“阿尔茨海默病”在《中图法》中的类目设置探讨

近年来,有关阿尔茨海默病的文献大量涌现,但《中图法》第4版中并无相关类目。通过对《中图法》R749．16老年及早老性精神障碍和中国精神疾病分类的分析,参照国际疾病分类（ICD-10）和《美国精神疾病诊断与统计手册》第4版修订本（DSM-IV-R）和《中国精神障碍分类与诊断标准》第3版（CCMD-3）相关类目的现行标准和原则,提出3种分类方案。     

UMLS语义网络在社会化标注系统中的应用研究

[目的/意义] 研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法/过程] 总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与FrameNet语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果/结论] 提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。     

对我国地方政府信息公开目录分类体系的编制建议

以政府信息公开网站为依托,探讨当前地方政府信息公开目录分类体系应用状况。通过浙江省、南宁市政府信息公开分类体系的案例,从其指导原则、主题分类、服务分类、机构（部门）分类的角度进行分析和说明,发现信息公开分类体系存在的问题,以此为基础,对地方政府信息公开目录体系的编制提出一些有针对性、可行性的建议,从而提升政府部门服务质量和工作效率。     

对高校体育普修课"体能分班形式"的实验研究

通过教学实验,对高校体育普修课的分班形式进行了研究。发现按“体能”分班这种形式进行教学,可以充分发挥学生学习的积极性和主动性。并且在教学方法和手段上更具有针对性。这不仅能有利于教学效率的提高,更能避免“大锅饭式”的教学,达到因人而异,从而真正提高教学效果。     

苏南大型集镇空间规划与土地利用结构模式研究

90年代以来 ,苏南的集镇规划达到高潮。大型集镇 ,作为苏南一种较为普遍的集镇类型 ,其规划的功能布局与土地利用结构模式相对复杂 ,客观上需要从理论上进行总结。该文选取苏、锡、常地区的 6个集镇规划样本 ,从集镇性质、规模定位和主导产业选择、路网设计和交通规划、公共用地布局以及功能布局与集镇土地利用结构模式等方面对苏南大型集镇的空间规划进行系统的理论总结。最后 ,就规划实践中的若干共性问题和新的尝试展开讨论。     

跨区域财政转移制度的耕地保护效应——以新增建设用地使用费为例

跨区域财政转移制度是解决耕地保护区域非均衡的重要工具,其通过管制弱化区域和管制强化区域之间的横向财政转移,使得不同区域均能享受到国土空间优化带来的福利提升,有助于耕地保护的实施。本文初步尝试将新增费缴纳、新增费分配过程有机结合,视为横向跨区域财政转移支付,即新增费由建设用地指标多的非农发展区流向耕地保护任务重的农地保护区,并考察这种以新增费为载体的跨区域财政转移制度的耕地保护作用机理。在此基础上,本文采用中国2005—2015年间省级面板数据,通过建立动态面板计量模型和引入系统GMM估计方法进行实证检验。研究结果表明：以新增费为载体的省际横向跨区域财政转移制度有助于调动地方政府保护耕地的积极性,达到耕地保护的目的,但是其发挥的作用非常有限。进一步探讨新增费的两个主要组成部分——新增费缴纳和新增费分配的耕地保护效应大小可知,相比于新增费分配,新增费缴纳的耕地保护效果更好。本文研究结果有助于完善以新增费为载体的省际横向跨区域财政转移支付制度,促进耕地资源保护。     

长三角区域一体化与城市土地利用效率的协同测度及交互响应

城市土地利用效率影响区域一体化中的要素流动方向和产业发展态势,土地利用效率的提高是驱动一体化发展的重要因素.如何有效协调长三角一体化和土地利用的良性关系,成为学界的研究热点.因此,本文基于区域一体化与城市土地利用效率的协同机理分析,构建区域一体化与土地利用效率效率评价体系,解析其时空演变特征;通过灰色关联分析验证了两者...     

对我国土地使用权制度的思考

近几年来,随着人们财富的增加,社会财富为保值增值,到处寻求投资渠道,而土地限期使用制度则严重限制了投资领域,并促进工商实业投资行为短期化,从而导致经济社会发展躁动不安,社会资源难以沉淀为永久性社会财富。因此,必须改革和调整土地生产关系,逐步征收集体土地,全面推行土地国有,推行土地永久使用制度,从而调节社会资金流向,平抑社会投机,给社会实业提供一个长期稳定的持续发展平台,以实现经济社会的稳定、健康、持续、和谐发展。     

基于FastText的新闻文本多分类研究

在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。     

谈英语词类的划分及特点

学好英语这门语言不仅需要我们扩大词汇量、掌握其发音特征及句型结构、对英语国家有适当的文化背景知识的了解 ,而且要花大力气对其内部细节进行透彻的学习和研究。从词类划分、各种词类之间的关系及特征入手探索英语的内在本质和发展规律 ,不失为一种学习英语的既有效又有趣的途径。