科学计量学的挑战

科学计量学的挑战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学技术文献出版社
作者:洛埃特·雷迭斯多夫
出品人:
页数:322
译者:乌云
出版时间:2003-3
价格:22.00元
装帧:平装
isbn号码:9787502342128
丛书系列:
图书标签:
  • 科学计量学
  • 方法论
  • 文献分析
  • 情报学
  • Methodology
  • Loet
  • Leydesdorff
  • 科学计量学
  • 计量学
  • 科学评价
  • 学术研究
  • 科研管理
  • 学术发展
  • 引文分析
  • 科技政策
  • 学术影响力
  • 研究评估
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

计量经济学前沿:数据、模型与政策应用 内容简介 本书深入探讨了现代计量经济学的前沿领域,聚焦于如何利用严谨的统计学工具和计算方法,解决当代经济学研究中的核心难题。全书结构严谨,内容涵盖了从基础理论到复杂模型构建、再到实际政策评估的完整链条,旨在为经济学、金融学、公共政策及数据科学领域的研究人员、高级学生和从业者提供一个全面而深入的知识框架。 第一部分:计量经济学基础与现代回归方法的重构 第一章:计量经济学范式的演进与大数据挑战 本章首先回顾了经典计量经济学的理论基石——高斯-马尔可夫定理的适用边界,重点分析了在处理高维数据、非线性关系以及内生性问题时,传统方法所面临的局限性。随后,引入了现代计量经济学对“大数据”的处理哲学,探讨了如何从海量、异构的数据集中提取有效信息,并强调了数据质量和样本选择偏误在现代研究中的决定性作用。本章特别关注了因果推断在计量经济学中的核心地位,为后续章节奠定了理论基础。 第二章:工具变量(IV)与广义矩估计(GMM)的深化应用 内生性问题是计量经济学研究中最持久的挑战之一。本章对工具变量(IV)方法进行了详尽的阐述,不仅涵盖了传统的两阶段最小二乘法(2SLS),更深入剖析了当工具变量数量多于内生变量时(即“过度识别”)的系统GMM(System GMM)估计。我们详细讨论了检验工具变量有效性的关键方法,如Sargan/Hansen检验,并阐释了在工具变量选择不当时可能导致的估计偏差。此外,本章还引入了弱工具变量(Weak Instruments)的诊断与处理策略,例如基于LMPV(Limited Information Maximum Likelihood)的稳健估计。 第三章:面板数据模型的高级处理:动态与异质性 面板数据因其在控制个体异质性和捕捉动态效应方面的优势,成为实证研究的主流。本章系统地梳理了固定效应(FE)和随机效应(RE)模型的选择标准和局限性。重点放在动态面板模型,如Arellano-Bond的差分GMM(DIF-GMM)和Blundell-Bond的系统GMM,详细解析了它们如何解决“动态效应下GMM估计的一致性”问题。同时,探讨了基于高频面板数据的处理效应估计,如双重差分法(DID)的最新拓展,包括多期DID和基于时间趋势匹配的改进方法。 第二部分:因果推断的革命:准实验设计与机器学习融合 第四章:断点回归设计(RDD)的精细化操作与边界分析 断点回归(Regression Discontinuity Design, RDD)作为最接近随机对照试验(RCT)的准实验方法,在政策评估中占据了核心地位。本章从理论上界定了清晰断点(Sharp RDD)和模糊断点(Fuzzy RDD)的适用条件。实践层面,本章详细介绍了带宽(Bandwidth)选择的科学依据,包括基于均方误差(MSE)最优化的方法,并深入探讨了多项式阶数选择对结果稳健性的影响。我们还展示了如何使用非参数核函数估计来平滑处理不连续点附近的局部效应。 第五章:倾向得分匹配(PSM)的校准与高维协变量处理 倾向得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是处理选择性偏误的有力工具。本章超越了基础的最近邻匹配,重点讨论了如何在高维协变量空间中实现有效匹配,包括核匹配(Kernel Matching)和基于密度的匹配方法。关键部分在于识别和处理“共同支撑区”(Common Support)的不足,并介绍了匹配质量的检验,如协变量平衡检验(Covariate Balance Checks)的严格执行标准。 第六章:计量经济学中的机器学习:预测与因果推断的交织 本部分是全书的亮点之一,探讨了如何利用机器学习(ML)方法增强计量经济学的分析能力。我们探讨了 Lasso、Ridge 回归在变量选择和处理多重共线性中的应用,以及随机森林(Random Forest)和梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM)在非线性预测模型中的性能。核心是介绍因果推断领域对ML的引入,如“双重稳健估计”(Double/Debiased Machine Learning, DML),该方法利用ML模型来预测干扰项和处理分配,从而在保持因果推断有效性的同时,更好地拟合复杂的函数形式。 第三部分:时间序列、波动率建模与金融计量 第七章:高级时间序列分析:非线性与长期依赖 本章聚焦于处理金融和宏观经济数据中普遍存在的非线性特征。从传统的ARIMA模型出发,深入讲解了广义自回归条件异方差模型(GARCH)家族,包括EGARCH、GJR-GARCH,用于捕捉波动率的聚类效应和杠杆效应。此外,还探讨了时间序列中的协整(Cointegration)检验,如Engle-Granger和Johansen检验,以及向量自回归模型(VAR)在宏观经济冲击分析中的应用。 第八章:波动率建模与风险管理的应用 金融计量学的关键在于对风险和波动的准确刻画。本章详细介绍如何使用多变量GARCH模型(如DCC-GARCH)来估计资产收益之间的时变相关性,这对投资组合优化至关重要。我们还引入了基于跳跃扩散过程(Jump-Diffusion Processes)的模型,用于描述资产价格的极端事件。在实际应用中,本章展示了如何将这些模型应用于计算风险价值(Value-at-Risk, VaR)和预期亏损(Expected Shortfall, ES)。 第四部分:政策评估与政策工具的计量经济学视角 第九章:合成控制法(SCM)在宏观政策评估中的严谨构建 合成控制法(Synthetic Control Method, SCM)已成为评估单一实体(如一个国家或一个州)重大政策干预效果的标准工具。本章细致讲解了SCM的构建逻辑,强调了“权重优化”的重要性,即如何通过加权组合对照组,以最大程度地拟合干预发生前的趋势。我们详细讨论了如何进行稳健性检验,包括“反事实检验”和“安慰剂检验”,以确保估计结果的可靠性。 第十章:计量经济学的稳健性与报告规范 本章总结了实证研究的最终要求:稳健性。我们详细介绍了在处理回归结果时必须执行的多种稳健性检验,包括:更换核心回归方法(如从OLS到LAD)、改变样本范围、调整模型设定(如排除或加入潜在控制变量),以及应对异方差和序列相关的稳健标准误(如HAC/HCC标准误)的使用。最后,本章提出了在顶级期刊发表计量经济学研究时应遵循的报告规范和透明度要求,以增强研究的可重复性和可信度。 总结 《计量经济学前沿:数据、模型与政策应用》不仅是理论手册,更是一本实践指南。它旨在培养读者在面对真实世界复杂经济问题时,能够批判性地选择和应用最合适的计量工具,并以最严谨的方式呈现研究发现。本书的深度和广度确保了读者能够掌握当前经济研究领域中最具影响力的分析技术。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

当我拿到《科学计量学的挑战》这本书,我最开始的设想是,这大概会是一本相当枯燥、充满了学术术语和统计公式的理论书籍,适合那种已经在这个领域深耕多年的研究者阅读。然而,当我迫不及待地翻开它,我发现我的预设完全错了,这本书带给我的惊喜远远超过了我的想象。作者的写作风格非常独特,他并没有一开始就扑面而来地介绍那些复杂的模型和算法,而是用一种娓娓道来的方式,从科学计量学的历史发展源头讲起,勾勒出这个学科是如何在时代的洪流中不断演进,又是如何从最初的简单统计,发展到如今可以预测科学趋势、评估研究价值的强大工具。我尤其欣赏他对于“科学计量学”这个词本身的解析,他不仅仅是罗列它的定义,而是深入剖析了“科学”和“计量”这两个词语结合所蕴含的哲学意义和现实挑战。他通过大量具体的案例,比如如何通过文献分析来发现新兴的研究领域,如何评估一个科研项目或者一个研究团队的产出价值,甚至是如何通过科学计量学的分析来影响政府的科技政策导向,让我真切地感受到了这个学科的强大生命力和实际应用价值。书中对一些传统科学计量学指标的批判性分析,更是让我印象深刻。他并没有回避这些指标的局限性,反而深刻地指出了过度依赖单一指标可能带来的偏差和误导,并提出了一些更具前瞻性和包容性的评估方法。这种勇于挑战既有理论、不断探索更优解决方案的态度,让我看到了科学计量学自身也在不断进步和发展的生命力。这本书不仅让我了解了科学计量学的“是什么”,更让我思考了“为什么”以及“如何更好地去做”,它为我打开了一个全新的视角,让我意识到,科学计量学不仅仅是技术工具,更是一种思维方式,一种理解科学进步规律的全新维度。

评分

当《科学计量学的挑战》这本书呈现在我眼前时,我脑海中闪过的第一个念头是:这又是一本关于学术论文引用、影响因子之类的书吧?作为一个对这些概念已经有所了解,但又不深究的读者,我带着一种“似曾相识”的预设心情翻开了它。然而,这本书的精彩之处在于,它远远超出了我的预期,并且以一种极其出人意料的方式,重新定义了我对科学计量学的理解。作者并非仅仅罗列枯燥的数据和统计模型,而是将科学计量学置于更广阔的社会和文化语境中进行探讨。他深入分析了科学计量学是如何影响着科学资源的分配、科研人员的评价体系,甚至是如何塑造着我们对“科学成功”的定义。我尤其被他对于“科学发现的隐藏模式”的解析所吸引。他并没有局限于已经成熟的研究领域,而是将目光投向那些新兴的、甚至是跨学科的交叉领域,并试图通过计量学的手段,挖掘出其中潜在的创新种子和未来方向。这种前瞻性的视角,让我感到耳目一新。书中对于各种科学计量学指标的运用和局限性的讨论,也非常深刻。他并没有一味推崇或者贬低任何一种指标,而是强调了在不同的研究场景下,需要采取不同的评估策略,并且要警惕任何一种单一指标可能带来的片面性判断。这种辩证的思维方式,让我受益匪浅。此外,他对科学计量学在不同国家和文化背景下的应用差异的分析,也让我意识到了这个学科的复杂性和多样性。这本书让我深刻认识到,科学计量学并非只是一个技术性的工具,更是一种理解科学本质、把握科学未来发展的哲学思考和战略规划。它为我提供了一个全新的视角,让我能够以一种更深刻、更全面的方式来理解科学世界的运作规律。

评分

《科学计量学的挑战》这本书,我拿到手的时候,其实内心是带着一丝好奇又有一点点忐忑的。说实话,科学计量学这个概念对我来说,一开始是比较陌生的,感觉上像是充满了各种数据、算法、以及晦涩的学术论文的领域,不知道这本书能不能在我这个“门外汉”看来,将这个复杂的学科变得易于理解。然而,当我翻开第一页,我就被作者的文字深深吸引了。他并没有一开始就抛出大量的公式和模型,而是从一个非常宏观的视角出发,勾勒出了科学计量学在当今社会中的重要性和发展脉络。他用生动的例子,比如诺贝尔奖的预测、科研机构的评估、甚至国家科技政策的制定,来阐释科学计量学是如何渗透到我们生活的方方面面,又是如何影响着科学研究的方向和资源的分配。我尤其喜欢他对于“影响力”这个概念的探讨,他并没有简单地将影响力等同于论文引用次数,而是深入分析了不同学科、不同研究阶段,以及不同类型的影响力(比如社会影响力、政策影响力)的复杂性。这让我意识到,科学计量学远不止是冰冷的数字游戏,更是一门试图理解和量化科学活动背后价值的艺术。书中对于一些经典的科学计量学指标的介绍,也做到了深入浅出,比如他详细解释了什么是“期刊影响因子”以及它背后隐藏的统计学原理,同时也不忘警示读者,不要过度依赖单一指标,而要结合实际情况进行综合分析。这种既有理论深度又不失实践指导意义的写作风格,让我在阅读过程中,仿佛置身于一个由数据编织而成的知识网络中,并且能够清晰地看到这个网络是如何构建、运作,以及如何引导我们走向更前沿的科学探索。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导,带领我穿越科学计量学的复杂地形,让我对这个领域有了全新的认识和更深刻的理解,也让我开始思考,在未来的科研工作中,如何更有效地利用科学计量学的工具来指导自己的研究方向和成果传播。

评分

在拿到《科学计量学的挑战》这本书之前,我对科学计量学的理解,大概停留在“研究论文数量和引用次数”的层面,感觉像是一堆枯燥的数据统计,离我的实际研究工作似乎有些距离。然而,这本书彻底颠覆了我的认知。作者的叙事方式非常引人入胜,他没有直接抛出那些让人生畏的学术术语,而是从科学发展和社会进步的宏观视角切入,深刻阐述了科学计量学为何如此重要,又是如何悄无声息地影响着我们对科学知识的认知和对科研活动的评价。我尤其欣赏他对“发现”这一科学核心过程的计量学解读。他通过分析大量的历史案例,比如DNA双螺旋结构的发现、量子力学的诞生等,来展示科学计量学如何能够捕捉到科学研究中的创新脉冲,如何识别那些具有潜在颠覆性意义的研究方向,甚至是如何在海量的科研文献中“淘金”,发现那些被忽视但却极具价值的研究成果。书中对于不同学科领域的科学计量学特征的对比分析,也让我大开眼界。他指出,不同学科在研究范式、合作模式、以及成果传播方式上存在巨大差异,因此,简单套用一套计量学工具是行不通的,必须根据学科特点进行定制化的分析。这种对学科差异性的深刻理解,让我觉得作者的论述非常贴近实际,并且具有很强的指导意义。此外,他对新兴计量学方法的探讨,比如基于知识图谱和人工智能的分析,让我看到了科学计量学未来的发展方向,也让我意识到,作为一名研究者,必须保持开放的心态,不断学习和适应新的研究工具和方法。这本书不仅让我对科学计量学有了更全面的认识,更激发了我利用这些工具来更好地规划自己的研究,以及更准确地评估自己研究价值的动力。

评分

翻开《科学计量学的挑战》这本书,我首先感受到的是一种豁然开朗的清晰感。在我原有的认知里,科学计量学似乎是一个与我的日常学习研究相去甚远的领域,充满了专业术语和复杂的数据模型。然而,作者以一种极其流畅且富有洞察力的叙事方式,将这个学科的精髓一一展现。他并没有回避科学计量学的复杂性,但也没有让它变得令人生畏。相反,他通过引人入胜的案例,例如如何通过文献计量学来追踪一项基础研究的演进过程,如何评估一个科研机构的创新产出,甚至是如何分析一个新兴学科的崛起路径,让我瞬间领悟到科学计量学在现代科学研究和知识传播体系中的核心地位。我尤其赞赏作者对“科学发现的‘脉冲’和‘引爆点’”这一概念的深入剖析。他不仅仅是描述了科学研究的线性发展,更是试图通过计量学的方法,去识别那些具有颠覆性意义的“飞跃”和“突破”。这种对科学创新本质的量化探索,让我耳目一新。书中对传统科学计量学指标的批判性反思,也极具价值。他并没有简单地肯定这些指标的有效性,而是深入分析了它们在不同学科、不同研究阶段所可能存在的局限性和误导性,并提出了更具前瞻性和包容性的评估维度。这种严谨求实的学术态度,让我看到了科学计量学作为一个不断发展和自我完善的学科的生命力。这本书为我提供了一个全新的视角,让我能够更深刻地理解科学活动的内在规律,更有效地评估研究成果的价值,甚至为未来的科研规划提供有力的指导。它让我意识到,科学计量学并非仅仅是一种工具,更是一种理解和驾驭科学知识体系的全新思维方式。

评分

当《科学计量学的挑战》这本书摆在我面前时,我坦白说,科学计量学这个词对我来说,还停留在“知道有这么个东西”的层面,脑海里充斥着各种复杂的公式和冰冷的数字。我担心这本书会是一本晦涩难懂的学术专著,而我作为一个普通读者,可能难以消化其中的内容。然而,令我意外的是,作者以一种极其平易近人、引人入胜的笔触,为我打开了科学计量学的大门。他并没有直接深入到复杂的模型计算,而是从更宏观、更具时代感的视角,阐述了科学计量学在当今社会中的重要性和不可或缺性。他用大量生动鲜活的例子,比如某项科学突破是如何被计量学捕捉到的,某个研究团队的科研实力是如何通过计量学评估出来的,甚至是如何通过计量学分析来预测科技发展的未来趋势,让我真切地感受到了这个学科的强大魅力和实际应用价值。我特别欣赏他对“科学发现的内在逻辑”这一方面的解读。他并非简单地描述了科学发现的过程,而是试图通过计量学的工具,去解析这些发现是如何孕育、如何传播、以及如何产生深远影响的。这种对科学背后驱动力的挖掘,让我觉得非常深刻。书中对于不同计量学指标的优劣势分析,也做到了客观而深刻。他并没有简单地强调某种指标的优越性,而是指出,每种指标都有其适用范围和局限性,关键在于如何根据具体的研究问题和情境,进行恰当的选择和综合运用。这种辩证的分析,让我学到了如何更批判性地看待和使用这些计量学工具。这本书让我对科学计量学有了颠覆性的认识,它不再是遥不可及的学术概念,而是能够帮助我们更深入地理解科学、更有效地进行科学研究、甚至更准确地把握科技发展方向的强大思想和方法论。

评分

初次拿到《科学计量学的挑战》这本书,我心中怀着一种复杂的情绪——既有对科学计量学这个新领域的强烈好奇,又有一点点对它可能过于理论化、难以理解的担忧。毕竟,我并非科班出身,对于“计量”这个词自带一种距离感。然而,这本书的开篇就以一种非常吸引人的方式,将我带入了科学计量学的大门。作者的文笔流畅,叙事清晰,他没有急于抛出那些让人望而生畏的公式和模型,而是从一个更宏观、更具人文关怀的视角,阐述了科学计量学在现代社会中的重要意义和作用。他通过大量的案例,比如如何通过文献分析来追踪一项科学发现的源头,如何评估一个科研机构的创新能力,甚至是如何预测一个新兴学科的未来发展趋势,让我真切地感受到了科学计量学的生命力和实际应用价值。我尤其欣赏作者对“科学发现的轨迹”这一概念的深入探讨。他不仅仅是描述了这些轨迹,更是试图通过计量学的工具来分析这些轨迹的形成机制,以及如何从中提炼出驱动科学进步的关键要素。这种将抽象的科学过程量化、可视化的尝试,让我觉得非常新颖和震撼。书中对传统科学计量学指标的批判性反思,也让我受益匪浅。他并没有简单地肯定或否定这些指标,而是深入分析了它们在不同情境下的适用性和局限性,并提出了一些更具前瞻性和包容性的评估方法。这种开放式的讨论,让我看到了科学计量学作为一个不断发展的学科所展现出的活力和智慧。这本书不仅让我对科学计量学有了全新的认识,更让我开始思考,如何将这些科学计量学的理念和方法应用到我自身的学习和研究中,以更科学、更有效的方式来推进我的学术追求。

评分

初次拿到《科学计量学的挑战》这本书,我带着一种对科学计量学这个概念的模糊印象,以及对它是否会过于学术化、难以消化的担忧。我的知识储备中,关于这个领域的了解,大概仅限于一些关于论文发表和引用统计的皮毛。然而,当我迫不及待地翻开这本书,我立刻被作者的写作风格所吸引。他并没有上来就抛出那些令人望而生畏的术语和模型,而是以一种非常清晰、流畅的方式,将我带入了一个全新的知识领域。作者从科学计量学的历史渊源讲起,生动地描绘了它如何在科技飞速发展的时代背景下,逐渐演变成一门重要的学科。他用大量的、极具说服力的案例,来展示科学计量学在理解科学发展脉络、评估研究价值、乃至影响国家科技政策制定等方面的关键作用。我尤其欣赏他对“科学发现的边界”这一概念的深入探讨。他并没有将科学计量学仅仅视为对现有科学成果的量化和评估,而是试图通过计量学的工具,去探索那些尚未被发现的科学疆域,去识别那些具有潜在颠覆性意义的研究方向。这种对未知领域的探索精神,让我感到非常振奋。书中对不同科学计量学方法的比较和反思,也让我印象深刻。他并没有一味地推广某种特定的方法,而是强调了在不同的研究情境下,需要采取不同的计量学策略,并且要警惕任何一种方法可能带来的片面性和局限性。这种严谨而不失灵活的学术态度,让我看到了科学计量学作为一个不断发展和自我完善的学科所展现出的生命力。这本书让我对科学计量学产生了全新的认识,它不再是遥不可及的学术理论,而是能够指导我们更好地理解科学、参与科学、甚至推动科学进步的有力工具。

评分

我拿到《科学计量学的挑战》这本书的时候,内心是带着一份对未知领域的探索欲,但同时也夹杂着一丝对科学计量学这个专业名词的陌生感。我一直认为,这大概会是一本充斥着专业术语和复杂模型的书,可能不太容易读懂。然而,我的这种顾虑在翻开第一页后就烟消云散了。作者的写作风格非常独特,他并没有上来就给读者灌输那些晦涩难懂的理论,而是用一种非常流畅、富有逻辑性的语言,为我们描绘了一幅科学计量学的全景图。他从科学计量学的历史演进讲起,讲述了它如何从最初的简单文献统计,逐渐发展成为一门能够洞察科学发展趋势、评估研究成果价值、甚至影响科研政策制定的重要学科。我尤其喜欢他对于“科学发现”的计量学视角。他用生动形象的例子,比如分析一项突破性研究的“引爆点”,或者揭示一个新兴研究领域的“基因图谱”,让我真切地感受到了科学计量学在识别和推动科学创新方面的强大力量。书中对于不同科研评估指标的深入剖析,也让我印象深刻。他不仅解释了各个指标的计算方法和原理,更重要的是,他批判性地指出了这些指标的局限性和可能存在的偏颇,并提出了更加全面、多维度的评估方法。这种严谨而不失灵活的学术态度,让我看到了科学计量学自身也在不断进步和自我完善。这本书让我意识到,科学计量学并非只是冷冰冰的数据分析,它更是一种理解科学发展规律、优化科研资源配置、乃至推动科学进步的重要思维方式和方法论。它为我打开了一个全新的视野,让我能够以更宏观、更具洞察力的视角来审视科学研究。

评分

初次翻阅《科学计量学的挑战》,我带着一种复杂的心情——既对这个看似高深的领域充满好奇,又隐隐担心自己能否跟上作者的思路。要知道,科学计量学在我看来,一直是一个与冰冷数据、复杂算法紧密相连的学科,感觉阅读门槛很高。然而,这本书的开篇就给了我一个巨大的惊喜。作者以一种极具启发性的方式,将科学计量学的宏大图景徐徐展开,它不再是枯燥的公式堆砌,而是化身为理解科学发展脉络、评估研究价值、乃至影响科研政策的强大引擎。他并没有急于深入技术细节,而是巧妙地从“为什么我们需要科学计量学”这一根本性问题切入,通过对诺贝尔奖的产生机制、国家级科研项目的评估体系、甚至是新兴科学领域的发现路径等具体生动的例子进行剖析,让我瞬间领悟到科学计量学在现代社会中的核心地位和关键作用。我尤其赞赏作者对“科学影响力”的深度解读。他并没有仅仅停留在引用次数这个最表面的指标上,而是细致地阐述了不同学科、不同时间尺度、以及不同类型的“影响力”之间的差异,比如学术影响力、政策影响力、以及更广泛的社会影响力。这种对概念的精细辨析,让我意识到,量化研究的复杂性和微妙之处。书中对于各种科学计量学指标的介绍,也做到了恰到好处。他不仅清晰地阐述了各项指标的原理和计算方法,更重要的是,他毫不避讳地指出了这些指标的局限性和潜在的滥用风险,并提出了如何进行更科学、更全面的评估的思考。这种批判性的视角,让我看到了作者严谨的学术态度和对学科发展的深切关注。这本书让我对科学计量学产生了颠覆性的认识,它不再是遥不可及的理论,而是触手可及、能够指导实践的有力工具,为我理解和参与科学研究提供了一个全新的维度。

评分

翻译得不好,很难理解。

评分

翻译得不好,很难理解。

评分

翻译得不好,很难理解。

评分

翻译得不好,很难理解。

评分

翻译得不好,很难理解。

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有