A Comparative Analysis of Chinese and Foreign Price Hearing System

The extent of public participation is an important criterion for the democratization and legalization level of a country. As as an important manifestation of public participation, the price hearing system is important for the protection of the vital interests of ordinary citizens and the supervision of administrative organs’ abidance by law. At present, China has established a price hearing system, but there are a number of problems in the actual execution process. In this paper, the Chinese and foreign price hearing system are compared and analyzed to explore the cause for the problems in China’s price hearing system and provide suggestions for the further improvement of China’s price hearing system

CMC and Face-to-face Communication in L2 Learning

Bhatia and Richie (2009), in their book chapter, compare computer-mediated communication (CMC) and face-to-face communication by analyzing how learners behave when they learn a language in these two modes. Studies on face-to-face communication (e.g., VanPatten, 1990) reveal that learners have a tendency to process meaning before form because human interaction is conducted in real time. Speakers have to attend to the form (i.e., the oral output) and the meaning of the verbal production simultaneously. Previous studies on working memory (Li, 1999; Maehara and Saito, 2007) reveal that there is a trade-off between the maintenance and processing of information, as both involve working memory. VanPatten (2004), in particular, pinpoints that processing second language (L2) input involves making form-meaning connections in real-time comprehension, an online task that takes place in the working memory. As such, L2 learners have less memory space to store new information in face-to-face communication, given that the working memory is used for processing input. In contrast, CMC is said to provide more opportunities for focus on form. After all, when chatting online in L2, learners do not have to focus on both form and meaning at the same time the way they do in face-to-face interaction. They could take time to process, test out, and revise their linguistic production. This is what is considered an obvious advantage of using CMC for language learning

Porous Silicon-Based On-Demand Nanohybrids for Biomedical Applications

Considerable efforts have been made to fabricate nano-sized drug delivery systems (DDS) with unique and advanced features in comparison to conventional DDS. Yet, challenges still lay ahead requesting for more controllable, even on-demand drug release profiles from the DDS. Moreover, the emerging concept of personalized treatment further urges the combining of therapy and imaging regimes into a single nanocarrier. Among all the nanomaterials studied so far, porous silicon (PSi) draws increasing interest for constructing DDS due to its good biocompatibility, non-immunogenicity, large pore size/surface area and easily changeable surface properties. Herein, the aim of this thesis was to explore PSi-based DDS for multiple biomedical applications, which were designed and synthesized with specific on-demand features. Moreover, simultaneous incorporation of imaging modalities and drugs enables real-time visualization of drug release and/or cellular/tissue level disease condition, which are expected to be beneficial for personalized treatment regime. First, the potential of PSi nanoparticles for hydrophilic drug loading and on-demand release were evaluated by adapting a dynamic non-covalent bonding method. Different ligands were synthesized and applied for modifying the PSi, and the hydrophilic anti-cancer drug doxorubicin (DOX) was sequentially loaded into the fabricated DDS for pH-responsive release profiles. Meanwhile, the fluorescence spectrum of DOX can be dynamically shifted or quenched, depending on the loading and releasing process, thus facilitating the in situ visualization of the drug releasing process. For hydrophobic drugs, a physical encapsulation method was applied to seal the pores of the PSi by a polymeric matrix. Microfluidic-assisted nanoprecipitation method was applied to synthesize batches of nanohybrids with identical PSi-core/polymer-shell structures, and the release behavior was feasibly tailored by the degradation behavior of the outer polymeric matrix. The first trial was set to fabricate a core/shell nanohybrid, with PSi and gold nanoparticles co-encapsulated in a pH-responsive polymer to simultaneously deliver hydrophobic drug and increase the computed tomography signal for acute liver failure theranostics. The newly established single-step co-encapsulation of different particles endowed a system with multi-functionalities, and the polymeric shell precisely tailored the drug release behavior in a pH-dependent manner. Similarly, an acid/oxidation dual-responsive polymer was designed and further applied in encapsulating atorvastatin-loaded PSi nanoparticles. The meticulously designed system not only obtained a dynamic drug release behavior, but also showed an orchestrated cascade that facilitated bio-mimetic diabetic wound healing. To better elucidate the biocompatibility of PSi for DDS fabrication, the biological effects and immunogenicity of different PSi nanoparticles were evaluated at pre-existing lesion sites, which provided insights for further applications of PSi in DDS fabrication. In conclusion, multiple PSi-based nanohybrids with different on-demand responses were fabricated and applied as DDSs for different diseases. The newly developed nanosystems tailored drug release and obtained multiple modalities, ranging from real-time bio-imaging to bio-mimetic/bio-response alteration, as such, represent promising platforms for future therapy regimes.Nanokokoisilla lääkeainekuljettimilla on ainutlaatuisia ja kehittyneempiä ominaisuuksia perinteisiin lääkeaineen kuljetusmenetelmiin verrattuna. Niiden kehittämiseksi on tehty paljon, siitä huolimatta niillä on edessä vieläkin useita haasteita, jotka vaativat täsmällistä ja erityisen hyvin säädeltyä lääkeaineenvapautumista. Lisäksi kiinnostus potilaslähtöiseen hoitoon vaatii terapian ja kuvantamismahdollisuuksien yhdistämistä yksittäiseen lääkeaineen nanokantajaan. Yksi kiinnostavimmista tähän mennessä tutkituista materiaaleista on huokoinen pii (PSi), mikä johtuu sen bioyhteensopivuudesta, vähäisestä immunogeenisyydestä, suuresta huokosten koosta ja pinta-alasta sekä helposti muunnettavista pinnan ominaisuuksista. Tämän väitöstyön tavoite oli tutkia huokoiseen piihin pohjautuvien räätälöityjen lääkeainekuljettimien soveltuvuutta erilaisiin biolääketieteellisiin sovelluksiin. Lääkeaineiden ja kuvantamisen mahdollistavien aineiden kuormaaminen samoihin nanohiukkasiin mahdollistaa tosiaikaisen lääkeaineenvapautumisen kuvantamisen sekä taudinkuvan määrittämisen solu- ja/tai kudostasolla, joiden molempien voi odottaa olevan hyödyllisiä potilaslähtöiseen terapiaan. Ensimmäiseksi tutkittiin PSi-nanohiukkasten soveltuvuutta hydrofiilisten lääkeaineiden kantajina. Hallittua lääkeaineenvapautumista tutkittiin soveltamalla dynaamista ei-kovalenttista sidosmenetelmää. Erilaisia ligandeja syntetisoitiin ja niitä kiinnitettiin PSi-nanohiukkasten pintaan. Tämän jälkeen hiukkasiin kuormattiin syöpälääke doksorubisiinia, jonka pH-vasteellinen vapautuminen määritettiin. Doksorubisiinin fluoresenssispektri voidaan dynaamisesti siirtää tai sammuttaa eri kuormaamis- ja vapautumismenetelmillä, mikä mahdollistaa lääkeaineenvapautumis-prosessin in situ-kuvantamisen. Hydrofobisille lääkeaineille sovellettiin mikrofluidiikkaan perustuvaa kapselointia, jossa lääke ensin kuormattiin PSi:n huokosiin, jotka sitten suljettiin polymeeri-matriisilla. Lääkeaineenvapautuminen määräytyi polymeerin hajoamisnopeudesta. Ensimmäisessä kokeessa valmistettiin kuori/ydin-nanohybridejä, joissa PSi, kultananohiukkaset sekä hydrofobinen lääkeaine kapseloitiin pH-vasteelliseen polymeeriin. Näin voitiin akuutin maksan vajaatoiminnan yhteydessä säädellä lääkeaineenvapautumista pH:n avulla sekä samanaikaisesti tomografiakuvantaa. Yksivaiheisella kerakapseloinnilla, jossa yhdistetään erilaisia partikkeleita, saatiin aikaan monitoiminnallinen kuljetin, jonka polymeerikuori kykenee täsmällisesti säätelemään lääkeaineenvapautumista eri pH-olosuhteissa. Seuraavassa kokeessa pH- ja hapettumis-vasteellisella polymeerillä kapseloitiin atorvastatiinilla kuormattuja PSi-nanohiukkasia. Nämä huolellisesti suunnitellut nanohiukkaset kykenivät aktiivisesti muuttamaan lääkeaineen vapautumista mutta myös vaikuttivat aktiivisesti, muistuttaen luonnollista prosessia, diabeteksesta johtuvan haavan paranemiseen. PSi-hiukkasten biologinen yhteensopivuus lääkeaineenkuljettimeksi varmistettiin tutkimalla erilaisten PSi-nanohiukkasten biologisia vaikutuksia ja immunogeenisyyttä leesio (haavauma) kohdissa. Näin saatiin lisätietoa jatkokehittelyyn. Väitöstyössä kehitettiin useita piihiukkasiin pohjautuvia nanoyhdistelmiä lääkeainekuljetukseen erilaisten tautien hoitamiseksi. Perinteisiin lääkeaineenkuljetus-menetelmiin verrattuna uusien nanosysteemien etuja ovat tarpeenmukainen lääkeaineenvapautuminen ja monikäyttöisyys – tosiaikaisesta kuvantamisesta luonnollista prosessia muistuttavaan tai biologista vastetta muuttavaan vaikutukseen. Sellaisena ne edustavat lupaavaa menetelmää tulevaisuuden hoidoill

Understanding Convolution for Semantic Segmentation

Recent advances in deep learning, especially deep convolutional neural networks (CNNs), have led to significant improvement over previous semantic segmentation systems. Here we show how to improve pixel-wise semantic segmentation by manipulating convolution-related operations that are of both theoretical and practical value. First, we design dense upsampling convolution (DUC) to generate pixel-level prediction, which is able to capture and decode more detailed information that is generally missing in bilinear upsampling. Second, we propose a hybrid dilated convolution (HDC) framework in the encoding phase. This framework 1) effectively enlarges the receptive fields (RF) of the network to aggregate global information; 2) alleviates what we call the "gridding issue" caused by the standard dilated convolution operation. We evaluate our approaches thoroughly on the Cityscapes dataset, and achieve a state-of-art result of 80.1% mIOU in the test set at the time of submission. We also have achieved state-of-the-art overall on the KITTI road estimation benchmark and the PASCAL VOC2012 segmentation task. Our source code can be found at https://github.com/TuSimple/TuSimple-DUC .Comment: WACV 2018. Updated acknowledgements. Source code: https://github.com/TuSimple/TuSimple-DU