城镇化影响农村居民消费的地区差异及门槛效应?

推进城镇化是增加我国农村消费需求,扩大内需的重要突破口。采用2002—2012年我国省际面板数据考察城镇化、农村人口结构、消费结构升级等因素对农村居民消费的影响,结果表明：城镇化对农村居民消费增长具有显著的促进作用,且存在地区差异,东部地区城镇化对农村居民消费增长的作用大于西部地区;城镇化对我国农村居民消费的影响存在显著的单一门槛效应,门槛估计值为0．589,在城镇化水平高（大于0．589）的地区,城镇化对农村居民消费的促进作用更大,但目前我国大部分省区的城镇化水平还未达到门槛值。应进一步加快我国城镇化进程,尤其是中西部次发达地区的城镇化进程,充分发挥城镇化对农村居民消费的促进作用。     

体育产业投资基金的投资与管理

在分析体育产业投资基金的投资原则基础上,对体育产业市场的投资方式进行了总体分析,提出了适合于我国体育产业投资基金的风险投资和BOT投资方式,并强调了体育产业投资基金投资过程中应注意的问题。     

一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法

针对现有机载激光雷达（light detection and ranging,lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型（canopy height model,chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶,以此作为单木位置的先验知识,继而采用归一化割（normalized cut,Ncut）方法实现冠层的初始分割;最后,以全局最大值代替局部最大值,并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件,再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测,进而实现单木的精确探测。实验结果表明,针对密集林区的单木分割,本方法有效地减少了漏识单木,整体精度达90%以上,将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。     

基于EM算法的汉语自动分词方法

汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectation Maximization)算法 ,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。     

短跑400m项目的速度与速度耐力因素分析

400m跑是典型的速度耐力性运动项目。通过文献资料方法,对世界记录保持者迈克尔.约翰逊及第7届世界田径锦标赛400m跑前二名运动员和我国男子优秀400m运动员的分析研究,说明速度与速度耐力因素对400m跑成绩的影响。     

“个体乳酸阈”与“无氧阈”术语之比较

本文通过参阅大量的文献资料，对“无氧阈”与“个体乳酸阈”两个术语进行了比较、分析，同时论述了“无氧阈”术语之不足，提出了以“个体乳酸阈”一词替代“无氧阈”一词。     

新词语结构分析在自动分词中的作用

未登录词识别是汉语分词处理中的一个难点。在大规模中文文本的自动分词处理中,未登录词是造成分词错误的一个重要原因。为了解决自动分词的这一"瓶颈"问题,对未登录词中的新词语的结构进行分析,总结新词语的构词类序,发掘新词语的构词规律,以期为未登录词的识别和标注提供一套规则。     

不同运动等级青年男子乳酸阈、心肺功能的比较研究

选取体育专业足球队学生（专业组）、非体育专业不运动学生（对照组）和体育锻炼持续一年以上的学生（锻炼组）为实验对象，采用德国h／p／cosmos跑台和美国MAX-Ⅱ心肺测试系统等设备测定其在运动过程中心肺功能各指标及血乳酸浓度的变化并进行综合评价。结果显示，专业组和锻炼组达到乳酸阈时的跑速、血乳酸浓度高于对照组；乳酸闽和最大吸氧量（VO2max）时的摄氧量（VO2）、氧脉搏（O2P）、每分通气量（VE）、跑速等指标均高于对照组。     

贸易自由化对研发技术进步影响的异质门槛效应

基于2004—2012年中国工业行业31个细分行业的面板数据,采用门槛回归技术实证研究了贸易自由化对研发技术进步影响的异质门槛效应。研究表明:(1)贸易自由化与研发技术进步呈倒"N"型的非线性关系,即随着贸易自由化水平由低变高,其对研发技术进步会产生先降低后提高再降低的影响规律;(2)贸易自由化的研发技术进步效应还取决于市场化水平、外商直接投资等影响,在环境规制、外商直接投资及行业利润门槛条件下贸易自由化对研发技术进步的影响总体呈负向效应,而在市场化水平门槛条件下呈倒"U"型特征,在企业规模门槛条件下呈"U"型特征;(3)不同门槛条件下贸易自由化对研发技术进步的门槛效应存在明显的行业异质性特征,其中具有负向影响的行业分布较为集中。     

GPS大数据库分区访问特征分割算法

研究GPS全球定位系统大数据库的分区方位特征分割问题,提高GPS大数据访问的抗干扰能力。传统方法采用基于块匹配的GPS大数据定位信号调度方法实现数据访问,在弱信号强干扰环境下干扰抑制能力差,算法稳健性不好。为解决这一问题,提出一种基于模式匹配的GPS大数据库分区访问特征分割算法,构建GPS大数据库数据访问模型,数据块按可靠性需求划分为若干个等级,得到储节点模块匹配模型,设计GPS大数据信息流集合划分机制,对流量信息占用概率进行特征匹配,实现GPS大数据库分区访问特征分割,通过计算数据访问的精确度和抗干扰能力等指标进行性能测试分析,仿真结果表明,采用该算法能较好地反映GPS大数据信息流的分区特征,特征分割效果较好,数据访问中抗干扰能力强,实时性好,GPS大数据定位信息访问精度较高,具有优越性。