乡村振兴背景下三产有效融合的特色乡村综合发展模式研究——以湖南万樟集团为例

我国企业在推进行业扶贫、扶贫开发等领域,积累了丰富的宝贵经验。根据我国企业实施三产融合发展方式的经验与规则与乡村振兴的发展,发现两者之间需要相互适应,在实践中发现存在的问题和不足,并制订相应的对策,使三产融合与乡村振兴有机地融合起来。研究这种新型的发展方式,有助于实现以产业脱贫带动农户增收,促进乡村振兴。基于湖南万樟公司对于扶贫、乡村振兴等方面的深刻认识,并对其在乡村振兴中的导向功能,研究立足于扶贫与乡村振兴的现实需要,构建一套企业带动脱贫户增收、乡村振兴的理论框架,并对企业对精准扶贫、防止返贫、乡村振兴的路径与效果进行归纳。这对于推进的相关理论与实践有着重要的参考价值。

JOGMEC海外资源开发制度解析及其对我国的启示

日本作为一个资源小国,资源对外依存度极高。在海外资源开发过程中,日本逐步形成了一套独有的开发模式。其中JOGMEC在情报收集提供、出资、技术支持等方面发挥了重要作用,JOGMEC的组织架构和具体职能对于国内相关机构具有很好的示范和学习作用。

2018年铜市场展望

一、中国地产投资下滑将促使全球经济增长放缓中国地产投资与全球外贸活动高度一致,表明是中国房地产拉动了全球外贸活动,进而带动了全球经济。如果把全球看作一个整体,中国地产也是非常重要的边际变量。中国地产投资对中国经济产生了重大影响,又通过外贸对全球经济产生了举足轻重的作用。房地产是中国经济最重要的影响因素,房地产开发投资与工业企业收入、库存、

基于深度学习的LSTM模型在X荧光光谱中的应用

在X荧光光谱分析中,为了解决传统谱分析方法中存在的特征峰计数率损失以及影子峰的问题,本文拟采用一种基于深度学习的长短期记忆(Long and Short Term Memory,LSTM)神经网络模型,该模型对核脉冲幅度时间序列具有较好的适用性,通过对样本的学习能够对核脉冲信号的幅度进行准确估计。鉴于核脉冲信号样本较大,模型训练效率低,特引入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),利用其特有的卷积核结构逐层提取样本特征,能够有效减少样本数量,降低模型训练复杂度。使用粉末铁矿样品测量得到的一系列离线核脉冲序列产生模型训练所需的数据集,该数据集的64000个条目中,44800个用作训练集,12800个用作验证集,余下6400个用作测试集。实验结果表明:训练好的CNN-LSTM模型能够极大地节省训练时间,克服传统方法局部收敛的缺陷,也能够对不同程度畸变的输入脉冲进行准确的参数估计,在训练集和验证集上得到的准确率都高于99%。进一步分析计数修复结果,得到三个影子峰校正比例的平均值为91.52%,表明训练的CNN-LSTM模型对畸变脉冲产生的计数损失的校正比例约为91.52%。该模型能够有效校正因畸变脉冲幅度损失造成的影子峰,改善X射线荧光光谱中特征峰计数率精度,在X射线荧光光谱领域具有较高的应用价值。