论惩治危害食品安全犯罪的刑事政策

当前司法实践中,审理食品安全犯罪存在着“以危害手段的恶劣程度和社会危害性的大小来判断罪名“,追求“以重罪重刑制裁“的倾向。惩治危害食品安全犯罪的司法过程中应该运用宽严相济的刑事政策。从刑法规范中把握“宽“与“严“的要素;依据“主观恶性强弱“、“不安全隐患的程度“、“主观与客观的综合表现“以及“特别法优于普通法“的原则确定宽严的尺度。虽然不同的历史时期刑事政策的任务有所偏重,但最终都应该坚守刑事法律的基本原则。国家社科基金项目《风险社会中刑事归责研究》(08BFX056); 教育部"新世纪优秀人才支持计划资助"(NCET-10-0710)阶段性成

化工原理的纵横向实验教学改革

针对化工原理实验教学中存在的弊病，运用多层次的纵向教学及灵活开放的横向教学，收到了较好的教学效果

Physiological effects of methmidophos and phoxim on Porphyra haitanensis

In this paper, the effects of methmidophos and phoxim with different concentrations and schedule on soluble protein content and chlorophyl a (Chla) content in Porphyra haintanensis were studied under experimental and ecological conditions. The results showed as follows: (1) there were some time-effect and dose-effect relationships between the pollutants and Chla contents. The Chla content of most of groups decreased with the increasing of dose and prolonging of the exposure time. In the same concentration, the toxicities of phoxim to Chla content was stronger than that of methmidophos. (2) All concentration groups in this study didn't show the significant time-effect and dose-effect relationships between pollutants and the soluble protein. And there was no significant difference of the soluble protein content among various groups.福建省重大科技项目(2001Z017

黄连素对精神分裂症患者血脂水平影响的Meta分析

目的系统评价黄连素对精神分裂症患者血脂水平的影响,为精神分裂症患者血脂干预方案的选择提供参考。方法系统检索英文数据库(PubMed、PsycINFO、Embase、Cochrane Library)和中文数据库(中国期刊全..

Probing nanoscale spatial distribution of plasmonically excited hot carriers

表面等离激元（SP）效应可产生远高于热平衡下费米能级能量的热电子-空穴对（热载流子），从而能够引发和促进相关的光电或者化学过程，为在纳米尺度上高效利用光能实现物质和能量转化提供了极为有效的手段，化学化工学院任斌教授课题组利用前期自主发展的电化学针尖增强拉曼光谱技术，通过调控电位开关SP热载流子催化的反应，实现了有效热载流子催化反应区域的纳米分辨成像，使反应区域在实空间的分布可视化。实验上获得了有效热载流子的输运距离，从而证明了能量越高的热载流子越需要在更短的输运距离范围内收集捕获。 该工作在任斌教授和王翔副教授的共同指导下完成。实验主要由化学化工学院已毕业博士生黄声超完成。理论计算主要由电子科学与技术学院的朱锦峰副教授和已毕业硕士生李察微完成。此外，化学化工学院已毕业硕士生赵庆庆、博后何玉韩和胡树等人也参与了部分研究与课题讨论。【Abstract】Surface plasmons (SPs) of metals enable the tight focusing and strong absorption of light to realize an efficient utilization of photons at nanoscale. In particular, the SP-generated hot carriers have emerged as a promising way to efficiently drive photochemical and photoelectric processes under moderate conditions. In situ measuring of the transport process and spatial distribution of hot carriers in real space is crucial to efficiently capture the hot carriers.Here, we use electrochemical tip-enhanced Raman spectroscopy (EC-TERS) to in situmonitor an SP-driven decarboxylation and resolve the spatial distribution of hot carriers with a nanometer spatial resolution. The transport distance of about 20 nm for the reactive hot carriers is obtained from the TERS imaging result. The hot carriers with a higher energy have a shorter transport distance. These conclusions can be guides for the design and arrangement of reactants and devices to efficiently make use of plasmonic hot carriers.The authors acknowledge the financial supports from MOST of China (2016YFA0200601), NSFC (21633005, 21790354, 21503181, 21711530704, U1830116), Natural Science Foundation of Fujian Province (2016J05046), China Postdoctoral Science Foundation (2017M622062) and the Fundamental Research Funds for the Central Universities (20720190010).本研究工作得到了国家自然科学基金委和科技部等的资助和支持

異文化理解を進めるための文化知識の効果

Supervisor:由井薗隆也知識科学研究科修

Advantages and disadvantages of the image of vulnerable doctors: The impact of the media image of vulnerable doctors on the public's evaluation and trust under different involvement levels

近年来，伤医新闻、呼吁关注医生的报道屡见不鲜，塑造了被误解的弱者、暴力受害者等中性的弱势化医生媒介形象。然而，这样的形象是否有助于改善医患关系还有待探究。在现实生活中，媒介形象的影响可能会因个体卷入度(即个体感知到的事物和自身相关的程度)的不同而产生差异。本研究将个体对医的卷入度区分为持续性卷入度(即个体平时去医院的频率)和情境性卷入度(即暂时的看病情境的卷入度)，其中在普通人群的日常生活中起主要作用的应为持续性卷入度。本研究探究了对于不同卷入度的公众，这一常见的弱势化医生媒介形象如何影响其对医评价。基于刻板印象内容模型，对医评价包括对医能力评价、热情评价和道德评价，本研究探究了弱势化形象对这三个维度及总体对医评价的影响，并探究了这一形象能否通过对医评价的间接效应进一步影响对医信任。 因此研究一(N--492)采用问卷调查发现平时弱势化医生形象的浏览频率与对医评价及对医信任之间的相关随个体持续性卷入度增加呈倒U型变化，当个体持续性卷入度较低时，平时弱势化医生形象浏览频率与对医评价边缘显著地正相关，与对医信任显著正相关。当个体持续性卷入度一般时，平时弱势化医生形象浏览频率与对医评价及信任间的正相关最强。当个体持续性卷入度较高时，平时弱势化医生形象浏览频率与对医评价和信任都无显著相关。 研究二(N--710)采用问卷实验进一步验证了因果关系，让持续性卷入度不同的个体随机阅读一篇塑造了弱势化医生形象的典型新闻或无关新闻，结果发现对于持续性卷入度较低的个体，阅读弱势化医生形象对其总体对医评价无显著影响。而对于持续性卷入度一般的个体，阅读弱势化医生形象对评价的正向影响最强，且仅对于这一人群，弱势化医生形象能通过对医评价的正向间接作用影响对医信任;对于持续性卷入度较高的个体，阅读该形象对其对医评价的影响再次不显著;而对于正在医院就诊的超高卷入个体，阅读弱势化形象新闻甚至会显著负面影响其对医评价，但总体而言，超高卷入群体的对医印象评价高于其他群体。 前两个研究表明，对于中低持续性卷入度的个体，弱势化医生形象暴露可以正向影响对医评价，且效果随着卷入度提升而增强;而对于高持续性卷入度的个体，弱势化医生形象反而可能产生负面影响。因此研究三和研究四主要定位于中低持续卷入度的个体(占非就诊普通人群的76.8%一92.6% )，通过操纵情境卷入度进一步提升弱势化医生形象对对医评价和对医信任的正向影响。 研究三包含实验3a CN--405)和3b (N--160)两个实验，都是通过用第二/三人称文本指示参与者想象就医情境以操纵其情境卷入度，结果发现对于中低持续性卷入度的个体，提高其情境卷入度能够进一步改善弱势化医生形象阅读对其对医评价及对医信任的影响。此外，在两个实验的高情境卷入组中，对医评价都在弱势化形象阅读与对医信任间起间接作用。 研究四(N--436)进一步提升情境卷入度操纵的生态性，通过在典型弱势化形象新闻中直接加入“每个人都与看病就医息息相关”的内容以提高个体情境卷入度，结果发现对于中低持续性卷入度的个体，阅读高情境卷入度的弱势化形象新闻对其对医评价有更强的正向影响，并能通过评价的间接作用进一步正向影响对医信任。 总体而言，研究一和研究二发现对于不同持续性卷入度的个体，弱势化医生媒介形象对于对医评价的影响呈倒U型变化;研究三和研究四进一步发现对于人群中占绝大多数的中低持续性卷入度个体，能够通过提升其情境性卷入度进而改善弱势化医生形象的影响。研究结果拓展了医患领域的媒介形象研究，对于通过塑造媒介形象构建和谐医患关系具有实践指导意义

基于第一原理的固体变形、强度及外延成长研究

本文基于第一原理的能量计算和稳定性理论，研究了双原子组分材料β-SiC在各种载荷方式下的力学性质：弹性行为、应力－应变关系、稳定性和强度。由于沿[111]方向加载时四个Si-C键是不等价的，所以有相对内位移出现。本文的分析揭示了如下事实：当载荷较小时，内位移的影响不明显；当载荷较大时，影响则越来越显著；裂纹在{111}shuffle面上成核，并最终导致材料以解理的形式破坏。在沿[001]单轴拉伸的情况下，spinodal失稳（即体破坏）和Born失稳被同时触发，并体现了一种级联破坏的模式。基于同样的理论和方法，进一步研究了铝在各种加载方式下的响应及分叉行为。得到了铝的沿[001]和[111]方向单轴加载和单轴应变、及沿[010]和[001]方向的双轴比例加载情况下的、完整的能量－应变曲线和应力－应变曲线。详细地分析了沿[001]方向的单轴加载情况下的稳定性及分叉行为。研究结果表明，除了自然的面心立方结构外，所有其它的、应力自由的立方结构都是不稳定的。对于铝而言，稳定的面心立方结构不能从沿任何等价的[001]和[111]方向的单轴压缩的方法而得到。本文的结果丰富了现存的第一原理数据库。基于第一原理的能量计算，分析了碱金属K、Rb和Cs在如下四个结晶面上外延成长的行为，即{001}、{110}、{111}和{201}。发现除了在{110}面以外，在其它的三个结晶面上都发现有亚稳态存在。当外延应变为拉伸状态时，在{001}和{111}面上存在着亚稳态，其结构为b.c.c.结构。当外延应变为压缩状态时，在{201}面存在一个亚稳态，是一个超结构，。亚稳态的存在显著地影响着材料外延成长的软化行为。基于正交变形路径，并考虑了温度的影响以后，解释了实验上观察到的碱金属从h.c.p.结构转变到b.c.c.结构的现象。本文第五章归纳整理在赝势平面波框架下的总能、力和应力在实空间和动量空间的解析表达式，以方便参阅和使用

[[alternative]]The development of a rehabilitation and robot imitative system based on the detection of human posture and behavior

碩士[[abstract]]本論文主要在討論一個基於人體姿態偵測之復健與機器人模仿系統之設計及建立。此系統之復健系統是利用kinect的肢體運動及關節變動之辨識技術進行復健工作，而在機器人模仿系統之設計上是利用kinect之人體姿態擷取功能以建立人形機器人可以做出和人一樣的動作及行為。基於復健系統我們建構復健系統流程圖並進行髖關節活動六種角度復健量測，肩關節活動度量測，膝關節活動度量測，髖部激勵動作，肘關節活度量測等並做一些測試結果之評估。而在機器人模仿系統中我們廣泛討論了人形機器人之結構，人型機器人之手足運動控制及人機介面設計等。[[abstract]]The Development of a Rehabilitation and Robot Imitative System Based on the Detection of Human Posture and Behavior. In this thesis it basically discusses the design and the development of a rehabilitation and robot imitative system based on the detection of human posture and behavior. The rehabilitation system is using the Kinect’sidentification system based on the limb kinetic and joint movement to perform the rehabilitationprocess while in the design of the robot imitative system it extracts the functions of the kinect’s human posture and behavior to build an imitative system to have the robot to perform the actions as close as to the human beings. Based on the rehabilitation system we setup a functional block diagram for the test of rehabilitationprocess in the hip joint movement in six angles, in the shoulder joint movement, knee movement, hip muscle movement and elbow movement and then make the evaluation of these tests. In the robot imitative system we discuss widely in the structure of the imitative robot system, the hand and foot movement control and the design of human-robot interface and human-computer interaction.[[tableofcontents]]目錄 致謝....................................................I 中文摘要................................................II ABSTRACT..............................................III 目錄.................................................VIII 圖目錄..................................................X 表目錄................................................XIV 第一章 緒論..............................................1 1.1 研究背景.............................................1 1.2 研究動機.............................................1 1.3 研究目的.............................................2 1.4 整體架構.............................................2 1.5 論文架構.............................................3 第二章 Kinect系統設計....................................4 2.1 Microsoft Kinect....................................4 2.2 Kinect影像程式.......................................5 2.3 Kinect骨架資訊擷取...................................5 2.4角度轉換..............................................7 第三章 復健系統..........................................8 3.1 復健流程.............................................8 3.2 復健動作量測.........................................9 3.3 復健動作評估........................................23 第四章 機器人之機構與電路設計.............................28 4.1人形機器人各部位統綱..................................28 4.2人型機器之主要核心板..................................29 4.3人型機器之運動核心板..................................30 4.4人型機器人之周邊電路設計...............................31 4.5機器人控制系統介紹....................................32 4.6人機介面介紹.........................................33 4.7人機模仿.............................................33 第五章 結論與未來展望....................................35 5.1 結論與未來展望......................................35 參考文獻................................................36 圖目錄 圖 1.1論文系統架構圖......................................3 圖 2.1 Microsoft Kinect.................................4 圖2.2 RGB彩色影像........................................ 5 圖2.3 3D深度影像.........................................5 圖2.4 Kinect可擷取關節點.................................6 圖2.5 Kinect繪出的人體骨架影像............................6 圖2.6 將骨架關節點在彩色影像顯示...........................6 圖3.1 復健流程圖.........................................9 圖3.2 髋關節活動度動作圖.................................10 圖3.3 髋關節活動度量測(1)................................10 圖3.4 髋關節活動度量測(2)................................10 圖3.5 髋關節活動度量測(3)................................11 圖3.6 髋關節活動度量測(4)................................11 圖3.7 髋關節活動度量測(4)................................11 圖3.8 髋關節活動度量測(5)................................11 圖3.9 髋關節活動度量測(5)................................12 圖3.10髋關節活動度量測(6)................................12 圖3.11髋關節活動度量測(6)................................12 圖3.12肩關節活動度動作圖.................................13 圖3.13肩關節活動度量測(1)................................13 圖3.14肩關節活動度量測(1)................................13 圖3.15肩關節活動度量測(2)................................14 圖3.16肩關節活動度量測(2)................................14 圖3.17肩關節活動度量測(3)................................14 圖3.18肩關節活動度量測(3)................................14 圖3.19肩關節活動度量測(4)................................15 圖3.20肩關節活動度量測(4)................................15 圖3.21肩關節活動度量測(5)................................15 圖3.22肩關節活動度量測(5)................................15 圖3.23肩關節活動度量測(6)................................16 圖3.24肩關節活動度量測(6)................................16 圖3.25膝關節活動度動作圖.................................16 圖3.26膝關節活動度量測...................................17 圖3.27膝關節活動度量測...................................17 圖3.28坐位抱膝活動度動作圖 ...............................17 圖3.29坐位抱膝活動度動作圖 ...............................17 圖3.30坐位抱膝活動量測...................................18 圖3.31坐位抱膝活動量測...................................18 圖3.32俯臥屈膝活動度動作圖 ...............................18 圖3.33俯臥屈膝活動度動作圖 ...............................18 圖3.34俯臥屈膝活動量測...................................19 圖3.35俯臥屈膝活動量測...................................19 圖3.36床邊垂腿活動度動作圖 ...............................19 圖3.37床邊垂腿活動度動作圖 ...............................19 圖3.38床邊垂腿活動量測...................................20 圖3.39床邊垂腿活動量測...................................20 圖3.40臥位直抬腿練習動作圖 ...............................20 圖3.41臥位直抬腿練習量測.................................20 圖3.42髖部肌力動作圖.....................................21 圖3.43髖部肌力動作圖.....................................21 圖3.44髖部肌力量測......................................21 圖3.45髖部肌力量測......................................21 圖3.46肘關節活動度動作圖.................................22 圖3.47側身關節活動度量測(1)..............................22 圖3.48側身關節活動度量測(1)..............................22 圖3.49側臥抬腿練習動作圖.................................23 圖3.50側臥抬腿練習量測...................................23 圖3.51側身關節活動度量測(1)..............................27 圖3.52側身關節活動度量測(1)..............................27 圖4.1機器人手部機構......................................28 圖4.2 機器人身體正面圖...................................29 圖4.3機器人身體正面圖....................................29 圖4.4 機器人之核心單板電腦TKU Board......................30 圖4.5 人形機器人之Nios運動控制板..........................30 圖4.6 Nios運動控制板之轉接板.............................31 圖4.7 FPGA系統圖........................................32 圖4.8人機介面圖.........................................33 圖4.9人機模仿圖.........................................34 圖4.10人機模仿圖........................................34 表目錄 表3.1復健動作評估比對圖9~圖56............................23 表5.1人機模仿結果.......................................34[[note]]學號: 602440066, 學年度: 10