谷氨酰胺及运动训练对大鼠血液某些生化指标的影响

对大强度耐力性跑台训练SD大鼠血清超氧化物歧化酶(SOD)、谷草转氨酶(GOT)、谷丙转氨酶(GPT)活性及血糖(BS)、丙二醛(MDA)和全血血红蛋白(Hb)的含量进行了测定分析。结果表明,与对照组比较,训练组SOD活性和BS含量表现出适应性升高,而MDA含量和GOT、GPT活性有显著性升高(P<0 05)。服药训练组大鼠与训练组比较,SOD活性、BS、Hb含量显著升高(P<0 05),MDA含量,GOT、GPT活性显著下降(P<0 05)。笔者提示,大强度耐力训练对机体造成损伤的同时,适应性的提高了抗氧化酶活力和糖储备;Gln具有清除运动产生的脂质过氧化物和提高BS,Hb含量的功效。     

基于基尼系数的流域水环境污染物总量分配研究

本文从经济、社会和环境系统整体效益出发将应用在经济学领域的基尼系数应用于总量控制分配当中,分别以人口、土地面积、GDP、环境排污现状和用水量作为控制指标,建立了一种定性与定量相结合描述流域各区域间水污染物排放总量分配的层次结构优化模型,并将该模型应用于某流域,结果表明,本文提出的分配方法,克服了等比例分配的不公平性,同时又兼顾了各分区间的实际差异,是一种较好的分配方法。     

西部地区农户家庭教育投资与收入变动关系的调查分析——以陕西关中地区为例

教育投资与个人收入水平之间存在正相关性,教育投资是提升个人及家庭经济地位的主要途径。然而,个人教育投资也受制于家庭现有收入水平的制约。在西部传统农业区,长期性、高密度性教育投资支出与家庭实际收入水平之间的相互制约性更显著。基于此,本文通过对陕西关中某地的实地调查,着重分析家庭现有收入对家庭教育投资行为制约影响,通过对家庭收入与教育投资之间的相关性分析,提出改善农村教育投资环境的基本思路和政策建议。     

“双减”背景下中招“校额到校”政策实施现状及建议——基于北京市的调研分析

对北京市“双减”背景下中学“校额到校”政策实施现状进行问卷和访谈调研,结果表明：学校干部、教师、学生和家长四类群体总体上对该政策比较满意;与若干弊端相比,更认可其成效;四类群体总体上认同该政策的减负成效,初中学生的认同度超过六成;但也存在新的教育公平和资源供给等问题。北京市“校额到校”政策实施的经验包括保持合适的指标比例,结合综合素质评价,营造良好舆论氛围等。经过政策分析和理论研讨,本研究认为公平和效率可以兼顾,应先保障均衡入学再提供适宜教育,并提出了指标计划、资格确定、录取环节和资源供给等方面的建议。     

企业财务战略评价与信息系统改进

企业财务战略评价的作用在于评估企业在实施财务战略过程中的表现,以保证企业财务战略目标的实现。在现有财务战略评价中,各种财务比率大多为定量指标,运用其对财务战略进行评价会存在一些潜在的问题。同时,现有的财务战略信息系统也存在许多不足之处,使得财务战略在企业发展过程中没有起到应有的作用。鉴于此,企业财务战略评价指标体系以及财务战略信息支持系统有必要进行改进。     

安徽省产业结构与就业结构相关性问题研究

产业结构与就业结构的关系协调与否是衡量地区经济健康发展的重要标志。本文在描述安徽省产业结构与就业结构演变趋势的基础上,进行就业弹性、结构偏离度和相对劳动生产率的分析,研究安徽省产业结构与就业结构之间的动态变化关系,借此得出促进安徽省经济发展的有效结论。     

合作研发伙伴选择的模糊多属性决策

建立由6个属性组成的用于选择伙伴的评价指标体系;基于模糊集理论,给出用模糊多属性决策方法来排列伙伴优劣次序的数学模型,并用算例对模型的使用步骤进行说明。     

2012—2017年山西省高等职业院校图书馆阅读推广动态评价研究

本文在对山西省高等职业院校图书馆阅读推广活动开展情况长期调研分析的基础上,提出了一个包含四个层次的阅读推广活动总体评价结构,并分别给出了各个层次评价的指标体系,在此基础上构建了山西省高等职业院校图书馆阅读推广活动整体评价的云模型,以此为某段时期、某区域、某单位阅读推广活动评价提供参考,进而提高阅读推广的整体水平。     

玉溪市烤烟种植气候指标分析

根据云南烤烟气候相关资料,通过分析玉溪市烤烟种植气候条件,参考云南烤烟种植的实际情况和相关专家的研究成果,确定了云南烤烟种植气候区划指标。利用烤烟种植气候区划指标,结合玉溪市9县区气象站和烟区的16个自动气象站的资料,统计得出玉溪烤烟种植气候区划。结果表明:玉溪市大部烟区都属于最适宜区和适宜区,只有海拔高度超过2200米的易门底尼站和红塔区波衣站属于次适宜区。玉溪市的气候条件非常适合烤烟的种植,是当之无愧的"云烟之乡"。     

主成分分析与因子分析在新指标解释方面的比较

多元统计分析中的主成分分析与因子分析是两种很重要的分析方法。它们作为一种数据降维的手段在很多领域，如金融、工业生产、企业财务管理等都有着越来越多的实际运用。但是两者不论是在具体算法中。还是在变量解释方面都有一定的相似性，以至于很多人搞混，甚至在具体应用中搞不清自己用的到底是哪种方法。本文舍去了复杂的数学分析方法与公式的推导过程，在同一个例子上运用两种方法，这样可以更加清晰地看出两种方法在变量解释上的区别和联系，从而可以更好地理解何时应使用主成分分析，而何时使用因子分析。