多目标多测度数据空间抽样方法

社会问卷调查往往需要针对多目标测度不同类型的数据,而传统的抽样方法主要针对单目标对象,且数据类型为数值型数据。本研究以厦门岛出行调查为例,调查问卷包含了住区特征、居民社会经济状况、就业情况、出行方式、出行目的与时间等方面的指标,提出了以变异度模型为主的新方法。以厦门岛住区居民出行所带来的能耗问题收集的少量先验问卷信息以及历史数据为基础,通过模型表征测度不同类型变量的空间变异性,将其作为空间分层的依据从而完成抽样布点方案,评价精度通过抽样方差进行。结果表明:(1)综合多种因素分层可以灵活地解决调查中涉及类别数据以及数值型数据的问题,将影响抽样问题的各类型因素体现到样点空间布点方案中,扩大三明治空间抽样的应用范围;(2)三明治空间抽样各层样点的分布以及容量受层变异度值(相当于方差)的影响,但其样本容量并不是简单随着区域的层变异度值的增大而增大,空间抽样样本容量同时受到多个因素的影响,其地理空间的大小也是其中一个影响因素;(3)变异度模型成功地量化了各种类型数据,通过少量的预调查得到更详细的抽样方案,其抽样精度为0.0002,样本容量35,满足了问卷调查的目标需求并将抽样样本容量控制在合理的范围之内。国家自然科学基金项目(41671444)~

Research and Application of Intelligent Sensors for Medical Devices Aimed at Fluid Characteristic Parameter Measurement

临床治疗期间，集成于医疗器械中的智能传感器能够测量流体特征参数，从而监测患者的生理信号和医疗器械的工作状态。这种方案可提升治疗效果，降低医患双方的治疗成本。本文针对临床治疗中流体特征参数测量的典型场景设计了基于柔性平面曲梁结构的光电式流速传感器、具有系统误差补偿算法的透析充分性传感器和集成于血液透析机的血液温度监测系统，具体如下： 使用流速传感器监测患者的呼吸情况，有助于避免因严重呼吸不足导致的缺氧性脑损伤；在电子输注泵中集成流速传感器，可降低因输液速度异常而对器官功能造成损伤的风险，防止治疗延误导致疾病恶化。然而，高精度的流速传感器成本较高，限制了其在医疗器械中的应用。针对这一难点，本文设计并制备了一种基于柔性平面曲梁结构变形的流速传感器，并通过理论计算和有限元分析优化传感器性能。该传感器材料成本低，制备工艺成熟，在气体液体流速测量时均表现出高灵敏度、良好的机械耐久性以及结构鲁棒性。通过实验验证，该传感器可准确区分患者正常呼吸和呼吸不足的信号，并完整记录下药物输注波形，显示其集成在医疗器械中的潜力。 血液透析时，透析充分性不足代表患者体内的代谢废物不能有效清除，从而增加并发症风险，甚至危及生命。但透析充分性传感器易受系统误差影响，测量准确度较低。针对这一问题，本文设计了一种具有系统误差补偿算法的透析充分性传感器，该传感器通过测量透析废液的紫外光吸收率比得到尿素清除率。文中对光路内各点光强进行理论分析，提出一种校正算法，并通过实验验证其能有效补偿系统误差。将传感器集成在血液透析机上，其测量结果与抽血测量结果的误差最大为13.8%，能有效表征血液透析期间的透析充分性。 血液透析过程中，若流入患者体内的血液温度不适宜，可能导致患者出现寒战、低血压等应激反应。本文研发了一套适用于血液透析机的血液温度监测系统，能实时测量体外动静脉血液的温度，并将其反馈至主机，通过调节透析液温度控制血液温度。在实验室内对该系统动静脉端的测量和控制准确度进行验证，误差均在&plusmn;0.5℃以内，证明了其对体外血液温度的测量和控制能力。 本文的研究成果对提高医疗水平、改善患者治疗效果，推动医疗技术的发展和创新具有重要意义，在医学领域的临床治疗和医学诊断等方面，展现出巨大的发展前景，具有深入探索和实际应用的价值。</p

[[alternative]]Interaction between global competitiveness and happiness: empirical study by using Spatial Panel VAR model

碩士[[abstract]]隨著時代演進，國家間衡量一國強盛與否和人民對自身生活的滿意程度由人均GDP逐漸改為其國民幸福感，國家間不再以追求人均GDP為目標，反而更重視國民的生活品質。本研究欲探討國家競爭力與人民幸福感之間的關係，資料擷取自世界經濟論壇（WEF）及聯合國永續發展解決方案網絡（SDSN）2010年至2016年間94個國家的國家競爭力指數和世界幸福指數，先以Panel VAR模型估計結果得知國家競爭力的成長率會單向影響人民對於自身生活滿意程度的評價，再輔以Spatial Panel VAR模型捕捉空間中的外溢效果。由Spatial Panel VAR模型的實證結果說明：首先，鄰近國家的人民幸福感會顯著影響國家內的國家競爭力成長率；其次，國內的國家競爭力成長率與周遭國家的國家競爭力成長率顯著影響國內的人民幸福感；最後，國家之間的國家競爭力成長率和人民幸福感皆具有空間外溢效果。[[abstract]]With the time evolution, ones used to adopt the GDP per capita to measuring a country’s prosperity and the satisfaction of people’s living. Now a day, most scholar introduce the national well-being to be the measurement. It causes countries are no longer to pursuit of the GDP per capita as the first priority target, they pay more attention to their national qualities of people’s life. This study is intended to estimate the relationship between global competitiveness, and happiness in 94 countries. We use the data of the global competitiveness index and the world happiness index are provided by the World Economic Forum (WEF) and Sustainable Development Solutions Network (SDSN) from 2010 to 2016. We find that the global competitive growth rate will unilaterally affect the outcome of people''s living satisfaction by using Panel VAR model and by using Spatial Panel VAR model which is to assess whether spillover effect existed between different nations. According to the empirical results of the Spatial Panel VAR model, firstly, the happiness of the people in neighboring countries will significantly affect the growth rate of the domestic competitiveness in the estimated country. Secondly, the domestic competitive growth rate of assessed country and the global competitive growth rate of surrounding countries have a significant impact on the well-being of their citizens for the assessed country. Finally, this study discover that the global competitive growth rate and citizens’ happiness have a spatial spillover effect.[[tableofcontents]]目錄 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究架構 2 第二章 文獻回顧 3 第一節 國家競爭力相關文獻 3 第二節 幸福感相關文獻 4 第三節 空間計量相關文獻 5 第三章 資料來源與變數建立 8 第一節 資料來源 8 第二節 變數定義 9 第三節 變數的敘述統計量與描述 11 第四章 研究方法與實證模型 14 第一節 追蹤資料分析法 14 第二節 變數資料檢定 15 第三節 追蹤資料向量自迴歸模型 21 第四節 空間追蹤資料向量自迴歸模型 22 第五節 模型估計後相關檢定 23 第五章 實證分析結果 25 第一節 變數資料檢定 25 第二節 VAR模型估計結果 28 第三節 Granger因果關係檢定 33 第四節 衝擊反應函數 35 第六章 結論 38 附錄 40 參考文獻 42  表目錄 表3-1 WEF三大項指標之權重配置 10 表3-2 WEF之大項指標與中項指標分類 10 表3-3變數名稱、代號及敘述統計量 12 表3-4變數分析：依年份區分 12 表3-5變數分析：依洲別區分 13 表5-1 Pesaran CD檢定結果 25 表5-2 Moran’s I檢定估計結果 26 表5-3第二代追蹤資料單根檢定CIPS檢定結果 27 表5-4 AIC、SBIC與HQIC方法之落後期估計結果 28 表5-5 Panel VAR模型估計結果 29 表5-6 Spatial Panel VAR模型估計結果 31 表5-7 Panel Granger Causality檢定之結果 34 表5-8 Spatial Panel Granger Causality檢定之結果 34 附錄表1國家對應所屬洲域 40 附錄表2 CIPS檢定臨界值 41 圖目錄 圖4-1追蹤資料單根檢定法分類 16 圖5-1 Panel VAR model衝擊反應圖形 36 圖5-2 Spatial Panel VAR model衝擊反應圖形 37[[note]]學號: 605540094, 學年度: 10

Total Synthesis of Moniliformediquinone and Calanquinone a as Potent Inhibitors for Breast Cancer

The first synthesis of moniliformediquinone has been achieved in which the longest linear sequence is only nine steps. The synthesis proceeds in 23% overall yield from commercially available 2,4,5-trimethoxybenzaldehyde . The key transformations include a Pd-catalyzed coupling between a phenyl triflate and an acetylene, and a TiCl4-mediated cyclization of a benzoquinone intermediate. In addition, in vitro inhibitory effects of moniliformediquinone, denbinobin , moscatilin, and calanquinone A were determined to have IC 50 values of 0.7, 1.6, 2.5, and 1.5 mu M, respectively

Carbon Isotope Ratio Distribution of Particulate Organic Carbon and Chlorophyll a in the Suspended Particulate Matter Collected from Changjiang Estuary Plume

应用超声提取、固相萃取(SPE)、薄层色谱(TLC)技术,成功提取、分离了海水悬浮颗粒物中的色素类化合物,并对叶绿素a(Chl a)的碳同位素进行了测定,建立了海水悬浮颗粒物中叶绿素组分的TLC分离及稳定碳同位素测定方法.测定了长江口外冲淡水区颗粒有机碳(POC)和Chl a中的碳同位素.发现悬浮颗粒物中Chl a的δ13C介于-28.17‰～-32.29‰之间,平均值-29.75‰;POC的δ13C介于-17.92‰～-23.19‰之间,平均值-20.67‰,Chl a比POC的δ13C偏负9.08‰.表层Chl a的δ13C值由北向南逐渐偏负,由近岸向开阔海域逐渐偏正.Pigment compounds in suspended particulate matter(SPM) collected from Changjiang Estuary plume have been extracted and separated successfully using supersonic extraction,silicate cartridge and thin layer chromatography(TLC) techniques.Stable carbon isotope ratio analysis for single chlorophyll a and particulate organic carbon(POC) were established using the elemental analysis-isotope ratio mass spectrometry(EA-IRMS).The results showed that δ13C of chlorophyll a ranged from-28.17‰ to-32.29‰ with an average of-29.75‰,and that δ13C of POC ranged between-17.92‰ and-23.19‰ with an average of-20.67‰.The average of δ13C of chlorophyll a was 9.08‰ lighter than that of POC.The distribution of δ13C Chl a(‰) for surface water samples showed decrease tendency from north to south and increase tendency from the shore to open sea in the estuary.厦门大学“海洋学生科研奖励计划”项目;; 厦门大学科技创新项目(XDKJCX20051007)资