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101.
创新效率是影响高新技术产业在全球价值链分工地位的关键因素。采用随机前沿生产函数模型对中国2000-2015年高新技术产业创新效率进行测算统计分析,结果显示:(1)中国高新技术产业创新效率总体水平不高,尤其以新产品销售收入为最终产出的创新效率最为明显;(2)区域间高新技术产业创新效率总体呈现波动式上升,其增长率的地区分布存在明显差异;(3)高新技术产业创新效率中,技术损失效率部分主要来源于对外开放程度和政府支持力度,其中对外开放程度明显加速高新技术产业的创新效率损失,而政府支持力度则延缓创新效率损失;(4)不同条件下R&D经费存量和R&D人力资本存量对高新技术产业创新产出的影响均不一致;(5)从作为中间产品的专利到作为最终产品的新产品销售,高新技术产业创新效率在这一中间过程损失较大;(6)高新技术产业创新的空间溢出效应并不明显。 相似文献
102.
构建外商直接投资、区域自主创新能力和能源强度的分析框架,通过收集中国30个省级行政区(西藏及港澳台地区除外)1999—2012年的面板数据,运用结构方程模型对外商直接投资、区域自主创新能力影响能源强度的效果进行实证检验。研究结果表明:我国境内的外商直接投资主要集中在高能耗工业部门,提高了能源强度,其"量变效应"为正;外商直接投资的直接溢出效应和间接溢出效应提高了各省级行政区的区域自主创新能力,降低了能源强度,其"质变效应"为负;但外商直接投资的"量变效应"强于"质变效应",在整体上提高了能源强度。针对上述结论,提出优化引资结构、提高区域自主创新能力、促进能源高效利用等政策建议。 相似文献
103.
104.
要确保社会稳定和数字经济高质量发展,加强移动应用(App)的个人信息保护至关重要。本文以2021年11月施行的《中华人民共和国个人信息保护法》作为缓解用户对个人信息被收集、使用与保护的不确定性的突破口,展开隐私保护方法设计研究。总结归纳《个人信息保护法》中App服务商需要告知用户的隐私相关信息,理解用户对这些隐私相关信息的偏好,据此提出并设计App下载阶段面向用户的隐私告知方法,并通过基于插图的实验方法展开三项研究,系统探究用户在App下载阶段感知的隐私不确定性,以及隐私告知对用户隐私不确定性和App下载意愿的影响机理。研究发现,在中国App应用中,用户普遍存在隐私不确定性,且用户感知的隐私不确定性具有情境依赖性,即在信息敏感度更高的移动应用环境下,用户感知的隐私不确定性更高。本文提出的隐私告知能够有效缓解用户感知的隐私不确定性,并且显著缓解隐私不确定性对App下载意愿的负向影响。图6。表8。参考文献44。 相似文献
105.
106.
易明 《语数外学习(初中版七年级)》2009,(3)
从前,有个渔夫有着一流的捕鱼技术,因而被人们尊称为"渔王"。然而"渔王"到了年老的时候却感到非常苦恼,因为他三个儿子的捕鱼技术都很平庸。 相似文献
107.
任务型教学是近年来外语教学中比较流行的一种教学理论。本文通过对任务型教学介绍,认为这种教学方式能够满足大学英语分级教学的宗旨,体现其特色,并在一定程度上缓解其存在问题。因此,本文建议可在大学英语分级教学中引入任务型教学的手段,并对分级教学中任务设计的原则和不同层次中任务设计的差异进行了分析和总结。 相似文献
108.
面对互联网中大量共享的网络书签资源,单个Web用户显然无法充分挖掘它们的潜在价值,迫切需要在网络书签系统中嵌入个性化服务工具.考虑到Web用户在网络书签系统中收藏的Web资源能够有效反映其兴趣,本文提出了一种网络书签系统中基于社团结构的个性化推荐方法.该方法首先依据Web用户收藏的Web资源之间的重叠关系建立Web用户关系网络,然后利用CPM算法划分Web用户关系网络中的社团结构,最后利用这种社团结构实现社团内基于协作过滤的个性化推荐和社团间基于"信息桥"的个性化推荐.实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献
109.
110.
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题,提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先,利用异质网络表示学习,针对源领域和目标领域的异质信息网络,通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量,进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量;其次,利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization),生成用户和物品的评分信息向量,并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域,以突出用户特征在不同领域的差异性;最后,将评分信息和特征信息有机融合,以损失函数为依据,采用梯度下降的方法学习模型的参数,从而完成评分预测。研究结果表明,在豆瓣网和Amazon数据集上,本文模型均优于其他相关算法;在提升推荐效果方面,目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%~15%,源领域RMSE和MAE下降了1%~19%;在用户“冷启动”方面,目标领域的RMSE和MAE下降了1%~14%... 相似文献