Study for decision-making behavior of tax planning of Taiwanese enterprises in Mainland China - view of micro-economic by way of DEMATEL and ANP

回顾文献得知，层级分析法(AHP)已广泛运用在纳税筹划、贸易、采购、投资等决策行为；而本研究采用决策实验室分析法(DEMATEL)将AHP进阶为网络分析法(ANP)作为研究方法，并改良其问卷方法，以赴大陆投资之台商为研究标的，采微观视角探讨企业在做贸易型态、采购途径、投资路径等主要纳税筹划之决策。 本研究架构了贸易型态决策层级，包括：税金负担、经营限制、资金运作难度、行政作业等判断准则，及延伸有关判断要素，以及来料加工、进料加工、一般贸易等方案。 本研究架构了采购途径决策层级，包括：税金负担、储运作业、付款作业、行政作业等判断准则，及延伸有关判断要素，以及内地采购、转厂进口、经物流园进口等...Review of the literature that AHP has been widely used in the decision-making behavior of tax planning, trade, procurement, investment, etc. This study used DEMATEL to improve AHP to become ANP as a research method, and improved its questionnaire method, and used the Taiwanese enterprises in Mainland China as the research suject, and used microcosmic view to discuss the enterprise in decision-maki...学位：经济学博士院系专业：台湾研究院_区域经济学学号：2562013015434

The Research of Emotion Model Based on Particle System

人工情感建模在人机交互、教育、拟人机器人、娱乐等领域具有广泛的应用前景和经济价值，日益引起学术界和产业界的高度重视。很多大学和公司成立了人工情感研究组，如美国的麻省理工学院、IBM公司，日本的Sony公司。情感建模研究已成为近年来心理学和计算科学的研究热点。 本文基于C.Breazeal的理论构建情感空间，并在情感空间中引入粒子系统。根据OCC模型，外界刺激被转化为空间中的场，影响粒子在空间中的运动状态。粒子在情感空间中的分布决定模型当前的情感状态。模型每隔一定时间输出一个多维向量，该向量表示模型当前各种情绪的激活程度。如果一个或多个维度上的情绪激活度大于阈值，则认为情感模型此刻带有这几种情...Artificial Emotion has broad prospects and potential economic value in a harmonious human-computer interaction, education, anthropomorphic robotics, and entertainment. Many universities and companies have set up some research groups of artificial emotion, such as Massachusetts Institute of Technology, IBM, SONY Corporation and so on. The research of emotion modeling has become a hot topic of scien...学位：工学硕士院系专业：软件学院_计算机软件与理论学号：2432006115264

海峡两岸及香港地区金融市场联动研究——基于六元非对称VAR-BEKK-MVGARCH模型

基于1993-2018年海峡两岸及香港地区外汇及股票市场数据实证研究发现:两岸及香港汇率和股指间的波动溢出效应强于均值溢出;新台币易受人民币、港币波动的影响及港股的非对称冲击,台湾股票市场受人民币、港币、A股的非对称冲击尤为显著;经济增长对两岸及香港外汇和股票市场的动态相关系数具有显著正向效应,而对外贸易则呈现逆向功效,资本账户开放和汇率市场化改革将强化金融市场联动。因此,持续推进金融改革、进一步开放资本项目对两岸及香港地区金融融合大有裨益

Spindle Thermal Error Comprehensive Prediction Model Based on Information Granulation and SVM

主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机（SVM）的主轴热误差综合预测模型。使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型。以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度。Spindle thermal deformation has an extraordinary influence on the NC machining precise. Aiming to the im- provement of the spindle thermal deformation predict ability, the spindle thermal error comprehensive predict model is pro- posed on the basis of the information granulation and support vector machine（SVM）. Information granulation method is em- ployed to pretreat the sampling temperature and spindle thermal error. The regression prediction model and time series mod- el of spindle thermal error are also carried out based on the SVM. Finally, the spindle thermal error comprehensive predict model is established using the weight coefficients of the two models. The 2MZK7150 five-axis NC indexable insert tool grinding lathe machining experiment shows that the established model has better generalization ability and higher modeling precision compared with the unitary model.陕西省科技统筹创新工程计划（2014KTD201-04-03

Division of Metabolic Engineering

この論文は国立情報学研究所の学術雑誌公開支援事業により電子化されまし

高效液相色谱—串联质谱法测定水产品中19种喹诺酮类药物残留量

建立用高效液相色谱-串联质谱法测定水产品中19喹诺酮类药物——氟甲喹、噁喹酸、诺氟沙星、依诺沙星、环丙沙星、培氟沙星、洛美沙星、丹诺沙星、恩诺沙星、氧氟沙星、沙拉沙星、司帕沙星、双氟沙星、西诺沙星、奥比沙星、麻保沙星、萘啶酸、氟罗沙星和吡哌酸残留量的方法。用酸化乙腈提取水产品中喹诺酮类药物,正己烷脱脂。采用电喷雾电离源(ESI),正离子扫描模式,选择反应监测模式(SRM)监测,外标法定量。该方法对19种喹诺酮类药物标准曲线的线性回归系数均在0.99以上,线性范围为2～200ng/mL,氟罗沙星和吡哌酸检出限为1.0μg/kg、定量限为2.0μg/kg,其余17种喹诺酮的检出限为0.5μg/kg、定量限为1.0μg/kg。19种喹诺酮类药物回收率在76.3%～108%之间,相对标准偏差为0.743%～13.1%。该方法简单、灵敏,结果可靠,可满足实验室批量样品分析的需求