喜看金坛如何让村书记有奔头：江苏金坛村党组织和村党组织书记晋档升级活力无限

江苏省金坛市下辖2个省级经济开发区、6个镇和157个村（2013年10月优化为93个）。2010年前，村党组织的年度考核由镇（区）党（工）委负责，村党组织书记（包括其他村干部）的年收入取决于年度考核得分。

卷积神经网络在地球化学异常识别中的应用——以吉林省辉南—江源一带铁矿为例

地球化学异常识别在矿产勘查中发挥着重要作用。本文利用机器学习方法解决矿产勘查问题,有助于人们能全面考虑地质变量并对模型的可靠性进行评价。以吉林省靖宇区铁矿床为研究案例,采用研究区地表Fe元素浓度及分布位置数据,绘制Fe元素浓度图,运用卷积神经网络算法,挖掘地表Fe元素分布与矿体地下位置空间的关系。经过25次训练后,模型的准确率可达到96.88%,损失函数值仅为0.16。通过本文研究发现:卷积神经网络可以深入探索地表元素分布与矿体地下位置联系。该模型揭示出元素在地表的分布与矿体的空间对应关系。传统地球化学异常识别是通过对研究区元素含量水平进行统计分析。在地球化学勘察中仅区分研究区背景和异常,根据背景值的强弱来划分异常,但背景和异常没有一个“清晰”的界限,在不同条件下,背景和异常可以相互转换。在此情形下,仅通过对异常值的识别不能反映地表元素与地下矿体的关联性。本文转变以往思路,运用卷积神经网络模型表达矿体位置与元素分布之间的对应关系,可以为未来地球化学异常识别研究提供参考方向。