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高校专业课程教学与创业教育的深度融合研究
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作者 张兄武 连达军 徐银香 《教育理论与实践》 北大核心 2019年第9期9-11,共3页
创业教育与专业教育深度融合不够是当前创业教育存在的主要问题之一。专业课程教学是高校实施专业教育的主要途径,要实现创业教育与专业教育的深度融合,必然要求专业课程教学深度融入创业教育。实现专业课程教学深度融入创业教育,需要... 创业教育与专业教育深度融合不够是当前创业教育存在的主要问题之一。专业课程教学是高校实施专业教育的主要途径,要实现创业教育与专业教育的深度融合,必然要求专业课程教学深度融入创业教育。实现专业课程教学深度融入创业教育,需要从更新教育理念、调整课程教学目标、改革课程教学模式、提升教师教学能力和变革管理体制机制等方面进行系统性变革。 展开更多
关键词 专业教育 专业课程教学 创业教育 教育教学理念 课程教学目标 课程教学模式 教学能力 管理体制
基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测 预览
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作者 陈成 吴宏杰 +2 位作者 柳维生 傅启明 汤烨 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期235-241,共7页
在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM2.5预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多... 在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM2.5预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多示例遗传神经网络的PM2.5预测方法。利用多示例机制有效解决采样间隔与预测时间的平衡问题,并引入与室内环境质量密切相关的通风率特征。以空气质量敏感的医疗单位中采集的实际数据进行验证。实验结果表明,该方法的相对误差为5.60%,比传统遗传神经网络降低7.55%,比支持向量回归方法降低5.98%,比随机森林方法低8.36%,比线性回归低7.66%,比决策树低14.69%,比LASSO回归低8.21%。 展开更多
关键词 多示例 PM2.5预测 神经网络 遗传算法
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困境与出路:从戏曲广播操的音乐探微看戏曲推广 预览
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作者 何可人 毋张明 《当代音乐》 2019年第4期167-168,共2页
本文结合当下戏曲推广进程中的现状与问题,研究当前戏曲推广的困境与出路。以戏曲广播操音乐创作为切入探究其创编与流行特点,并对如何有效地进行戏曲推广进行创新性思考,为戏曲的创新与发展提供一定的借鉴与经验。
关键词 戏曲 戏曲广播操 戏曲推广
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强化学习与生成式对抗网络结合方法研究进展 预览
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作者 吴宏杰 戴大东 +2 位作者 傅启明 陈建平 陆卫忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期36-44,共9页
强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题,在众多领域表现非常出色。近期出现较多关于两者结合的工作与报道,将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合。对两者结合的最新进展进行了梳... 强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题,在众多领域表现非常出色。近期出现较多关于两者结合的工作与报道,将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合。对两者结合的最新进展进行了梳理、比较与实验分析。对强化学习与生成式对抗网络的理论进行了概述;从强化学习改进生成式对抗网络、生成式对抗网络改进强化学习两个研究方向进行了阐述与比较,通过实验方式分析了这些方法在自然语言、机器控制领域的应用情况;展望了可能的发展趋势。 展开更多
关键词 强化学习 生成式对抗网络 深度学习 人工智能
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公办高校内部控制环境关键因素研究 预览
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作者 陈焕娣 段姝 王永芳 《行政事业资产与财务》 2019年第5期54-55,共2页
本文基于对某省公办高校内控建设的现状调研,就高校内部控制环境的关键权变因素进行理论阐释和统计分析,对高校内部控制制度设计涉及的一些基本理论问题进行探讨。
关键词 高校内部控制 组织文化 控制环境
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一种采用模型学习和经验回放加速的正则化自然行动器评判器算法 预览
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作者 钟珊 刘全 +2 位作者 傅启明 龚声蓉 董虎胜 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期532-553,共22页
行动器评判器(Actor Critic,简称AC)算法是强化学习连续动作领域的一类重要算法,其采用独立的结构表示策略,但更新策略时需要大量样本导致样本效率不高.为了解决该问题,提出了基于模型学习和经验回放加速的正则化自然AC算法(Regularized... 行动器评判器(Actor Critic,简称AC)算法是强化学习连续动作领域的一类重要算法,其采用独立的结构表示策略,但更新策略时需要大量样本导致样本效率不高.为了解决该问题,提出了基于模型学习和经验回放加速的正则化自然AC算法(Regularized Natural AC with Model Learning and Experience Replay,简称RNAC-ML-ER).RNAC-ML-ER将Agent与环境在线交互产生的样本用于学习系统动态性对应的线性模型和填充经验回放存储器.将线性模型产生的模拟样本和经验回放存储器中存储的样本作为在线样本的补充,实现值函数、优势函数和策略的更新.为了提高更新的效率,在每个时间步,仅当模型的预测误差未超过阈值时才利用该模型进行规划,同时根据TD-error从大到小的顺序对经验回放存储器中的样本进行回放.为了降低策略梯度估计的方差,引入优势函数参数向量对优势函数进行线性近似,在优势函数的目标函数中加入2-范数进行正则化,并通过优势函数参数向量来对策略梯度更新,以促进优势函数和策略的收敛.在指定的两个假设成立的条件下,通过理论分析证明了所提算法RNAC-ML-ER的收敛性.在4个强化学习的经典问题即平衡杆、小车上山、倒立摆和体操机器人中对RNACML-ER算法进行实验,结果表明所提算法能在大幅提高样本效率和学习速率的同时保持较高的稳定性. 展开更多
关键词 行动器评判器算法 模型学习 经验回放 最优策略 正则化 自然梯度
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N型稀磁半导体Ge0.96–x BixFe0.04Te薄膜的磁电性质研究 预览
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作者 樊济宇 冯瑜 +9 位作者 陆地 张卫纯 胡大治 杨玉娥 汤如俊 洪波 凌浪生 王彩霞 马春兰 朱岩 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期257-264,共8页
GeTe基稀磁半导体材料因具有可独立调控载流子浓度和磁性离子浓度的特性而受到广泛关注.本文利用脉冲激光沉积技术制备了该体系的单晶外延薄膜,并通过高价态Bi元素部分取代Ge元素的方法实现了材料中载流子类型从空穴向电子的转变,即制备... GeTe基稀磁半导体材料因具有可独立调控载流子浓度和磁性离子浓度的特性而受到广泛关注.本文利用脉冲激光沉积技术制备了该体系的单晶外延薄膜,并通过高价态Bi元素部分取代Ge元素的方法实现了材料中载流子类型从空穴向电子的转变,即制备出N型GeTe基稀磁半导体.测量结果表明,无论是室温还是低温下的Hall电阻曲线皆呈现负斜率,说明体系中载流子是电子;并且当Bi掺杂量达到32%时,电子浓度为1021/cm3.变温输运性质的测量证明体系的输运行为呈现半导体特征.通过测量低温10 K下的绝热磁化曲线,在高Bi掺杂体系中观测到了明显的铁磁行为,而低于32%Bi掺杂量的体系中未观察到.这一结果说明,高掺杂Bi的替代导致载流子浓度的增加,促进了载流子传递Ruderman-Kittel-Kasuya-Yoshida相互作用,使得分散的Fe-Fe之间产生磁耦合作用,进而形成铁磁有序态. 展开更多
关键词 稀磁半导体 外延薄膜 Ruderman-Kittel-Kasuya-Yoshida相互作用 铁磁有序态
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关系治理与契约治理导向匹配状态的量化研究——以公私合作模式下A地铁项目为例 预览
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作者 丰景春 郑传斌 +1 位作者 鹿倩倩 薛松 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期158-165,共8页
近年来关系治理(RG)、契约治理导向(CG)是项目管理领域研究较多的议题,但是关于二者匹配状态的量化研究却很少。为此,基于问卷调研数据,利用相关性权重法对RG状态、CG状态进行了量化,在此基础上,构建了RG与CG匹配模型,并进行了案例分析... 近年来关系治理(RG)、契约治理导向(CG)是项目管理领域研究较多的议题,但是关于二者匹配状态的量化研究却很少。为此,基于问卷调研数据,利用相关性权重法对RG状态、CG状态进行了量化,在此基础上,构建了RG与CG匹配模型,并进行了案例分析。研究结果表明:对RG状态、CG状态的量化研究具有可行性,且实现了对RG与CG最佳匹配状态的量化研究。以上研究结论有助于理解RG与CG的匹配机理,对实现二者的有效匹配及项目绩效的改善具有重要的理论和实践指导意义。 展开更多
关键词 关系治理 契约治理导向 匹配 公私合作模式
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面向图像自动语句标注的注意力反馈模型 预览
9
作者 吕凡 胡伏原 +2 位作者 张艳宁 夏振平 盛胜利 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1122-1129,共8页
图像自动语句标注利用计算机自动生成描述图像内容的语句,在服务机器人等领域有广泛应用.许多学者已经提出了一些基于注意力机制的算法,但是注意力分散问题以及由注意力分散引起的生成语句错乱问题还未得到较好解决.在传统注意力机制的... 图像自动语句标注利用计算机自动生成描述图像内容的语句,在服务机器人等领域有广泛应用.许多学者已经提出了一些基于注意力机制的算法,但是注意力分散问题以及由注意力分散引起的生成语句错乱问题还未得到较好解决.在传统注意力机制的基础上引入注意力反馈机制,利用关注信息的图像特征指导文本生成,同时借助生成文本中的关注信息进一步修正图像中的关注区域,该过程不断强化图像和文本中的关键信息匹配、优化生成的语句.针对常用数据集Flickr8k, Flickr30k 和MSCOCO 的实验结果表明,该模型在一定程度上解决了注意力分散和语句顺序错乱问题,比其他基于注意力机制方法标注的关注区域更加准确,生成语句更加通顺. 展开更多
关键词 图像自动语句标注 注意力机制 注意力反馈
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基于多线程并行强化学习的建筑节能方法 预览
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作者 陈建平 康怡怡 +3 位作者 胡龄爻 陆悠 吴宏杰 傅启明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第15期219-227,共9页
提出一种基于并行强化学习的建筑节能方法,该方法结合多线程技术和经验回放方法提出一个多线程并行强化学习算法框架,其新颖点在于:在经验回放过程中引入自模拟度量方法,通过计算样本之间的距离,选取低相似度的样本构造多样样本池,Agen... 提出一种基于并行强化学习的建筑节能方法,该方法结合多线程技术和经验回放方法提出一个多线程并行强化学习算法框架,其新颖点在于:在经验回放过程中引入自模拟度量方法,通过计算样本之间的距离,选取低相似度的样本构造多样样本池,Agent的学习过程从多样样本池中选取样本学习,可有效避免浪费学习资源。实验包括在仿真房间模型上与Q-Learning算法的对比实验和与经典PID控制方法的对比实验。实验结果表明,所提出的并行算法有更快的学习速率和收敛速度,能更快地求解出最优策略,并拥有更高的运行效率。 展开更多
关键词 强化学习 并行强化学习 经验回放 多线程技术 建筑节能
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基于生成对抗网络的深度学习能耗预测算法 预览
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作者 邹锋 田大伟 +2 位作者 王悦 黄泽天 吴少波 《电脑知识与技术:学术交流》 2019年第1Z期198-200,共3页
针对公共建筑能耗预测准确率较低的问题,提出一种基于生成对抗网络的深度学习能耗预测算法。该算法通过收集建筑能耗并以时间序列排序,然后利用深度学习算法,通过前几个时刻的建筑能耗预测未来建筑物能耗。同时,引入生成对抗网络,生成... 针对公共建筑能耗预测准确率较低的问题,提出一种基于生成对抗网络的深度学习能耗预测算法。该算法通过收集建筑能耗并以时间序列排序,然后利用深度学习算法,通过前几个时刻的建筑能耗预测未来建筑物能耗。同时,引入生成对抗网络,生成可靠的建筑能耗样本用以训练神经网络,解决真实能耗数据不足的问题。实验结果表明,所提出的算法能耗预测准确率较高。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 能耗预测 建筑能耗 生成对抗网络
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自然地理环境对城市建成区绿地率的综合作用研究 预览
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作者 刘志强 李彤杉 +1 位作者 王俊帝 邵大伟 《规划师》 北大核心 2019年第8期19-24,共6页
探究自然地理环境对我国建成区绿地率的综合作用,对因地制宜提升城市绿地建设水平具有重要价值。文章以我国建制市为研究单元,基于不同自然区划,采用地理探测器,探究1996~2016年自然地理环境对建成区绿地率的综合作用及规律。研究表明:... 探究自然地理环境对我国建成区绿地率的综合作用,对因地制宜提升城市绿地建设水平具有重要价值。文章以我国建制市为研究单元,基于不同自然区划,采用地理探测器,探究1996~2016年自然地理环境对建成区绿地率的综合作用及规律。研究表明:①自然地理环境的影响作用于我国总体及不同自然区划均呈显著综合性,各因素均凸显一定影响力,共同奠定了建成区绿地率的基础水平及发展格局。②不同自然区划作用规律因其自然地理环境不同而具独特性,各区域主导因子及综合作用呈现差异化。③主导影响因素与空间尺度具有密切关系,对于大尺度空间,热量是主导因素、水热条件是首要约束力;对于较小尺度空间,由于水热条件较为一致,地形地貌为主导因素。 展开更多
关键词 自然地理环境 建成区绿地率 自然区划 综合作用 地理探测器
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室温低氨氮基质单级自养脱氮颗粒污泥启动效能与污泥特性
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作者 谢璐琳 王建芳 +3 位作者 钱飞跃 张泽宇 沈耀良 齐泽坤 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期1396-1404,共9页
室温低氨氮基质条件下单级自养脱氮工艺的启动和稳定运行是该工艺应用于市政污水处理的前提和基础.本研究在气升式反应器中接种久置的PN/A(partial nitritation and ANAMMOX)颗粒污泥,控制温度在(23±2)℃,pH在7. 7~8. 0,以氨氮浓度... 室温低氨氮基质条件下单级自养脱氮工艺的启动和稳定运行是该工艺应用于市政污水处理的前提和基础.本研究在气升式反应器中接种久置的PN/A(partial nitritation and ANAMMOX)颗粒污泥,控制温度在(23±2)℃,pH在7. 7~8. 0,以氨氮浓度为70 mg·L-1的人工无机配水为基质,考察单级部分亚硝化-厌氧氨氧化实现室温启动效能.通过逐级缩短HRT(1. 1 h→0. 9 h→0. 7 h→0. 5 h)提升氮负荷[1. 53 kg·(m3·d)-1→1. 87 kg·(m3·d)-1→2. 40 kg·(m3·d)-1→3. 36kg·(m3·d)-1],逐步恢复AOB、AMX菌活性以及微生物协同效能.经过95 d运行调控,反应器成功启动,NH4+-N和TN去除率达85%和69%.根据各阶段污泥性能,严格控制溶解氧,有效抑制NOB.污泥适应环境后,颗粒粒径随负荷提升逐渐增大,最终平均粒径达1. 30 mm.成熟的自养颗粒污泥轮廓光滑清晰,扫描电镜显示,颗粒污泥内部形成空腔,表面有孔隙,污泥形态以球菌为主,并有少量杆菌及短杆菌. EPS主要成分为蛋白质(81. 48%),泥水分离效果较好. 展开更多
关键词 颗粒污泥 部分亚硝化-厌氧氨氧化 室温 污泥形态 胞外聚合物(EPS)
基于气候区划的中国建成区绿地率区域差异研究 预览
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作者 李彤杉 刘志强 +1 位作者 王俊帝 洪亘伟 《中国园林》 北大核心 2019年第3期71-75,共5页
气候是影响城市绿地的基础性自然因素,定量研究气候对建成区绿地率的影响,利于合理调控城市绿地建设。以中国县级市及以上城市为样本,综合运用标准差、变异系数和锡尔系数等方法,探究1996-2015年不同气候区划建成区绿地率区域差异状况... 气候是影响城市绿地的基础性自然因素,定量研究气候对建成区绿地率的影响,利于合理调控城市绿地建设。以中国县级市及以上城市为样本,综合运用标准差、变异系数和锡尔系数等方法,探究1996-2015年不同气候区划建成区绿地率区域差异状况。结果表明:1)从发展水平看,不同气候区划具显著差异,热带高于温带,湿润、半湿润区高于半干旱、干旱区,其中,热带与湿润区、半湿润区城市重合度高,是气候优势区位;2)从差异度看,不同气候区划差异度具明显区别,温带差异度高于热带,干旱、半干旱区高于湿润、半湿润区;3)从差异分解看,温度带间建成区绿地率不平衡对全国总差异的影响度大于干湿区间,温度带间差异是我国总体差异的主要原因。以期为揭示气候对城市绿地建设水平的影响作用提供理论依据。 展开更多
关键词 风景园林 建成区绿地率 气候区划 差异 中国
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基于强化学习的HP模型优化方法研究 预览
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作者 吴宏杰 杨茹 +2 位作者 傅启明 陈建平 陆卫忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期132-139,共8页
蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收... 蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收敛的鲁棒性不高,容易陷入局部最优。由此提出一种基于强化学习的HP模型优化方法,利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点,在全状态空间中,构建基于能量函数的奖赏函数,引入刚性重叠检测规则,充分挖掘生物序列中的全局进化关系,从而进行有效与稳定的预测。以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象,与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心算法只能在62.5%的序列上进行收敛,该文方法能在5万次训练后稳定的在所有序列上达到了收敛。与粒子群算法相比,两者都能找到最低能量结构,但该文的运行时间较粒子群算法降低了63.9%。 展开更多
关键词 强化学习 HP模型 结构预测
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一种自适应序列长度的RNA二级结构深度预测方法
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作者 吴宏杰 汤烨 +3 位作者 陆卫忠 崔志明 付保川 GAO Zhen 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1799-1803,共5页
RNA二级结构预测是结构生物信息学中的一个重要问题.带假结的RNA二级结构预测,由于复杂的假结结构,更是增加了预测的难度.传统的机器学习方法受限于学习模型的结构,输入特征数目必须固定.大部分方法将不同长度的序列统一截断后进行训练... RNA二级结构预测是结构生物信息学中的一个重要问题.带假结的RNA二级结构预测,由于复杂的假结结构,更是增加了预测的难度.传统的机器学习方法受限于学习模型的结构,输入特征数目必须固定.大部分方法将不同长度的序列统一截断后进行训练,这不仅导致有用信息丢失,而且并破坏了生物序列完整性.针对该问题提出了一种适应序列长度的深度递归神经网络模型,构造了序列长度自适应模块及训练算法,从而不需要截断.同时,由于实际样本比例不均衡,采用了动态加权方法进行改善.随后,在权威数据集RNA STRAND上与四种优秀方法进行了四组比较实验.实验结果表明,本方法的正确率和M atthew s相关系数比定长LSTM方法分别提高了1. 6%和3. 3%;比其它四种典型方法提高了13. 6%和14. 8%. 展开更多
关键词 RNA二级结构预测 递归神经网络 动态加权 假结 碱基
一种组网人脸识别门禁系统的设计 预览
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作者 邹优敏 费寅超 +3 位作者 马啸宸 倪启东 罗恒 刘晨旭 《计算机测量与控制》 2019年第3期220-224,230共6页
针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后... 针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后识别结果收敛效果不明显,存在较大梯度,20代时训练后结果收敛,准确率逼近100%,loss值也逼近0%,表明20代训练模型确实已经完全收敛,且训练的拟合速度适中,既没有出现过快或者梯度消失的现象,也没有出现过慢或者不收敛甚至反升的情况,可以说模型的学习率也已经取到最佳效果;经工程测试,该系统具有更高的识别准确性和注册兼容性,可以满足小区、公司等人员数量不多且较为固定的场所的应用需求。 展开更多
关键词 人脸识别 卷积神经网络 TCP/IP 移动客户端
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新生代农民工教育水平与创造力:核心自我评价的作用 预览
18
作者 曾恺 段锦云 +1 位作者 田晓明 朱玮玮 《应用心理学》 CSSCI 2019年第1期69-79,共11页
已有研究很大程度上忽视了新生代农民工的创造力问题。本研究通过对803份样本的分析,验证了新生代农民工教育水平对其创造力的影响。研究1探讨了核心自我评价在其中起到的中介作用,研究2通过将核心自我评价分解为能力与人格的交互作用,... 已有研究很大程度上忽视了新生代农民工的创造力问题。本研究通过对803份样本的分析,验证了新生代农民工教育水平对其创造力的影响。研究1探讨了核心自我评价在其中起到的中介作用,研究2通过将核心自我评价分解为能力与人格的交互作用,提出知识整合能力才是真正连接新生代农民工教育水平与创造力的中介,而创造性人格对该中介效应起到调节作用。研究为探索企业新生代农民工的创造力提供了理论支持和实践启示。 展开更多
关键词 新生代农民工 教育水平 核心自我评价 创造力 内在动机
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金属有机骨架纳米材料-固相萃取环境水样中亚硝胺类消毒副产物
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作者 李小蒙 王旭坤 +5 位作者 吴怡秋 邵子纯 邵煜晨 陈坤 高仕谦 张占恩 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1258-1265,共8页
将通过水热合成法制备的金属有机骨架材料[MIL-101(Cr)]作为吸附剂应用于吸附环境水样中的亚硝胺类消毒副产物,采用超高效液相色谱-串联质谱法(UHPLC-MS/MS)进行测定.通过SEM、TEM和FT-IR技术对MIL-101(Cr)的表面形态和特征基团进行表征... 将通过水热合成法制备的金属有机骨架材料[MIL-101(Cr)]作为吸附剂应用于吸附环境水样中的亚硝胺类消毒副产物,采用超高效液相色谱-串联质谱法(UHPLC-MS/MS)进行测定.通过SEM、TEM和FT-IR技术对MIL-101(Cr)的表面形态和特征基团进行表征,并对影响萃取效率的主要因素,如MIL-101(Cr)的用量、萃取时间、水样的pH值和解吸条件等进行考察.研究表明,当MIL-101(Cr)用量为6.0 mg,pH=9.0,30℃下9 min内可达吸附平衡,回收率高于63.5%,3种亚硝胺的检出限为0.029-0.283μg·L^-1.将方法应用于环境水样的测定,加标回收率在77.9%-107.2%范围内,相对标准偏差低于5.4%.该方法操作简单快速、准确可靠、检出限低,可用于水样中痕量亚硝胺类消毒副产物的检测. 展开更多
关键词 金属有机骨架材料 固相萃取 亚硝胺类消毒副产物 环境水样
私募股权议价能力影响因素实证研究——基于企业家族代际的调节作用 预览
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作者 段姝 张林郁 《财经问题研究》 CSSCI 北大核心 2019年第7期75-81,共7页
关于家族治理对私募股权议价能力的影响,资源观理论认为,家族性会提升私募股权的议价能力,而融资次序理论持有相反的观点。基于这一矛盾,本文采用层次回归分析方法,通过对我国江苏、浙江、上海和深圳地区的私募机构进行问卷调查,对家族... 关于家族治理对私募股权议价能力的影响,资源观理论认为,家族性会提升私募股权的议价能力,而融资次序理论持有相反的观点。基于这一矛盾,本文采用层次回归分析方法,通过对我国江苏、浙江、上海和深圳地区的私募机构进行问卷调查,对家族企业代际传承情境下私募股权议价能力的影响因素进行理论阐释和实证检验,试图揭示导致研究出现矛盾可能的情境因素。研究结果显示:投标人竞争、专业知识、时间压力以及情感承诺是影响私募股权议价能力的主要因素;家族代际对投标人竞争、专业知识、情感承诺与私募股权议价能力之间的关系起到显著调节作用,而家族代际对时间压力与私募股权议价能力之间的调节作用不显著。 展开更多
关键词 私募股权 议价能力 家族代际 家族治理
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