【摘 要】
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基于经济新常态背景,研究全要素生产率对经济可持续发展有着重要意义。根据2000年-2018年重庆市38个区县的面板数据,本文采用序列DEA的方法测算了重庆全要素生产率及其分解情
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基于经济新常态背景,研究全要素生产率对经济可持续发展有着重要意义。根据2000年-2018年重庆市38个区县的面板数据,本文采用序列DEA的方法测算了重庆全要素生产率及其分解情况,并在此基础上,分析了重庆县域全要素生产率增长的时空特征。结果表明:(1)整体上重庆市全要素生产率增长率达到2.6%,技术进步是增长率提高的主要动力,而技术效率对增长率的贡献相对有限。(2)从时间趋势上看,全要素生产率增长波动的阶段性特征显著,按照波动特点将其分为2000年-2005年,2005年-2011年,2011年-2018
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目的:设计一种基于深度学习的BERT-TextCNN模型,用于临床试验筛选短文本的自动化识别与分类。方法:调研文本分类的常见算法,从中国健康信息处理会议开发的临床试验中筛选短文
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