论商品包装设计的色彩应用

商品包装色彩的正确应用,不仅能区分和树立产品的个性形象,而且通过不同的色彩运用可营造出各种情调,以展示其特有的魅力。抓住色彩应用的商品性、广告性、联想性、时尚性、独特性及整体性,努力追求商品包装设计的格调,挖掘色彩使用的最佳效果,最大限度地增强商品的艺术感染力,这样才能使包装设计获得更好的艺术和宣传效果。     

徐光春谈河南的历史、现实和未来

历史篇：河南的历史就是中国的历史。从8000年前的裴李岗文化遗址、6000年前的仰韶文化遗址、5000年前的龙山文化遗址，到中华人文始祖伏羲氏的淮阳太昊陵、轩辕黄帝故里的新郑：从创立道家学说的一代宗师老子和庄子，到名扬世界的伟大科学家张衡、音乐家朱载填，提起河南的历史文化，徐光春侃侃而谈，如数家珍。     

信任关键变量元分析及其对中国信任文化的释义

本文对国外已有信任研究中的79篇文献涉及的信任前置因素和后置结果进行元分析,得出信任、可信赖性、信任情绪相区分的信任结构;信任倾向、正直、能力、善意对信任有显著的影响关系,信任可以预测关系长度和风险承担;并且研究也对信任的测量类型（信任意愿、积极期望和直接测量）进行了区分,得出直接测量较信任意愿和积极期望的误差较大,因而在信任研究中要谨慎使用,而信任意愿和积极期望这种概念性的划分在实践中很难有效区分。也同时借助国外文献的元分析结果对中国的信任文化进行了探索性解释。     

重庆市区域创新效率的实证分析

文章运用数据包络分析方法对重庆市区域创新效率进行了实证分析,分析结果显示:重庆区域创新能力排名从2002年的第16位上升至2007年的第10位,但创新效率仍然不高,位于四个直辖市之末,与北京上海地区差距较大.另外,本文还进行了差量分析,其研究结论为提高重庆区域创新效率提供了决策依据,并给出了合理化的政策建议.     

南京林业大学科技论文统计与分析

从世界著名检索系统和我国中文期刊数据库中获取有关资料 ,按单位、发表年代等统计我校科技论文 ( 1 997- 1 999)在国际国内的发表数、引用情况并进行分析 ,以此了解我校的教学科研在国际国内所处的现状 ,为学校的工作提供决策依据。     

南京林业大学科研论文影响力研究

依据Web of Science引文数据库和基于Web of Science权威引文数据建立的一个科研评估与分析工具———InCitesTM,利用信息计量学方法,对南京林业大学近十年所有学科发表的及这些学科中被WOS收录的(学科)论文进行研究分析,并以此研究南京林业大学对全球的科研影响力。研究表明:南京林业大学近十年在学校的发展过程中,无论是传统学科还是新兴学科,无论是优势学科还是重点学科,都有很大的进步,对全球这些学科的发展有较大的影响力,尤其是一些学校重点打造的学科。     

经典远读：基于机器学习的《马克思恩格斯全集》分析

本文采用基于机器学习的量化文本分析方法对马克思恩格斯全集英文版进行了“宏观远读”。文章从整体性的角度,对马恩全集的基本内容和写作重点做了客观全面的统计描述;从历史性的角度,纵览马恩思想的发展过程及其背后的社会背景因素;从实践性的角度,诠释了马克思主义产生所扎根的现实土壤和回到实践的现实关怀;从社会性的角度,对马恩通信的社交网络做了整体建构。本文是将量化文本分析方法应用于马恩经典文本研究的探索性尝试,在保证马恩分析的宏观性、演绎性和客观性,诠释马恩思想的理论逻辑、历史逻辑、实践逻辑,推动马克思主义教育大众化等方面,本研究无疑具有一定的学术和方法价值。     

符号、垄断与剥削：齐泽克对意识形态化民主的批判

民主是理应关涉全体人民的共同价值，但在发达资本主义社会中却异化为了统治阶级的工具。齐泽克认为，资本主义为了强化对人民的统治，将民主形塑为一种崇高的意识形态，意识形态化的民主试图对人民这个整体性概念进行切割，削除其潜在的革命性，使之成为接受资本主义统治的纯粹对象。这一目的借由意识形态化民主的三重表征——民主的符号化、对反对性概念的垄断和对“人民”的剥削得以实现，它们分别塑造了民主不容置疑的神圣性，消解了否定性的话语，解构了无产者在民主政治中的主体性。为了超越意识形态化的民主，使人民的解放重新成为可能，齐泽克提出必须以无产阶级政治组织为先锋，探索和发明一种无产阶级的民主形式。虽然齐泽克对新的民主形式的设想在一定程度上仍然体现为“绝对民主”的乌托邦，但他对政党政治合理性的肯定揭示了实践新的民主形式的重要性，民主这种全人类的共同价值不应由发达资本主义国家所定义，有必要以无产阶级为本位探讨未来可能的民主实践。     

计算扎根：定量研究的理论生产方法

扎根理论的归纳逻辑和避免理论先入为主的原则与传统定量研究的演绎逻辑和假说检验大相径庭。在回顾传统定量研究理论生产局限的基础上，本文提出一种以定量方式直接助产理论的“计算扎根”方法：借助机器学习和归因算法，按照因果是可预测性的充分不必要条件之原理，根据对因变量的预测力筛选出以往研究未曾关注的自变量，以提出新的理论假说。本文对计算扎根的基本思路、逻辑前提、方法基础进行了系统阐述，并基于实际案例进行了演示。该方法弥补了定量研究理论生产的不足，在理论、学科、知识体系和社会治理等方面具有重要价值。