在与自己的兴趣与需求关系不太密切的领域，采取什么学习方法进行较单纯的连通（)

A.把个人利益置于首位，过于看重眼前的既得利益

B.固执己见，不肯定或参考别人的意见

C.遇到挫折也不愿求助他人，而是默默地独自忍受

D.以自己的需求与兴趣为中心

A.针对特定顾客的个性化需求，在领域服务系统的基础上加以配置和调整，即可得到相应的服务系统

B.设计、开发、管理服务构件

C.针对某一领域的群体顾客需求来建立领域模型和领域服务系统，识别可复用服务构件，并在其中嵌入一组可配置参数使其具备较高的适应性

D.建立服务业务模型与服务构件之间的关联关系，支持业务模型到服务构件的直接映射

A.构成奸淫幼女罪

B.构成强奸罪

C.情节显著轻微、危害不大。不认为是犯罪

D.构成猥亵儿童罪

A.生产力

B.生产方式

C.经济关系

D.经济体制

A.泄漏系数

B.压力系数

C.温度系数

D.容积系数

A.艺术兴趣

B.艺术审美

C.艺术感受

D.表现与创造

A.肉轮

B.血轮

C.气轮

D.风轮

E. 水轮

A.价值观

B.兴趣

C.能力

D.性格

A.熟悉效应

B.邻近效应

C.相似规则

D.互补规则

利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型

其中，θ_t意味着，我们容许每年的截距有所不同。

(i)用混合OLS估计上述方程，注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10，估计fare提高了多少个百分点？

(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么？它为什么可能不太可靠？如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件，求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较，并评论。

(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是，dist取何值时，log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示：首先计算log(dist)的转折点，然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗？

(iv)现在用随机效应法估计方程。β₁的估计值有何变化？

(v)现在用固定效应法估计方程。β₁的FE估计值是多少？它为何与RE估计值相当类似？(提示：RE估计的入是多少？)

(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗？

(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗？最佳估计值是什么？

A.教学的连续性与逻辑性

B.教学的专业性、学术性、结构性

C.容易忽视儿童的兴趣和需要

D.拓宽儿童的视野