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减税降费助力打造“中药材行业税收管理”奋进之笔
1
作者
梁兆堂
何继强
《发展》
2019年第8期70-70,共1页
2019年,定西市税务局“规范提升中药材行业税收管理”项目被确定为市政府“紧握奋进之笔,书写得意之作”项目,年度目标是规范中药材行业税收管理,防范系统性虚开风险,力争年底中药材行业销售收入、入库税款明显增长,促进产业发展,达到...
2019年,定西市税务局“规范提升中药材行业税收管理”项目被确定为市政府“紧握奋进之笔,书写得意之作”项目,年度目标是规范中药材行业税收管理,防范系统性虚开风险,力争年底中药材行业销售收入、入库税款明显增长,促进产业发展,达到留住税源、药农增收、助力产业脱贫的目的.随着大规模减税降费政策的出台实施,定西市税务局积极谋划,制定季度推进计划,主动配合市政府监督考核,确保稳步有序推进,目前各项工作进展顺利.
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关键词
税收管理
中药材
行业
减税
产业发展
销售收入
监督考核
市政府
下载PDF
职称材料
耦合卡尔曼滤波和多层次聚类的中国PM_(2.5)时空分布分析
被引量:
9
2
作者
刘鹏华
姚尧
+3 位作者
梁昊
梁兆堂
张亚涛
王昊松
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期475-485,共11页
近年来,细颗粒物污染尤其是PM_(2.5)受到人们越来越多的关注,研究PM_(2.5)的时空分布规律也具有越来越重大的意义。传统的遥感反演方法模型复杂,且不能揭示近地表面的PM_(2.5)分布规律。地面监测站的建设为PM_(2.5)的研究提供了更实时...
近年来,细颗粒物污染尤其是PM_(2.5)受到人们越来越多的关注,研究PM_(2.5)的时空分布规律也具有越来越重大的意义。传统的遥感反演方法模型复杂,且不能揭示近地表面的PM_(2.5)分布规律。地面监测站的建设为PM_(2.5)的研究提供了更实时的观测数据,但由于测量噪声的影响,观测数据存在不准确的极端异常值。为了揭示中国PM_(2.5)的时空分布特征,本研究采用Kalman滤波对2015年中国338个城市的空气质量监测网络大数据进行最佳估计,并分析其时空特征。同时,根据中国各城市的PM_(2.5)浓度的时序分布,采用基于DTW的K-Medoids聚类方法将其分为4个等级,并采用q统计量来评估PM_(2.5)浓度分布的空间分层异质性。结果表明,采用Kalman滤波能有效去除数据噪声,峰值信噪比(PSNR)明显增大。在时空分布上,中国PM_(2.5)时间分布曲线呈现"U"形,冬季PM_(2.5)浓度明显高于夏季,且日变化曲线呈现"W"形;秋冬季PM_(2.5)浓度的空间分层异质性非常显著,且空间分布呈现"双核分布",重污染区主要分布在华北平原、新疆等地,西藏、广东、云南等地是稳定的空气质量优良区。
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关键词
PM2.5
大数据
卡尔曼滤波
时空分析
K-Medoids
原文传递
题名
减税降费助力打造“中药材行业税收管理”奋进之笔
1
作者
梁兆堂
何继强
机构
国家税务总局定西市税务局
出处
《发展》
2019年第8期70-70,共1页
文摘
2019年,定西市税务局“规范提升中药材行业税收管理”项目被确定为市政府“紧握奋进之笔,书写得意之作”项目,年度目标是规范中药材行业税收管理,防范系统性虚开风险,力争年底中药材行业销售收入、入库税款明显增长,促进产业发展,达到留住税源、药农增收、助力产业脱贫的目的.随着大规模减税降费政策的出台实施,定西市税务局积极谋划,制定季度推进计划,主动配合市政府监督考核,确保稳步有序推进,目前各项工作进展顺利.
关键词
税收管理
中药材
行业
减税
产业发展
销售收入
监督考核
市政府
分类号
F812.42 [经济管理—财政学]
下载PDF
职称材料
题名
耦合卡尔曼滤波和多层次聚类的中国PM_(2.5)时空分布分析
被引量:
9
2
作者
刘鹏华
姚尧
梁昊
梁兆堂
张亚涛
王昊松
机构
中山大学地理科学与规划学院
中山大学广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室
南京大学江苏省地理信息技术重点实验室
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期475-485,共11页
基金
国家自然科学重点基金项目(41531176)
国家自然科学基金项目(41671398
41601420)
文摘
近年来,细颗粒物污染尤其是PM_(2.5)受到人们越来越多的关注,研究PM_(2.5)的时空分布规律也具有越来越重大的意义。传统的遥感反演方法模型复杂,且不能揭示近地表面的PM_(2.5)分布规律。地面监测站的建设为PM_(2.5)的研究提供了更实时的观测数据,但由于测量噪声的影响,观测数据存在不准确的极端异常值。为了揭示中国PM_(2.5)的时空分布特征,本研究采用Kalman滤波对2015年中国338个城市的空气质量监测网络大数据进行最佳估计,并分析其时空特征。同时,根据中国各城市的PM_(2.5)浓度的时序分布,采用基于DTW的K-Medoids聚类方法将其分为4个等级,并采用q统计量来评估PM_(2.5)浓度分布的空间分层异质性。结果表明,采用Kalman滤波能有效去除数据噪声,峰值信噪比(PSNR)明显增大。在时空分布上,中国PM_(2.5)时间分布曲线呈现"U"形,冬季PM_(2.5)浓度明显高于夏季,且日变化曲线呈现"W"形;秋冬季PM_(2.5)浓度的空间分层异质性非常显著,且空间分布呈现"双核分布",重污染区主要分布在华北平原、新疆等地,西藏、广东、云南等地是稳定的空气质量优良区。
关键词
PM2.5
大数据
卡尔曼滤波
时空分析
K-Medoids
Keywords
PM2.5
big Data
kalman filter
spatiotemporal analysis
K-Medoids
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
X87 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
减税降费助力打造“中药材行业税收管理”奋进之笔
梁兆堂
何继强
《发展》
2019
0
下载PDF
职称材料
2
耦合卡尔曼滤波和多层次聚类的中国PM_(2.5)时空分布分析
刘鹏华
姚尧
梁昊
梁兆堂
张亚涛
王昊松
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017
9
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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