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p r．，2 0 1 8 新生代工作价值 观 、内在动机对工作绩效影 响 — — 组织文化 的调节效应 侯 炬 方 ， 卢福 财 (1．江西师范大学商学院，南昌 330022； 2．江西财经大学工商管理学院，南昌

DeepMind 研究总结 DeepMind 这个团队于 2010 年在英国伦敦大学学院成立(UCL)，虽然现在 DeepMind 和他们发 明的 AlphaGo 已经是名声赫赫，可这个团队还相当年轻，成立也仅仅只有五年时间。一打开

关大学生创业的研究主要集中在创业群体研究、创业 教育，创业问题等方面，涉及创业影响因素与对策研 究的相对较少［3］。本文从个人、家庭、学校、社会等多 角度展开研究，探讨大学生创业的影响因素并提出了 相关对策。

大学生创业意愿影响因素研究 曹芳 曹媛 江苏省扬州市扬州大学商学院 江苏 扬州 225100 摘 要 ：为有效梳理 当代大学生的创业意愿 ，分析其影响因素 ，进而研究 当代大学生创业意愿的提升机制 ，本研究选取

大学生心理资本对创业意向影响的实证研究 ① 柯江林 冯静颖 邓建光 摘要: 如何激发大学生创业意向是现实热点问题，本研究从心理资本角度对该问题进行了全新 的诠释。通过配对调查发现，大学生事务型心理资本(

mrsta.com 软科学研究成果多元化评价方法研究 代瑛，杨高潮，邓文剑，周卫国　/　中航工业第一飞机设计研究院，陕西　西安 710089 摘 要：为了对软科学研究成果进行科学、公正的评价， 引入多

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Wyscout项目可行性研究报告 ——北京微卓科技股份有限公司 2016年10月30日 北京微卓科技股份有限公司 Wyscout项目可行性研究报告 ⼀、对外投资项⽬总论 3 .............

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·国外经济理论述评· 文化与金融研究评述＊ 邓乐平　冉　易 内容提要：文化与金融是２０世纪８０年代刚刚兴起的一个金融研究分支，并逐渐引起金融学者 的广泛兴趣。近年来国外文化与金融的理论和实证研究发展迅速，在文化模型、理论分析、研究方

目（E2015100015） 作者简介：马佳，硕士，研究实习员，E-mail：tangxinjiangcat@163.com；*通信作者，硕士，研究员，E-mail：zhanwuw@126.com。 DOI:

》 总课题 组科 研 成 果集 （ 第 十卷 ） 紧密结合生活 的 小 学语文课堂 教学 改革实验研究 杨华 勇 ＼ 郑克 军 ２ ， 张岩 ３ （ １ ． 安 徽省 六安 市人 民 路小 学

十三五规划科研成果汇编 (第四卷) 497 “互联+”环境紧密结合小学语文课堂教学的改革实验研究 符贵花 1，杜小华 1，何清辉 2，王忠娥 3，曹冬红 4 （1.湖南省泸溪县洗溪学校湖南省泸溪县 416100；

Journal·Vol．34·No．5·May·2013 作者简介：马冠颖（1978—），女，工程师，主要从事医疗设备、耗材管理方 面的研究工作。 0 引言 随着医疗技术的发展，医疗行为对医用耗材的依赖性也 逐步增强，医用耗材采购质量管理也成为医院管理工作中的

2019年7月                                現貨市場交易研究調查 2018 （報告全文） 目錄 頁次 引言 .............................

，讲师，博士研究生 ，主要研究方向为管理信息系统 、数据挖掘 、客户关系管理 ． ｄｏｉ：１０．３９６９ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７-７３７５．２０１５．０４．００６ 基于客户感知价值的客户细分研究 宋　华，

兵团团场职工多元增收问题研究 兵团党委党校经济学教研部 马 彦 梅 Page 2 促进团场职工多元增收是深入贯彻落实党的十八 大、党的十九大精神和兵团党委六届十一次全委扩大会议 以及兵团第七次党代会精神的重大举措。

Assuming that data in empirical studies are homogeneous andrepresent a single population is often unrealistic in the socialand behavioral sciences, such as information systems, management,and marketing (Rust and Verhoef 2005; Wedel andKamakura 2000). There may be significant heterogeneity inthe data across unobserved groups, and it can bias parameterestimates, lead to Type I and Type II errors, and result ininvalid conclusions (Jedidi et al. 1997). Consider the followingtechnology acceptance model (TAM) example: Aresearcher is interested in individuals’ intention to use an ITsystem or service (Davis et al. 1989; Venkatesh 2000;Venkatesh and Davis 2000; Venkatesh et al. 2003). Informedby existing theory, the researcher proposes a model in whichperceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU)of the IT system explain intention to use the system (IU)(Figure 1). The empirical results reveal that PU and PEOUare equally important in explaining IU. However, the theoryand model overlook the two underlying groups: experiencedIT users (Figure 1a, segment 1) and inexperienced IT users(Figure 1a, segment 2). Experienced users show a strongpositive relationship between PU and IU and a weak, or nonsignificant,relationship between PEOU and IU. In contrast,inexperienced users show a strong positive relationshipbetween PEOU and IU and a weak, or nonsignificant, relationshipbetween PU and IU (Figure 1a). In this scenario,drawing inferences based on results from the overall samplewould lead to Type I errors as we would be overgeneralizingthe significant findings from the overall sample to theunderlying user groups, one with a nonsignificant estimate forPEOUIU and the other with a nonsignificant estimate forPUIU. If the model is not refined to accommodate thisunobserved heterogeneity, a system that is unsuitable foreither user group (i.e., one with average usefulness andaverage ease of use) may be provided to all users.

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