关于我国企业竞争活动反应特性的相关关系研究

本文通过对竞争活动特性的实证分析论证了竞争反应数量及竞争反应迟延与各竞争特性、企业性质以及部分行业之间的关系。结论认为:一项竞争活动影响竞争者的数量以及该活动对于竞争者的战略重要性与竞争反应数量和速度呈正相关关系;战略活动和高竞争执行条件与竞争反应数量和速度呈负相关关系,相反,战术活动和低竞争执行条件却与竞争反应数量和速度呈正相关关系;国有企业对于竞争活动的反应无论从速度和数量上都低于私有企业。     

基于高校知识三角的产学研协同创新实证研究——自组织视角

产学研协同创新体现了系统集成的思想,本文以协同学为基础,从自组织理论视角分析了高校创新能力在产学研协同创新过程中的动态演化规律。研究表明:复杂性科学可以有效地解决公共管理问题的不确定性,本文以具有自组织特征的"B-Z"反应模型为基础,建立了高校知识生产能力、知识传播能力和知识转移能力构成的Logistic模型,通过稳定性分析与仿真模拟,讨论了高校三个能力子系统在产学研协同创新过程中的演化规律,并进一步确定了主导能力要素的序参量模型,并且对我国31所高校在产学研协同创新过程中的演化规律进行了验证性实证分析。本文的研究为我国研究型大学通过调整内部能力结构促进产学研协同创新提供了定量的分析视角与科学的政策讨论依据。     

试述化学反应速率与温度的关系

论述了化学反应速率与温度的关系,推导了可逆放热反应的最佳反应温度与转化率的一般关系,讨论了可逆放热催化反应的最佳反应温度不仅与转化率有关,还与催化剂的活性大小有关。     

铁系无铬（NBC－1）型CO高（中）温变换催化剂──工业生产应用研究（Ⅰ）

内蒙古工业大学化学工程系研制生产的铁系无铬（ＮＢＣ－１）型ＣＯ高（中）温变换催化剂经化肥厂整炉装填应用，并分析了该催化剂升温还原及两种工况的操作。操作数据证明ＮＢＣ－１型催化剂具有易还原、低温活性好、蒸汽消耗低、ＣＯ转化率高、变换炉阻力小等特点，能彻底根除铁铬系催化剂中铬组份造成的对生产及使用人员的毒害和对环境的污染。     

课堂心理相容原理探索：技术基础课教学研讨

本文依照普通心理学的基本原理,根据对课堂心理氛围建立和健全的体验,提出了调控心理状态的相关激励法则、相逆遣解法则。     

硝基甲烷加氮反应机理

本文采用激波管技术、光电探测技术及高速数据采集系统研究氮气对CH3NO2＋O2快速反应的抑制作用，通过探测CH3O、CH的辐射强度随氮气加入量的变化关系，分析氮气抑制反应进行的微观机制，得出了氮气抑制CH3NO2＋O2快速反应的主要过程是通过基元反应N2＋O→N2O消毁掉自由原子O，从而使自由基OH、CH的产量大为减少，支链反应不能继续进行下去，阻碍爆轰反应的实现．     

原位红外光谱研究Kolbel-Engelhardt反应在Co/SiO_2催化剂上的机理

用原位红外光谱技术研究Co/SiO_2催化剂上的Kolbel-Engelhardt反应,发现两个吸收峰(585,1390cm~(-1)),与甲酸的吸附比较证实,此两峰为甲酸根在金属钴原子上的吸附所产生的吸收峰,由此我们认为:甲酸根可能是Kolbel-Engelhardt反应的中间体。     

增加反应物量对化学平衡移动的讨论

本文提出了恒温恒压条件下，在多组分理想气体反应体系中，增加某一反应物的量，化学平衡有可能向反应物方向移动的实例，并引用化学反应进度的概念进行热力讨论．     

基于机器学习LSTM&US模型的消费者信心指数预测研究

消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数据技术挖掘消费者信心指数相关网络搜索数据(User Search,US),进而构建一种LSTM&US预测模型,并将其应用于对我国消费者信心指数的长期、中期与短期的预测研究,同时引入多个基准预测模型进行了对比分析。结果发现:引入网络搜索数据能够提高LSTM神经网络模型的预测性能与预测精度;LSTM&US预测模型具有较好的泛化能力,对不同期限的预测效果均较稳定,其预测性能与预测精度均优于其他六种基准预测模型(LSTM、SVR&US、RFR&US、BP&US、XGB&US和LGB&US);预测结果显示本文提出的LSTM&US预测模型具有一定的实用价值,该预测方法为消费者信心指数的预测与预判提供了一种新的研究思路,丰富了机器学习方法在宏观经济指标预测领域中的理论研究。     

The contribution of neuroscience to consumer research: A conceptual framework and empirical review

Following the development of advanced neuroimaging techniques, the growing interest in studying the brain’s response to marketing stimuli resulted in the birth of consumer neuroscience within the field of neuroeconomics. However, marketing scholars have remained reluctant to adopt the techniques of neuroscience and there is still uncertainty about the capacity of neuroimaging data to provide useful findings about consumer psychology and behaviour. In order to clarify the current scope and contribution of consumer neuroscience, we first develop a semantic cluster analysis of the boundaries of the field, followed by a comprehensive empirical review from 34 selected studies. We propose a novel approach to classify findings and facilitate the assessment of evidence around the topics of decision-making, rewards, memory and emotions. Finally, we discuss the possible role of several brain mechanisms in the processing of marketing stimuli as well as obstacles to the integration of these findings with classical consumer behaviour theories. We conclude that the contribution of neuroimaging remains too limited to replace existing consumer research techniques and provide recommendations for future research.