云南省人行调统处高午春、张志武同志来稿,就财税体制改革对企业的影响问题提出了建议

财税体制改革是加快我国经济体制改革的重要举措,它通过调整中央与地方的利益分配格局,保证国家财政收入的合理增长,逐步提高中央财政收入的比重,增强中央政府的宏观调控能力,有助于促进整个国民经济稳定、协调的发展。一、做好财政调控与金融调控的有效配合。财政分配的特点是无偿性,是一种直接改变所有权或支配权的行为,而信用分配的特点是有偿性,因而财政调控可以起到金融调控无法起到的作用。财税体制改革后,财政宏观调控能力明显增强。

MTI翻译实践报告写作探讨

翻译硕士专业学位论文是培养和检验翻译硕士毕业生理论知识与实践能力的重要环节和手段。本文聚焦翻译硕士专业学位论文中使用频率最高的翻译实践报告,综合分析了学界关于其写作模式与写作内容的共识和争议,提出了相应的对策和建议,旨在帮助读者厘清翻译实践报告的写作框架和写作要点,为撰写翻译实践报告提供指导和借鉴。

教学转型背景下理工类院校ESP教师的身份认同研究

理工类院校大学英语教学改革逐步由通用英语教学向专门用途英语教学转型,对担任大学英语课程的教师提出了新的挑战和要求。通过采访六位经历了教学转型的教师,发现该群体身份认同一般,转型过程中的身份认同主要体现为语言传授者、教改适应者、就业帮助者和转型迷茫者。同时分析了影响该群体教师身份认同的主要因素,期待为高校ESP课程建设、教师转型发展提供借鉴。

金融支持云南绿色能源与先进制造业深度融合调研报告

本文基于云南省当前绿色能源与先进制造业发展实际,探讨推进二者深度融合过程面临的主要困难和问题,对绿色能源与先进制造业融合发展向何处去的问题进行深入探讨和思考,探寻金融支持云南省绿色能源与先进制造业融合发展更加有效的实施路径。一、研究背景及意义云南拥有丰富的绿色能源,目前,已经有相当数量绿色先进制造业落地全省各州市,有力推动云南产业强省建设。同时,云南省“生态文明建设排头兵”战略定位,决定了全省工业发展上必须有区域特色,将绿色能源融入制造业升级过程中。大力发展绿色先进制造业,实现先进制造业“绿色化”是云南省产业强省战略的必然选择。金融是实现经济增长及产业结构升级的助推器。

猪产仔数性状基因效应与有效基因数的研究

利用太湖猪（Ｐ１）、长白猪（Ｐ２）、杂交一代（Ｆ１）、杂交二代（Ｆ２）、杂交三代（Ｆ３）；和回交一代（Ｂ２）等６个世代产仔数的材料，分析了猪产仔性状的基因效应和基因数。结果表明上位效应不显著，猪产仔数性状符合加性－显性遗传模式，受一个有效基因控制。太湖猪产仔数性状基因加性值比长白猪高１．３９头，太湖猪高产仔数基因对长白猪等位基因呈显性，显性度为０．８１。

深度学习框架下类别不平衡数据情感分析

[目的/意义]将类别不平衡学习方法与深度学习相结合,提升数据不平衡分布下情感分析的性能。[方法/过程]提出LSTM深度学习框架下自适应不平衡数据情感分析方法。不平衡程度低时,对少数类样本进行过采样,然后利用LSTM进行深度学习训练;不平衡程度高时,对多数类样本进行多组均衡化欠采样,然后分别对每组训练数据学习LSTM模型,最后通过集成学习方法,获得最终情感分类结果。[结果/结论]在网络商品评论语料库上的实验结果显示,本方法可以提升类别不平衡数据的深度学习性能,实现不平衡数据的自适应情感分析。

学术大数据驱动下图书馆一流学科精准服务研究

"双一流"建设背景下,基于学术大数据的精准服务已成为图书馆支撑一流学科建设的服务创新点。设计了基于学术大数据的一流学科精准服务体系架构,介绍了面向高校规划者、管理者和科研人员三种不同类型学科用户的图书馆一流学科精准服务应用,探讨了精准服务的实施路径,以期为图书馆一流学科服务的进一步发展提供创新思路。

中国青少年足球运动员培养的目标人群定位及模式研究

青少年足球运动员培养主要存在以下几个方面的问题:青少年足球运动员培养目标人群定位过于单一,局限于人数偏少的运动员群体,而忽略了人数众多的在校学生群体;在校学生模式自身的理论、实践体系尚不完善,并且与运动队模式之间缺少衔接,造成2种培养模式的相对封闭,未能达到取长补短的目的。为了解决上述问题,采用文献资料法、逻辑分析法、专家访谈法等进行研究。通过研究明确青少年足球运动员培养的目标人群定位问题;探索性地提出建立协调机构来解决在校学生模式与运动队模式之间的协调发展问题;同时,针对在校学生提出建立培训基地进行青少年足球运动员培养的全新培养模式;此外,还对运动队中淘汰运动员的输送等问题进行初步研究。

基于面的矿山井巷三维模型算法研究与实现

结合前人的研究,在基于面的矿山井巷模型建模的算法,特别是井巷的相交处理算法中,融入逐层分解的思想,同时通过Python编程语言有效地实现建模算法,计算出模型数据,再结合开源动画软件Blender基于面的三维可视化技术资源,从而实现矿山井巷模型的自动建模。研究发现基于面模型的算法能够很好适应复杂井巷模型的构建,也能巧妙地处理井巷相交这一建模难题;结果验证了算法能有效地实现对矿山井巷立体,直观,准确的三维自动建模。

基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测

当软件历史仓库中有标记训练样本较少时,有效的预测模型难以构建.针对此问题,文中提出基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测方法.在第一阶段的学习中,利用稀疏表示分类器将大量无标记样本通过概率软标记标注扩充至有标记训练样本集中.再在扩充后的训练集上进行第二阶段的鉴别字典学习,最后在学得的字典上预测缺陷倾向性.在NASA MDP和PROMISE AR数据集上的实验验证文中方法的优越性.

家畜遗传特性系统保存数学模型及应用研究

为克服现有保种方法不利于品种选育提高，以及实际中带有选育的保种将造成许多遗传特性丢失的弊端，本文提出了家畜遗传特性系统保存数学模型，以期在统一确立保存目标的前提下，将保存目标系统地分配给各个品种，扩大遗传特性保存范围。该模型中目标函数一是遗传特性尽可能在表现突出的品种中保存，二是保存特性与选育特性之间遗传正相关尽可能大，负相尽可能小；约束条件一是遗传特性ｊ最多在ｔ＿ｊ个品种中保存，二是品种ｉ最多保存ｂｉ个特性。文中最后给出了该模型在制定中国地方猪种遗传特性保存方案的应用实例。

中国地方猪种遗传资源系统保存策略与方案

针对中国地方猪种遗传资源保存要以活体保种为主要形式,且面临经济特性选育提高,以及品种数量多的三大特点,为突破以Wright有效含量为核心的保种理论关于避免选择等条件的限制,本文提出了变无目标的随机保种为有目标保种,变避免选择的静态保种为利用选择的动态保种,变各品种互不联系的孤立保种为特性统一分配的系统保种策略,并通过特性系统分配多目标规划数学模型,给出了中国猪种质特性的保存方案。该模型有两个目标,一是使特性安排在表现最突出的品种中保存,二是使品种选择特性之间遗传正相关大,负相关小。

中国地方猪种遗传资源系统保存模型与方案

面对中国地方猪种遗传资源保存要以活体保种为主要形式，且面临经济特性选育提高，以及品种数量多的三大特点，为突破以Ｗｒｉｇｈｔ有效含量为核心的保种理论关于避免选择等条件的限制，提出了变无目标的随机保种为有目标保种，变避免选择的静态保种为利用选择的动态保种，变各品种互不联系的孤立保种为特性统一分配联合保种的多目标规划数学模型，该模型有两个目标，一是使特性安排在表现最突出的品种中保存，二是使品种选择特性之间遗传正相关大，负相关小。最后给出了中国猪种质特性的系统保存方案。

中小型矿山采空区安全预警等级评分方法及应用

针对中小型矿山技术、经济等资源有限的实际情况,提出一套矿山采空区预警等级评分方法,该方法采用定量与定性分析相结合的方式,定量分析声发射监测数据等,为预警评分提供科学的数据支持,定性分析采空区基本状态,将预警评分与采矿人员的主观判断相结合,从而使矿山管理者能方便、简单直接、低成本地得到评分等级,及时了解矿山采空区基本稳定状况。此方法应用于鄂东地区普民铁矿以来,为该矿的日常生产活动提供了信息支持和决策依据,表明预警等级评分方法具有一定的指导意义和实用价值。

基于语义学习的自动图像标注技术研究述评

自动图像标注技术是图像检索技术的最新发展，已经成为机器学习、图像语义理解和信息检索研究领域的热点。本文对自动图像标注目前国内外的研究概貌进行了分析，按照自动图像标注中的关键要点——语义学习的不同，将现有文献中的自动图像标注技术分为三个类别，并对这三个类别分别进行描述，同时总结了自动图像标注派生出的两个新的研究方向。最后对目前研究中存在的问题进行了讨论，并探讨了自动图像标注领域的进一步研究方向。

面向分类的增量字典学习算法

针对面向分类的传统字典学习方法在大数据集上批量学习时计算代价较高的问题,提出一种类特定的增量式字典学习算法。该算法在初始训练集上进行类特定的字典学习得到初始字典,通过增量数据集选取增量字典原子初始值。根据不能在初始字典上稀疏表示且互信息最大的原则,从增量样本集中选取若干样本作为增量字典原子的初始值。在保持原有字典原子不变的情况下,迭代更新编码系数和增量字典原子,直至收敛得到新的字典。利用稀疏表示分类器,在Eclipse数据集和ORL人脸图像数据库上的实验结果验证了该算法的分类有效性和计算代价上的优越性。

图书馆自助阅览室建设研究

为了提升服务水平,图书馆构建了自助阅览室为读者提供更人性化的自助服务。文章从RFID自助借还、图书定位导航、出入门禁管理、自助复印几个方面介绍了自助阅览室服务系统的构成,并就各服务系统的实现进行了实证分析,为图书馆建设和完善自助服务项目提供参考。

基于非负稀疏图的协同训练软件缺陷预测

软件缺陷预测是一种可提高软件系统质量和优化测试资源分配的软件系统可靠性保证方法。当软件历史仓库中有标记训练模块较少时,应用机器学习方法构建有效的预测分类器是一个有挑战性的问题。为此,提出了一种基于非负稀疏图的协同训练软件缺陷预测方法,该方法汇集基于图的半监督学习方法和协同训练方法的优点,对无标记数据进行显示置信度估计。其利用软件模块间的相似性构建一个非负稀疏图,图中边的权重反映了样本间的相似度;利用协同训练的三个分类器对无标记样本的隐式选择和显示计算其所属类别的置信度,选取可靠的无标记样本辅助有标记样本进行训练以减少噪声数据的引入,并逐个迭代更新分类器,直至达到最大迭代次数或分类器识别率降低为止。基于NASA M DP数据集的验证实验结果表明,所提出的方法优于具有代表性的半监督协同训练方法。

学术大数据助力高校学术服务应用研究

数据作为科学研究的驱动力,在高校学术研究与学术服务中充当着重要角色。学术大数据分析与应用作为学术服务机构深化和拓展服务的技术手段受到图情界的关注。通过文献调查,从学术影响力评价、学术推荐和人才发现三个方面研究了学术大数据在高校学术服务中的应用进展,总结了当前应用中存在的问题与挑战,探讨了进一步的研究方向。对学术大数据助力高校学术服务应用给出综合评论,为学术服务的理论研究和实践应用提供参考。

一种梯度功能材质缸套的研究

本文开发了一种石墨梯度分布的贝氏体铸铁缸套,首先,通过水冷金属型离心铸造法生产该铸铁缸套毛坯,其次,将毛坯经粗加工后的半成品进行等温淬火处理,最后,再精加工获得外壁由球状石墨,内壁由蠕虫状石墨,基体组织由针状铁素体和残余奥氏体组成的铸铁缸套;该石墨梯度分布的贝氏体铸铁缸套内壁具有良好的热传导性、耐磨性、耐热疲劳性,外壁具有良好的抗穴蚀性,即其为一种自生的梯度功能铸铁材质,非常适合新一代发动机对缸套性能的要求。