公共利益本位视角下城乡规划变更实现机制探究

随着城市快速发展,城乡规划变更面临诸多问题,涉及土地价值、性质以及相关利益关系的重新分配,从而引发相关利益群体不同程度的利益\"受损\"或\"受益\"。基于公共利益本位,探讨规划变更实现的关键性问题,提出在规划变更过程中,利益相关人的参与有利于对规划行政主体进行监督与约束,从而实现行政权与公民权的\"平衡\";行政主体对\"受损\"的个人利益进行合理补偿,以实现公共利益与个人利益的\"平衡\",为我国城乡规划变更得以顺利实现提供可行思路

Cloning and Functional Analysis of DlIKU1 Gene in Dimocarpus longan Lour.

拟南芥(Arabidopsis thaliana)IKU1基因突变可以产生较小的种子.根据植物IKU1同源基因的高度保守性,设计引物,PCR扩增获得龙眼(Dimocarpus longan Lour.)同源基因Dl IKU1的编码序列,其编码的蛋白含有VQ保守基序,与其他物种中同源蛋白的氨基酸序列存在较高的同源性;由于龙眼遗传转化的限制,构建Dl IKU1基因的超量表达载体并转化拟南芥iku1突变体,统计转基因植株子代种子的长宽变化,结果表明:龙眼Dl IKU1基因的超量表达可以显著增加拟南芥种子的大小,说明龙眼Dl IKU1基因可以影响种子发育.上述结果为研究龙眼种子发育机理提供了理论和实验依据,有助于龙眼产业的发展.IKU1 gene mutation in Arabidopsis thaliana produced small seeds.The primers were designed according to the highly conservative sequence of IKU1 homologous genes. The longan DlIKU1 gene was obtained via PCR amplification. The amplified sequences of Longan DlIKU1,990 bp,contained VQ motif,and had high homology with the other species.Because of low efficiency of the longan genetic transformation,we constructed the overexpression vector of DlIKU1 gene for genetic transformation in Arabidopsis. Then we summarized changes in length and width of the progeny seed to study the function of DlIKU1 gene. The results showed that DlIKU1 gene might affect seed development to a certain extent.This study provided theoretical and experimental basis for the development of longan seed,and it will be helpful to the development of longan industry.农业科研杰出人才及其创新团队项目(20120911);; 国家产业技术体系项目(CARS-33-05);; 福建省自然科学基金(2014J01100

中国物理海洋学研究70年：发展历程、学术成就概览

本文概略评述新中国成立70年来物理海洋学各分支研究领域的发展历程和若干学术成就。中国物理海洋学研究起步于海浪、潮汐、近海环流与水团,以及以风暴潮为主的海洋气象灾害的研究。随着国力的增强,研究领域不断拓展,涌现了大量具有广泛影响力的研究成果,其中包括:提出了被国际广泛采用的"普遍风浪谱"和"涌浪谱",发展了第三代海浪数值模式;提出了"准调和分析方法"和"潮汐潮流永久预报"等潮汐潮流的分析和预报方法;发现并命名了"棉兰老潜流",揭示了东海黑潮的多核结构及其多尺度变异机理等,系统描述了太平洋西边界流系;提出了印度尼西亚贯穿流的南海分支(或称南海贯穿流);不断完善了中国近海陆架环流系统,在南海环流、黑潮及其分支、台湾暖流、闽浙沿岸流、黄海冷水团环流、黄海暖流、渤海环流,以及陆架波方面均取得了深刻的认识;从大气桥和海洋桥两个方面对太平洋–印度洋–大西洋洋际相互作用进行了系统的总结;发展了浅海水团的研究方法,基本摸清了中国近海水团的分布和消长特征与机制,在大洋和极地水团分布及运动研究方面也做出了重要贡献;阐明了南海中尺度涡的宏观特征和生成机制,揭示了中尺度涡的三维结构,定量评估了其全球物质与能量输运能力;基本摸清了中国近海海洋锋的空间分布和季节变化特征,提出了地形、正压不稳定和斜压不稳定等锋面动力学机制;构建了"南海内波潜标观测网",实现了对内波生成–演变–消亡全过程机理的系统认识;发展了湍流的剪切不稳定理论,提出了海流"边缘不稳定"的概念,开发了海洋湍流模式,提出了湍流混合参数化的新方法等;在海洋内部混合机制和能量来源方面取得了新的认识,并阐述了混合对海洋深层环流、营养物质输运等过程的影响;研发了全球浪–潮–流耦合模式,推出一系列海洋与气候模式;发展了可同化主要海洋观测数据的海洋数据同化系统和用于ENSO预报的耦合同化系统;建立了达到国际水准的非地转(水槽/水池)和地转(旋转平台)物理模型实验平台;发展了ENSO预报的误差分析方法,建立了海洋和气候系统年代际变化的理论体系,揭示了中深层海洋对全球气候变化的响应;初步建成了中国近海海洋观测网;持续开展南北极调查研究;建立了台风、风暴潮、巨浪和海啸的业务化预报系统,为中国气象减灾提供保障;突破了国外的海洋技术封锁,研发了万米水深的深水水听器和海洋光学特性系列测量仪器;建立了溢油、危险化学品漂移扩散等预测模型,为伴随海洋资源开发所带来的风险事故的应急处理和预警预报提供科学支撑。文中引用的大量学术成果文献(每位第一作者优选不超过3篇)显示,经过70年的发展,中国物理海洋学研究培养了一支实力雄厚的科研队伍,这是最宝贵的成果。这支队伍必将成为中国物理海洋学研究攀登新高峰的主力军

Suicidal Risk Facts Identification Based on Analyses of Social Media:Suicide Ideation And Suicide Stigmatization

自杀是一种全球性的公共健康问题，当个体遭遇感情失败、事业受挫、人生坎坷就可能会失去信心、进而产生心理问题，甚至有可能选择自杀，自杀率的逐年上升己经成为社会公共健康迫切需要解决的严重问题。鉴此，自杀预防工作对维护社会稳定，促进社会公共健康起着尤为重要的作用。随着互联网的迅猛发展，越来越多的社会媒体用户选用微博作为自我情绪情感的表达途径，这些情绪情感的表达也包含了自杀直播和针对自杀的个人态度。这就为自杀预防工作提供了新的契机，许多学者也已经开始尝试利用社会媒体信息进行与自杀相关的各种分析研究工作，但现有的基于微博博文的自杀预防的研究还处于起步阶段，成果较少。本研究基于新浪微博这个平台，从个体自杀意愿和社会针对自杀行为所形成的污名化态度两方面，分别从主观和客观因素对微博一博文进行分析，通过三个研究，试图达成两个科学目标:第一，使用深度学习算法建立社会媒体自杀和自杀无名化态度识别器，探讨通过社交平台实时评估个体用户自杀意愿和自杀污名化态度的有效性。第二，通过对直播自杀持有污名化态度的微博进行语言使用特征差异的研究，探讨利用语言使用特征差异过滤污名化网络信息的可能性。研究结果显示: (1)深度学习算法对自杀意愿的识别的准确率可以达到93. 5%，正确率较其它两种算法高出2. 5%左右;深度学习算法对自杀污名化识别的准确率可以达到79, 8%，正确率较其它两种算法高出10%。 (2)针对对直播自杀持有污名化态度微博的研究，非参数检验和效果量分析结果表明，“功能词“和“副词“等5个特征维度差异有统计学意义且效果较大(p0. 5)9“代名词“和“朋友词“等21个特征维度差异有统计学意义且效果中等(p<0. 05, 0. 2<=Cohen's d<0. 5 )。其中，自杀污名化组的“朋友词“、“焦虑词“、“时间词“、“工作词“和“休闲词“的使用频率低于非自杀污名化组。自杀污名化组的“功能词“和“动词“、等21个语言维度的使用频率高于非自杀污名化组。 (3)针对对直播自杀持有污名化态度微博用户的研究，非参数检验和效果量分析结果表明，“副词‘夕、“语助词“、“应和词“和“’填充赘词“4个特征维度差异有统计学意义且效果较大(p0. 5 ) 9“代名词“和“生气词“等34个特征维度差异有统计学意义且效果中等(p<0. 05, 0. 2<=Cohen's d<0. 5 )。其中，自杀污名化组“工作词“和“体闲词“的使用频率低于非自杀污名化组。‘自杀污名化组的“代名词“和“副词“等36个语言维度的使用频率高于非自杀污名化组。 本文的实验结果表明利用深度学习识别器对微博用户自杀意愿和自杀污名化态度的预测是有效可行的，同时对微博直播自杀的污名化态度的语言使用特征差异分析结果也可以为有效从社会客观环境预防自杀提供有效支持。但针对微博用户自杀污名化态度的语言使用特征差异分析由于现有数据量的不足有待进一步研究

Deep learning model for suicidal identification of Chinese microblogs

随着互联网的发展,越来越多的人在社交网络表达自己的情感,其中包括自杀意愿,这就为自杀预防创造了新机遇。如果自杀风险可以利用微博进行自动识别,就可以为自杀预防工作开辟新方向。本文立足于使用深度学习建立社交媒体自杀识别器,探讨通过社交平台实时评估个体用户自杀可能性。为验证这种算法模型的有效性,对算法所使用的关键词属性进行统计学分析,并与另外两种算法模型的预测结果进行比较。实验结果表明基于深度学习的算法模型可更有效地对微博用户的自杀风险进行预测

Deep learning model for suicidal identification of Chinese microblogs

随着互联网的发展,越来越多的人在社交网络表达自己的情感,其中包括自杀意愿,这就为自杀预防创造了新机遇。如果自杀风险可以利用微博进行自动识别,就可以为自杀预防工作开辟新方向。本文立足于使用深度学习建立社交媒体自杀识别器,探讨通过社交平台实时评估个体用户自杀可能性。为验证这种算法模型的有效性,对算法所使用的关键词属性进行统计学分析,并与另外两种算法模型的预测结果进行比较。实验结果表明基于深度学习的算法模型可更有效地对微博用户的自杀风险进行预测。</p