基于无监督表达学习的森林地貌特征建模及林火易发性评估

近几十年来,极具破坏性的森林火灾在全球范围内造成了巨大的损失,且频率仍在逐年提高。基于历史统计数据对林火发生风险进行预测是一个较为可行的防控火灾的方法。传统的统计学习方法多使用人工指定的方式对数据进行降维及特征提取。而随着遥感技术的不断发展,高精度网格化的多维森林地貌信息的获取难度不断降低。使用人工提取特征的方式很难利用这类数据,从而限制了这类方法在真实复杂环境下的性能。为此介绍一种通过深度无监督表达学习对森林地理信息进行建模的全新方法,并借助一组区域火灾风险预测实验对比无监督学习与其对应的有监督模型的性能。结果表明该方法对森林地貌特征建模的有效性。

国有企业经营者收入分配问题研究

一直以来,国有企业作为国民经济的中坚力量,在社会经济发展中发挥着积极作用。随着社会主义市场经济体制的不断深化发展,坚持按劳分配基本原则,构建权责利统一,打造能力强、水平高、业务精的经营者队伍十分必要。因此,本文在系统梳理相关概念的基础上,对现阶段国有企业经营者收入分配中存在的收入差距不断拉大、年薪激励机制作用发挥较为有限、经营者过度职务消费问题凸显、缺乏健全完善的约束机制的问题进行了深刻剖析,并进一步提出了相关激励对策,希望能够切实推进收入分配问题得以妥善解决。