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关公信俗与民间演剧述评——以山西为例
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论李卓吾《琵琶记》评点之伦理观念
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经营者集中反垄断审查事后评估——基于我国商务部无条件通过的案例
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摘要:
我国《反垄断法》实施已十年,然国内关于事后评估研究鲜见,迫切需要对过去的执法情况进行回顾性研究,尤其是占比例最大的无条件通过案例因为缺乏对外公布的详细审查信息引发社会和学界诸多争论。采用事件研究法获得的事后评估结果显示,国情和经济发展的特殊阶段性使然,我国的经营者集中反垄断审查具有以下特点:经营者集中反垄断审查主要采用社会总福利标准,同时也非常注重消费者福利的保护,赋予消费者福利一个很大的权重;会受到产业政策的影响;无条件通过的经营者集中案例总体上不存在显著选择性执法问题。但由于《反垄断法》的实施尚处于初级阶段,存在很多不完善之处。随着经验的逐渐积累,执法水平也在不断提高,并越来越注重对消费者福利和竞争的保护。及时就经营者集中反垄断审查进行事后评估,分析执法情况和执法标准,有利于引导企业的经营者集中行为,对完善反垄断执法具有重要意义。
我国学区划分的司法审查实践评析
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摘要:
学区划分是否为可诉的行政行为、非适龄儿童是否具有原告资格、入学要求具备房产证的规定是否合法、就近入学是否意味着最近入学等,是司法审查中的四大争点。各地法院对前两个争点有立场上的分歧,对后两个争点分别是共识性地肯定与否定。学区划分法律性质上的分歧,关键是未能区分教育行政部门在义务教育招生入学工作中三个公法行为。条件确定行为因其对象的不确定性、反复适用性,属于制定规范性文件行为;学区划分和资格审定行为,则因其对象的确定性、效力的直接性,是可诉的行政行为。从学区划分的利害关系人来看,非适龄儿童不具有行政诉讼原告资格。在学区划分的基本条件户籍所在地之上增加条件,比如要求具有房产证等规定,既不合法亦不合理。学区划分的法定基准"就近入学"并不意味着最近入学,但应以相对意义上的最近入学为主。
新主流电视剧的成功之道——评电视剧《破冰行动》
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硫磺沟矿区景观生态风险评价研究
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西方玻璃画东渐是得不偿失吗?——对西方学者西画东渐评价的另类解读
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新生儿呼吸评分联合INSURE技术在早产儿呼吸窘迫综合征中的应用
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摘要:
目的探讨呼吸评分联合气管插管-应用肺表面活性物质(pulmonary surfactant, PS)-拔管使用持续气道正压通气(INSURE)技术在早产儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)中的应用效果。方法选取本院2016年8月至2018年2月收治的RDS早产儿进行前瞻性研究,随机分为观察组和对照组,观察组以加拿大重危新生儿急症监护教程中的呼吸评分量化指导INSURE技术的应用,对照组根据临床情况以经验判断INSURE技术的应用,比较两组患儿的PS使用率、机械通气率、总用氧时间、INSURE技术应用率和失败率、住院时间及费用等。结果共纳入150例RDS早产儿,观察组和对照组各75例。两组性别、胎龄、出生体重、分娩方式、母亲妊娠期糖尿病、产前应用激素及ⅢⅣ级RDS比例比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。观察组机械通气率、总用氧时间及住院费用低于对照组,INSURE技术应用率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组PS使用率、INSURE技术失败率、住院时间及支气管肺发育不良、早产儿视网膜病、脑室周围-脑室内出血发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论应用呼吸评分量化指导早产儿RDS治疗可明显提高INSURE技术的应用率,降低机械通气使用率,缩短用氧时间,降低患儿住院费用。 还原
核电固定管板式蒸汽发生器膨胀节设计
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博尔塔拉河流域生态健康评估及保护对策
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危害性评价应纳入行政处罚制度的基本范畴
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摘要:
《行政处罚法》第3、4条规定了应受处罚行为须具有相当危害性,但该法关于处罚程序的规定未明确要求处罚机关在立案、行政违法行为认定等环节展开危害性评价,这导致执法机关在实践中倾向于规避危害性评价,并造成大量过罚失当案件的发生。危害性是衡量"过"与"罚"相当的介质,《行政处罚法》第30、38条应规定立案、审查、定罚等环节须展开危害性评价,建构处罚机关依危害性轻重调整处罚幅度的制度机制。在处罚的适用上,行政机关应依《行政处罚法》启动危害性评价流程,结合部门行政法中的禁止性规范评价行政违法行为对法益的侵害程度,再回归《行政处罚法》围绕法定量罚情节及主观意志、行为的偏离程度、危害后果等酌定情节对违法行为的危害性展开全面评价。
加快构建应对突发公共事件的财税管理机制
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出生后糖皮质激素预防和治疗早产儿支气管肺发育不良的评价
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清丰山溪水质状况及水污染综合防治对策分析
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基于水质评价综合模糊优化法对广州市猎德涌引清调度工程水质改善效果的研究
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ACMF:基于卷积注意力模型的评分预测研究
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摘要:
评分数据稀疏是影响评分预测的主要因素之一。为了解决数据稀疏问题,一些推荐模型利用辅助信息改善评分预测的准确率。然而大多数推荐模型缺乏对辅助信息的深入理解,因此还有很大的提升空间。鉴于卷积神经网络在特征提取方面和注意力机制在特征选择方面的突出表现,该文提出一种融合卷积注意力神经网络(Attention Convolutional Neural Network,ACNN)的概率矩阵分解模型:基于卷积注意力的矩阵分解(Attention Convolutional Model based Matrix Factorization,ACMF),该模型首先使用词嵌入将高维、稀疏的词向量压缩成低维、稠密的特征向量;接着,通过局部注意力层和卷积层学习评论文档的特征;然后,利用用户和物品的潜在模型生成评分预测矩阵;最后计算评分矩阵的均方根误差。在ML-100k、ML-1m、ML-10m、Amazon数据集上的实验结果表明,与当前取得最好预测准确率的PHD模型相比,ACMF模型在预测准确率上分别提高了3.57%、1.25%、0.37%和0.16%。
非药物排痰措施利弊评价
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