实现的关键技术问题,最后以一个实例描述了系统的流程。采用本体技术来实现信息资源的组织,描述信息资源的特性,获取数据的模式,可解决企业异质信息问题。采用多Agent技术实现数据的分发,向用户提供信息处理和检索,可解决企业信息资源的动态性和分布性问题。     

浅谈“形”在中国画创作中的重要作用

中国画是我国文化的一种象征,历代来形成了以代表文人士大夫思想感情的“文人画”为主流。中国画中写意画是画家们所追求的最高境界。它以达意、畅怀为目的。“以线造型”的独特方式决定了它有别于西方艺术客观再现对象的艺术形式。本文从中国画的“造型”特点、历代大师成功的先例、经验及初学者认识“形”的重要性等方面加以论述,深入浅出地阐明了所要表达的观点。     

白肋烟杂交种比较试验研究

对五个白肋烟杂交种与对照TN86进行了田间比较试验 ,并研究了杂交种及其亲本在同等环境条件下的部分生理生化特征 ,结果表明 :亲本之一为TN86的两个杂交种 ,其抗病性、产质量并无显著性的杂种优势发生 ,但MSKY1 7×TN86和MSVa5 0 9×TN86的亩产值、上等烟比例均高于TN86 .而杂交种MSVa5 0 9×TN86 ,MSB37×KY90 7和MSTN90×KY1 7的上等烟、上中等烟比例和均价都比CK高 .与亲本相比 ,各杂交种的比叶重、脯氨酸、丙二醛、叶绿素均无超亲的杂种优势产生 ,但可溶性总糖和还原糖有所下降 ,硝酸还原酶有所增减 ,有的类胡萝卜素 /chl比值更趋合理 ,可溶性蛋白、过氧化物酶和多酚氧化酶有部分超亲 ,这些又体现出超亲的杂种优势产生 .     

新课标下的数学课堂教学

数学课堂教学不仅是传授知识、形成技能、发展智力的过程,而更是教师引导学生经历数学化的过程,是促进学生全面、主动发展的过程,是承认学生差异、张扬学生个性的过程,是学生之间自主交流、合作探索的过程,是落实德育教育的过程,是理论知识和生活问题密切联系的过程,是数学课程资源的开发、利用、拓展的过程,是数学教师专业化发展的过程.     

基于多位点连锁度量的标签SNP选择方法研究

针对标签SNP选择过程中存在时间复杂度高、重构准确度低以及缺乏生物含义等不足,本文提出了一种基于多位点连锁不平衡的标签SNP选择方法,该方法首先利用最小等位基因频率等指标对数据集进行预处理,排除噪声位点等,然后根据标签SNP选择过程的特点设计并改进了蚁群算法,以获取候选标签子集,最后,为了进一步提高重构准确度,本文以重构准确度为目标,利用支持向量机作为学习模型,采用后向淘汰策略对候选标签子集进行精选。实验结果表明,先过滤再精选的策略,不仅降低了时间复杂度,而且在样本重构准确度也有一定程度优势。