我國生物科技產業人力資源管理與應用之研究

我國政府在近二十年大力推展生物技術產業，除了長期投入資金鼓勵國內學者從事研究發展之外，也持續進行產業技術升級與轉型等措施，並積極推動國內相關產業之投資與整合，促使生物技術加速發展。但目前對於生物科技之關注，多集中於技術層面與國家競爭力的探討，對於人力資源管理方面之文獻與相關研究，卻付之闕如。事實上，跟一般傳統高科技產業相比，生物科技產業對於人才方面不但重視，而且甚至可說人才是整個生技公司的命脈。故生物科技產業應如何獲得其所需求的人才，並施以適當的人力資源管理，即顯得格外重要。 本研究首先對有關人力資源管理和生物科技產業之定義與特質的各種國內外文獻、專家學者意見，作一分析、比較、整理。再參考高科技產業人力資源管理之特性，歸納出我國生物科技產業人力資源管理之特性。另外，探討勞動基準法對我國生物科技產業之人力資源管理是否造成影響，及有無適用上之問題。並以實證訪談的方式加以應證之。 透過次級資料的蒐集及深度訪談我國四家生物科技業者，並以此四家生物科技業者為個案分析對象，本研究認為我國生物科技產業人力資源管理之特性如下：1、重視教育訓練；2、強調因材施教；3、重視員工忠誠度；4、重視產學合作；5、重視人才的經歷；6、強調英語能力；7、業務人才需要高學歷；8、需對員工加以激勵；9、重視自主性管理等

样地尺度现代表土花粉与植物群落的定量关系

建立现代植被与表土花粉的精确关系,是基于孢粉记录定量重建古植被与古气候的基础与关键。截止目前,植物群落样方记录较少参与到现代植被与花粉的统计分析中,限制了其精确关系的定量表达。本文通过中国东北样带的森林、草甸草原、典型草原和荒漠草原33个表土样品分析及植被样方调查,基于Bray-Curtis相异系数,研究了东北样带现代表土花粉与植物群落组成和数量之间的定量关系。结果表明:由于花粉传播距离和花粉产量大小的不同,单个样点的所有科属、优势和常见科属、少见和稀有科属,在组成和数量上的关系存在差异。不同植被类型间差异显著,草甸草原在组成上差异较大,而所有科属、优势和常见科属的数量关系在森林中差异较大,少见和稀有科属的数量关系则在草甸草原中差异较大。不同科属的植被-花粉关系在组成和数量上的趋势基本一致,根据Bray-Curtis相异系数可将该地区花粉类群划分为3类:超代表性类型、低代表性类型和适中代表性类型。该系数可以获得样方水平和物种水平上植被-花粉的物种组成和数量关系,是定量描述植被-花粉关系的有效指标之一

Spatial and temporal distribution characteristic of green tides in the Yellow Sea in 2016 based on MODIS data

本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证,并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测,结果表明：相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%;2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北,然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动,并最终停滞于青岛、威海附近海域;此次绿潮持续时间为80天左右,并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律;其中“出现”的时间为5月12日,“发展”阶段时间为5月中下旬,此时绿潮主体分布于苏北浑水区,适宜前置打捞治理,当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段,本年度绿潮灾害“暴发”规模较大,对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义

用于片上光互连的接收模块封装方法

一种用于片上光互连的接收模块封装方法，包括：采用电子束曝光技术将版图上的脊形波导及光栅结构转移至事先清洗过的SOI基片的顶硅层上；采用电子束光刻胶作为掩模，利用硅等离子干法刻蚀工艺刻蚀出亚微米脊形波导及光栅结构；采用沉淀二氧化硅技术在刻蚀后的图形表面覆盖一层二氧化硅绝缘层；采用普通光刻方法将版图上的金属引线及对准标记图形转移至二氧化硅绝缘层上，并利用金属蒸发工艺制作出金属引线和对准标记；采用倒装焊技术，利用SOI基片上的对准标记将光电探测器精确倒扣至SOI基片上的预定位置；利用互连金丝将光电探测器背面的接地面与SOI基片上的接地线相连；在光电探测器与SOI基片之间填充固化胶固化、密封，完成器件的封装

Study of remote sensing monitoring and comparison of green tide in the Yellow Sea based on VB-FAH index

Most current monitoring methods are based on single remote sensing data, and thus have considerable limitations. To compensate for spatial resolution and time resolution deficiencies, multi-source remote sensing data are used to capture the green tide(large green algae-Ulva prolifera)in the Yellow Sea in 2015 and 2016. Data are then monitored and analyzed through the VB-FAH index and a manual assisted interpretation method. Monitoring results of GF-1 WFV and CBERS-04 WFI are then compared with two scene synchronous images, and results of ship monitoring and satellite image monitoring are also compared. Results show that compared with GF-1 WFV data, monitoring results of CBERS-04 WFI data produce a relative deviation of 15.3%~37.32%; this is mainly attributed to the mixed pixel effect caused by the different spatial resolution. By superimposing the monitoring results of satellite images on measured data for comparison and analysis, it is found that the relative monitoring accuracy is higher above grade III. The green tide outbreak lasts about 100 days, from late April to early May. It initially appears in the turbidity zone of the Northern Jiangsu Shoal, and external factors enable it to gradually reach suitable growth conditions. It then continues to grow until it becomes an outbreak, and then flows northwards by the Yellow Sea surface flow until it finally arrives on the southern coast of the Shandong Peninsula. July and August are the extinction stages of the green tide and by mid-August it has almost completely disappeared. Results of this study can be used to improve monitoring accuracy and provide effective information support for the prevention and control of green tide.</p