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关键词： Photoshop软件   痕迹检验   数字图像  

摘要： 数字图像处理技术,以其快捷、方便等优势,在痕迹检验中起到了重要作用。特别是Photoshop图像软件,在对变形的或模糊的痕迹图像处理方面,显示了无可比拟的优越性,展现了它为痕迹检验鉴定提供清晰、高质量的痕迹图片的功能。

关键词： 董事会治理   财务治理   应计盈余管理   真实活动盈余管理  

摘要： 本文以A股上市公司为研究对象,研究了董事会治理和财务治理对应计和真实活动盈余管理的作用效应。研究发现:高质量的董事会治理能显著抑制管理层的真实活动盈余管理,这种抑制作用主要是独立董事独立性和董事激励与约束机制发挥作用的结果;而财务治理通过有效的财务控制能显著降低管理层向上的应计盈余管理,通过财务激励和财务监督机制能显著降低其应计盈余管理的程度。此外,在抑制管理层的真实活动盈余管理方面,董事会治理与财务治理存在替代作用。

关键词： 新型城镇化   城乡收入差距   二元收入理论   指标体系   泰尔指数   作用机制  

摘要： 基于城乡二元收入模型理论分析与实证检验了新型城镇化对城乡收入差距的作用机制。研究结果表明:若新型城镇化战略的实施不打折扣,则无论是在刘易斯的劳动力"无限供给"阶段,还是在劳动力"有限剩余"阶段,新型城镇化始终会缩小城乡收入差距;利用我国2000—2011年省际面板数据对新型城镇化与城乡收入差距之间的作用机制进行了实证检验,检验结果显示新型城镇化对缩小城乡收入差距的作用显著,同时新型城镇化也受到城乡收入差距缩小带来的良性反馈作用。因此积极稳妥地推进新型城镇化,是缩小我国城乡收入差距的有效途径。

关键词： 血站检验科   关键环节   质量管理  

摘要： 在血站各部门中,检验科负责进行血液质量检测,其对于保障临床用血质量,维护病人生命安全发挥着至关重要的作用。近年来,医疗技术的逐步提高也对血液安全管理工作提出了更高的要求。因此,有必要对血站检验科工作的关键环节加强质量管理,以提升血液检测质量,减少血液检验差错,提高血液检验效率。本文首先分析了血站检验科工作的关键环节,重点对关键环节的质量管理方法进行了综述。

关键词： 医学检验   业务流程重组   医疗差错  

摘要： 目的:评析实施业务流程重组(BPR)对提高检验科工作效率的作用。方法:分别统计实施BPR前后各6个月内的检验科各种工作指标,以总的工作量为基数,对不合格标本率、信息反馈比率、投诉比率等指标进行对比分析。结果:与实施BPR前后6个月相比较:工作量增加,差错率和信息反馈率明显减少,两者比较差异有统计学意义(P<0.01),投诉数量减少,满意度增加,实施BPR后工作效率明显高于实施前。结论:实施BPR对减少差错率和信息反馈率有一定作用,提高了工作效率,并能减少因差错而带来的各种风险及法律纠纷,应定期进行工作流程重组。

关键词： 网络购物   加害给付   责任竞合  

摘要： 在网络购物引发的纠纷中,加害给付具有特殊性。加害给付既是一种违约行为,又构成侵权行为,导致了违约责任与侵权责任的竞合。本文结合民法中的加害给付理论分析了网络购物纠纷中加害给付的概念以及构成要件,并在此基础上探讨了我国法律对加害给付造成的违约责任与侵权责任竞合的处理。

关键词： BMI   嘲笑   负面身体自我   进食障碍   社交焦虑  

摘要： 该研究采用负面身体自我量表、社会嘲笑量表、异常进食行为量表以及交往焦虑量表对393名在校女大学生进行调查,考察女大学生负面身体自我的特点,以及BMI、嘲笑、负面身体自我、节食行为和社交焦虑的关系。结果发现:(1)女大学生最不满意的是整体,其他的维度依次为矮、相貌和胖;(2)节食行为与BMI、嘲笑、负面身体自我和社交焦虑相关显著,社交焦虑与嘲笑、负面身体自我相关显著;(3)负面身体自我在BMI对节食行为的影响中起完全中介作用,在嘲笑对节食行为和社交焦虑的影响中起着完全中介作用。

关键词： 信息系统   网络   检验管理   积极作用   效益  

摘要： 随着社会的不断发展,网络建设逐步加速,医院内部的信息系统也逐渐完善。由于网络信息系统具有记录准确,误差小,储存方便,空间小,保存长久,不易丢失等优点逐步应用于医院的检验管理方面,在提高院内管理水平以及加速医院现代化进程方面具有重要意义,本文笔者以医院内部的网络信息系统为切入点,针对医院内部的网络信息系统的构成以及实行管理的过程进行讨论,并针对网络信息系统在院内检验管理方面所占的优势以及应用过程中的实用性以及为院内带来的效益进行具体分析,得出结论。

关键词： influenza A virus   packaging   RNA-RNA interactions   supramolecular complex   genetic reassortment   VIRUS SEGMENT 2   RNA SEGMENTS   VIRAL-RNA   RIBONUCLEOPROTEIN COMPLEXES   POLYMERASE SUBUNITS   NONCODING REGIONS   AVIAN INFLUENZA   MESSENGER-RNA   SIGNALS   NUCLEOPROTEIN  

摘要： Influenza A viruses package their segmented RNA genome in a selective manner. Electron tomography, biochemical assays, and replication assays of viruses produced by reverse genetics recently unveiled molecular details of this mechanism, whereby different influenza viral strains form different and unique networks of direct intermolecular RNA-RNA interactions. Together with detailed views of the three-dimensional structure of the viral ribonucleoparticles, these recent advances help us understand the rules that govern genome packaging. They also have deep implications for the genetic reassortment processes, which are responsible for devastating pandemics.

关键词： image classification   sample selection   remote sensing   Graphical User Interface (GUI)  

摘要： Traditional image classification algorithms are mainly divided into unsupervised and supervised paradigms. In the first paradigm, algorithms are designed to automatically estimate the classes' distributions in the feature space. The second paradigm depends on the knowledge of a domain expert to identify representative examples from the image to be used for estimating the classification model. Recent improvements in human-computer interaction (HCI) enable the construction of more intuitive graphic user interfaces (GUIs) to help users obtain desired results. In remote sensing image classification, GUIs still need advancements. In this work, we describe our efforts to develop an improved GUI for selecting the representative samples needed to estimate the classification model. The idea is to identify changes in the common strategies for sample selection to create a user-driven sample selection, which focuses on different views of each sample, and to help domain experts identify explicit classification rules, which is a well-established technique in geographic object-based image analysis (GEOBIA). We also propose the use of the well-known nearest neighbor algorithm to identify similar samples and accelerate the classification.