引言 一、谁真正负担了某种特定的税收? 二、是纳税人负担了吗? 三、本章将集中探讨纳税人与负税人之间的关系问题,即税收的转嫁与归宿问题

中国的页岩气田属于非常规气藏，采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过，页岩储层与一般储层的性质不同，纳米级孔隙大量分布，其孔隙和渗透率十分微小，同时还分布有微裂缝，气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理，并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏，因此需要有针对性的研究，并建立页岩气开发的理论与技术，才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发，总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律，归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程，给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论，形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律，针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法，提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法，并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标，对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上，对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望，以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

对于模拟滤波器,已经形成了许多成熟的设计方案,如巴特 沃兹滤波器切比雪夫滤波器考尔滤波器,每种滤波器都有自己 的一套准确的计算公式,同时,也已制备了大量归一化的设计 表格和曲线,为滤波器的设计和计算提供了许多方便,因此在 模拟滤波器的设计中,只要掌握原型变换,就可以通过归一化 低通原型的参数,去设计各种实际的低通、高通、带通或带阻 滤波器

对于模拟滤波器,已经形成了许多成熟的设计方案,如巴特 沃兹滤波器切比雪夫滤波器考尔滤波器,每种滤波器都有自己 的一套准确的计算公式,同时,也已制备了大量归一化的设计 表格和曲线,为滤波器的设计和计算提供了许多方便,因此在 模拟滤波器的设计中,只要掌握原型变换,就可以通过归一化 低通原型的参数,去设计各种实际的低通、高通、带通或带阻 滤波器

• 1. 概述 • 2. 水资源的种类及其卫生学特征 • 3. 水质的性状和评价指标 • 4. 水体的污染源和污染物 • 5. 水体的污染、自净和污染物转归 • 6. 水体污染的危害 • 7. 水环境标准 • 8. 水体卫生防护 • 9. 水体污染的卫生调查、监测和监督 掌握内容 • 水资源的种类及卫生学特征 • 水质评价指标 • 水体污染源和污染物 • 水体自净和污染物转归 • 水体污染对健康的危害 • 地表水环境质量标准制定原则

9.1 排序的基本概念 9.2 插入排序 9.3 交换排序 9.4 选择排序 9.5 归并排序 9.6 基数排序 9.7 各种内排序方法的比较和选择