城投公司税务管理存在的问题及对策探析

城投公司在城市基础设施建设以及公共服务当中都发挥着重要作用,税务管理属于其日常运营的关键环节。处于中央督促转型发展的政策背景下,城投企业同样需要进行重大变革。在改革转型之际,城投公司各项经营业务面临的税务风险明显增多,由此也暴露出一系列税务管理问题。文章以城投公司税务管理为主要研究对象,在梳理相关参考文献以及结合国网工作经验的基础上,针对城投公司税务管理存在的主要问题,提出从优化风险评估控制体系、加大基础资料收集力度、打通涉税信息沟通壁垒、遵从税法交流涉税问题等方面入手不断提升城投公司税务管理水平,以期为城投公司不断完善税务管理体系提供理论参考和一定借鉴。

基于演化计算的异常轨迹并行检测算法

异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法(Top-kevolving trajectory outlier detection,TOP-EYE)是一种有效的异常轨迹检测算法。不同于其他算法采用的轨迹距离计算方法,TOP-EYE算法从轨迹的方向和密度角度出发,采用演化计算的方式检测异常。为了提高TOP-EYE算法对海量轨迹数据集异常检测的效率,本文在其基础上提出了基于MapReduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE,PDAT-TOP),利用MapReduce并行计算的优势提高了异常轨迹检测的效率。将算法PDAT-TOP在Hadoop平台上加以实现,实验结果表明,算法PDAT-TOP能够有效地检测异常轨迹,并且具有较高的可扩展性和加速比。

赭曲霉毒素A降解菌的分离筛选及生物学特性研究

试验旨在筛选出对赭曲霉毒素A(Ochratoxin A,OTA)有降解能力的菌株,以用于赭曲霉毒素A污染的饲料谷物降解。研究采集霉变饲料、土壤等样品,通过在LB培养基中添加OTA制成改良固体培养基进行菌株初筛,以初筛菌株对OTA标准品的降解率为指标,采用ELISA法进行复筛;通过形态学、生理生化试验、16S rRNA序列分析等方法对筛选菌株进行鉴定,并对筛选菌株进行耐酸、耐胆盐、模拟人工胃液和肠液耐受性、抑菌性及产酶特性等生物学特性进行研究。结果表明:通过筛选获得1株对OTA降解率为86.31%的菌株MM28,鉴定为解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)。其在pH2.0的酸性液中存活率为52.13%,0.3%胆盐中存活率可达到65.94%,人工模拟胃液和肠液中存活率分别为50.54%和55.68%。菌株MM28发酵上清液对鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella typhimurium)、大肠杆菌(Escherichia coli)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)均有抑制作用。产酶水解圈试验表明,该菌具有产纤维素酶、蛋白酶、淀粉酶及木聚糖酶的活性。综上,筛选获得的高效降解OTA的解淀粉芽孢杆菌有一定的抗逆性、抑菌性及产酶性,有望开发成为降解OTA的益生菌用于饲料工业中。

并行挖掘频繁项目集新算法——MREclat

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,提出了基于Map/Reduce计算模型的并行挖掘算法——MREclat。首先,将水平型数据库转换成垂直型数据库;然后,将转换后的数据按2-项集的前缀分发到各个计算节点上,且在分发数据时引入了均衡策略;接着,在各个计算节点上求出以某一前缀开头的所有频繁项目集;最后,合并各个节点的结果得到所有频繁项目集。介绍了MREclat的设计思想,研究了算法的运行性能。实验结果表明,MREclat算法效率大约是PEclat算法的2倍,加速比性能比PEclat算法提高了64%。

基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法

轨迹异常检测能够用来分析移动对象的异常运动行为,在交通运输、医疗监护等领域都有广泛应用.兴趣区域是移动对象集中活动的区域.本文提出了一种新的兴趣区域间异常轨迹检测算法(Detecting Anomalous Trajectories Between Interest Regions,DATIR).不同于已有的从局部采样点进行检测的算法,DATIR算法综合考虑了轨迹的局部特征和全局特征,利用聚类方法检测兴趣区域间的异常轨迹,并能挖掘出兴趣区域间的正常路径.为了提高海量轨迹数据的异常检测效率,在DATIR算法的基础上,提出了一种并行检测算法(Parallel Algorithm for Detecting Anomalous Trajectories Between Interest Regions,PDATIR).实验结果表明,DATIR算法能够有效地检测兴趣区域间的异常轨迹,并且能够检测出兴趣区域间的正常轨迹;PDATIR算法在大数据集上表现出了明显的性能优势,具有较好的可扩展性和较高的加速比.

利用MapReduce的异常轨迹检测并行算法

异常轨迹检测是移动对象数据挖掘的一个重要研究领域。TRAOD(TRAjectory Outlier Dectection Algorithm)算法是一种经典的异常轨迹检测算法,但它对于海量轨迹数据的异常检测效率低。为提高海量轨迹数据集的异常检测效率,本文提出了一种利用Map Reduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel algorithm for TRAjectory Outlier Detection,PTRAOD),并在此基础上提出了网格索引的异常轨迹检测并行算法(Grid-based Parallel algorithm for TRAjectory Outlier Dectection,GPTRAOD)。GPTRAOD算法在PTRAOD算法的基础上,利用网格索引实现区域查询,进一步提高算法效率。将PTRAOD算法和GPTRAOD算法在Hadoop平台上加以实现,结果表明:本文提出的2个并行检测算法,能实现异常轨迹的检测;GPTRAOD算法的效率优于PTRAOD算法;GPTRAOD算法具有较高的可扩展性和较好的加速比。

绿色车险也低碳

随着环境恶化、气候异常、能源匮乏等现象的日益严重，节能环保、走可持续发展之路越来越受到人们的重视。自2009年哥本哈根气候大会之后，“低碳经济”一下子走红全球。2010年全国两会代表、委员们提交的与“低碳”有关的议案、提案占总量的10％左右，其中最受关注的政协一号提案也力推“低碳经济”。