"圣容寺"还是"圣劝寺"

《民族研究》2006年第6期上发表了牛达生先生的《西夏陵没有"圣容寺"》一文,作为对笔者旧作《西夏圣容寺初探》(《民族研究》2005年第5期)的商榷.该文对原始资料的征引每有讹脱,以致在某些关键地方曲解了笔者的本意.     

从援助型外交走向战略型外交——日本中亚外交政策的演变浅析

从上世纪90年代以来,日本的中亚外交政策发生了显著的变化,已经逐渐从原来的“援助型外交”升级为“战略型外交”。这一转变过程分为三个阶段:“经济援助主导阶段”、“经济援助与战略外交并重阶段”以及“战略外交主导阶段”。相对于时下比较流行的“贸易说”和“能源说”,本文提出了“政治战略说”来理解日本中亚外交政策升级的背后逻辑。并总结了三大具体原因,其中内因为日本对国家政治利益的追求,外因为日美同盟关系的微妙变化以及大国地区外交竞争的推动。     

论恶意逃避债务行为的刑法规制

现实社会中大量出现的恶意逃避债务行为表明仅靠民事救济和道德说教来抑止逃债是不够的,必须通过刑事立法设立专门的“恶意逃避债务罪”来打击这些“逃债人”,才能从根本上遏制恶意逃避债务的恶劣行径。从犯罪构成来看,恶意逃避债务罪侵犯的主要客体是社会主义市场经济秩序;其客观方面表现为债务人有履行债务的能力,但履行期限满后,采取转移、隐匿财产或其他阻碍方式,逃避债权人债务,数额较大的行为;该罪的主体有自然人和单位两类;其主观方面是具有恶意不归还债务的目的。从刑事责任来看,对恶意逃避债务的犯罪人应主要进行经济别裁,大敢适用罚金刑和缓刑。     

考虑脉冲现象的复杂供应链系统及其稳定策略

供应链系统是一个复杂的系统,一方面由于时间延迟、信息不对称及反馈机制等,会产生牛鞭效应,另一方面供应链具有需求突增或骤减的脉冲特点,上述现象都可能导致供应链系统混沌,而现有的供应链模型仅考虑了“牛鞭效应”,并未考虑脉冲现象对供应链系统的影响。文章建立了考虑脉冲现象的供应链模型,分析了脉冲现象对供应链系统的影响,并给出了使供应链系统稳定的策略,讨论了参数扰动对该模型的影响,通过数值算例验证了稳定策略的有效性。研究发现:脉冲现象对供应链系统有着显著影响,但只要选取恰当的脉冲强度和脉冲时间间隔,供应链系统是可以稳定的。     

微机管理在基本建设统计中的作用

文章从统计工作必须实现现代化的要求入手,结合本企业实际,论述了计算机和现代通讯技术给统计工作带来的便利.     

语言与交际的系统思路及应用

本文从语言的产生与发展、语言与思维,语言与语境,语言与交际之间的辩证关系,交际法的原则以及对交际法的理解等方面阐释了语言与交际的正确思路,强调交际法或功能教学法成为培养学生交际能力的主要手段     

MOSFET中1/f噪声的Hooge参数α_H

本文报道 P 沟道 MOSFET 器件中 1/f 噪声 Hooge 参数测量的部分实验结果.由加利福尼亚州的 SILICONIX 公司提供的实验样品是采用同样工艺作在同一块基片之上的.实验表明,在由非谐和状态到谐和状态过渡时,α_H 与沟道长度的平方成正比.类似的结果未曾见报道.     

Accelerated hazards mixture cure model

We propose a new cure model for survival data with a surviving or cure fraction. The new model is a mixture cure model where the covariate effects on the proportion of cure and the distribution of the failure time of uncured patients are separately modeled. Unlike the existing mixture cure models, the new model allows covariate effects on the failure time distribution of uncured patients to be negligible at time zero and to increase as time goes by. Such a model is particularly useful in some cancer treatments when the treat effect increases gradually from zero, and the existing models usually cannot handle this situation properly. We develop a rank based semiparametric estimation method to obtain the maximum likelihood estimates of the parameters in the model. We compare it with existing models and methods via a simulation study, and apply the model to a breast cancer data set. The numerical studies show that the new model provides a useful addition to the cure model literature.     

Conditional variance estimation in heteroscedastic regression models

First, we propose a new method for estimating the conditional variance in heteroscedasticity regression models. For heavy tailed innovations, this method is in general more efficient than either of the local linear and local likelihood estimators. Secondly, we apply a variance reduction technique to improve the inference for the conditional variance. The proposed methods are investigated through their asymptotic distributions and numerical performances.