关于国有企业分类视角下中国国有资产管理体制改革研究

本文先是概述了国有企业类别与中国国有资产管理体制改革,其次探讨国有企业分类视角下中国国有资产管理体制改革存在的问题,如缺乏关于国有资产的法律、缺乏健全的国有资产监督机制、国有资产配置效率有待提高、政企不分的问题仍然存在等等。在此之后分析了国有企业分类视角下中国国有资产管理体制改革有利于提升社会主义生产效率、符合市场配置资源规律的政策。最后提出建立健全国有资产监督管理法规、加强财务管理、改革国有资产管理组织、加大力度监督企业的经营、建立完善的监督制约机制等建议,促进国有资产管理体制深化改革。

分类视角下的初中生党史学习教育实践

针对当前初中生的党史学习分类不明、学习路径单一、操作性欠佳、体验感不强等问题,就学校层面,通过聚焦分类视角、叙述维度、活动载体三个板块,着力解决党史学习“学什么、怎么学、学得怎么样”三大问题,以此提升初中生党史学习教育的质量,让红色文化扎根于青少年的内心。

人口外流背景下乡村治理的需求差异及路径选择——基于4省人口外流村庄的分类探析

乡村治理是国家治理体系的重要组成部分,农村人口持续且大规模外流深刻影响着乡村治理现代化进程。囿于村庄人口外流异质性,引入分类视角展开研究至关重要。本文结合人口外流相对强度与人口外流距离两指标,将村庄细分为发展型、跨越型、带动型与危机型四类;并利用福建、河北、江苏、陕西4省村庄调研数据,深入解析不同人口外流村庄的治理困境和治理需求;最后分类提出可自身适配、可同类推广的治理路径优化建议,以进一步提升乡村治理精准化水平。

分类视角下顾客忠诚度影响因素中外研究回顾与综述

通过对中国知网CNKI及EBSCO学术数据库的检索,本研究对有关顾客忠诚影响因素的中英文研究成果进行分析与归类。根据研究内容,从综合研究、具体行业、特定情境和关系探讨四个类别系统地评述了有关顾客忠诚的影响因素研究成果,以反映目前海内外学者对"顾客忠诚"影响因素方面的关注热点和议题方向。在文献分析的基础上,本研究对海内外学术研究进行了对比分析,并对未来研究趋势进行了探讨,以期为国内外相关研究提供研究方向方面的意见。

基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类

现有记忆网络模型中的上下文词之间相互独立,未考虑词序信息对微博情感的影响.因此文中提出基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类方法,利用记忆网络可以有效对查询词与文本之间的语义关系进行建模这一特点,将视角与上下文进行抽象处理.通过卷积操作对上下文进行词序拓展,并利用这一结果捕获文中不同词语在上下文中的注意力信号,用于文本的加权表示.在3个公开数据集上的实验表明,相比已有方法,文中方法的正确率和宏F1值效果更好.

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.

加快提升高校原始创新能力助力新质生产力发展

作为我国自主创新体系中难度最大、要求最高的一类创新范式,原始创新在推动形成战略性新兴产业和未来产业、助力新质生产力发展从而实现高水平科技自立自强和高质量发展中发挥着基础性和关键性作用。从基于科学、技术、工程分类的原始创新概念理解出发,研究分析现阶段我国高校原始创新面临的主要挑战,包括高校发展同质化、科研组织体系和管理模式不完善、基础科学支持力度不足、评价激励机制不健全以及原始创新文化氛围不足等方面;有针对性地提出了加强顶层设计的统筹协同、分类完善科研组织体系和管理模式、探索多元化投入与长周期支持机制、建立健全分类评价体系与激励机制以及强化创新教育和环境打造等五个方面的对策建议,以期提升我国高校原始创新能力,助力新质生产力发展,实现高水平科技自立自强和高质量发展。

兼顾个性特征和融合特征的阿尔茨海默病分类

智能诊断在阿尔茨海默病(AD)的诊断中已得到广泛研究,但已有的智能建模方法还不能充分利用多模态的数据信息,以至于在病程早期阶段的诊断中出现识别精确度不高的问题。为提高阿尔茨海默病及其早期阶段智能诊断的效果,提出一种兼顾个性特征和融合特征的阿尔茨海默病分类方法。首先使用超图卷积网络(HGCN)对MRI、PET和CSF三个模态的数据分别进行特征提取,以获得每个模态的高阶深度特征。同时通过低秩多模态融合对这三个模态的数据进行特征融合,以获得多个模态之间的隐藏关联特征。最后通过一个多视角分类器对以上获取的特征进行综合分类。利用ADNI数据集对阿尔茨海默病进行多组任务分类,以验证所提方法。与其他先进方法相比,该方法在保证AD阶段分类效果的情况下,有效提高了病程早期阶段的分类精度。

组织行为学领域妒忌研究的不同视角、分歧和未来方向

妒忌他人是生活和工作中一种普遍的现象,虽然宗教学、哲学和历史典籍等领域很久以前就有诸多有关妒忌的记录,但是,直到近来妒忌才引起组织行为学研究者的关注。尽管以往多学科和多视角的研究加深了研究者对妒忌的理解,然而,在组织行为学领域深入研究妒忌仍面临诸多挑战。为澄清妒忌研究中的挑战、明确分歧、推进妒忌研究,首先从妒忌特有视角、妒忌分类视角和妒忌整体视角对妒忌研究进行总结分析,然后重点从妒忌的性质、应对妒忌的策略、解释矛盾结论三方面分析以往三种妒忌研究视角e之间的分歧。在此基础上,建议未来研究可以进一步厘清妒忌内涵和测量、深入研究妒忌者和被妒忌n者c之间的二元关系、整合不同视角的妒忌研究。

概念理论视域下的转喻分类

迄今为止,学界尚未给出一个令人满意的转喻分类系统。本文尝试以逻辑学的概念理论为指导,首先把转喻分为相容关系转喻和不相容关系转喻(全异关系转喻);接着把相容关系转喻又分为种属关系转喻、属种关系转喻和交叉关系转喻,把全异关系转喻分为指称转喻、谓词转喻和言外转喻;然后,对指称转喻、谓词转喻等进行再分类,从而给出了新的转喻分类系统。上述分类不仅让我们发现了许多新的语言事实,而且还启迪着我们对于转喻的诸多问题的认知。

一种复杂背景下多尺度多视角的人体检测方法

针对复杂背景下的人体检测技术所面临的噪声干扰、背景复杂、相互遮挡等问题,设计一种多尺度多视角人体检测算法。针对传统的梯度方向直方图目标特征提取方法特征维数大、有遮挡时检测率低等缺陷,分别使用扩展多尺度方向特征和经WTA hash编码的多尺度梯度方向直方图特征提取,并使用弱分类器和贪婪算法进行特征选择以获得图像的粗特征和精特征。然后使用线性平移合成多视角样本,使用多层级联的Adaboost算法和支持向量机作为分类器进行人体目标检测,结合复杂背景处理、特征重装等方法提高检测精度。使用INRIA公共测试集的实验结果表明,该算法可精确检测出复杂背景下相互遮挡情况下多视角、多姿态的人体目标,与传统的人体检测算法相比,具有更高的检测效率和检测精度。

基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类

现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方法,在文档编码器中引入分层注意力机制,获得富含上下文语义信息的文档表示,生成精确的分类结果及解释性信息,解决现有模型对文本信息挖掘不够充分的问题.在PCMag、Skytrax评论数据集上的实验表明,文中方法在文档分类上性能较优,生成较准确的解释性信息,提升方法的整体性能.

论司马相如赋之讽谏

汉代文学,以汉赋为正宗,被誉为"赋圣"的司马相如,其赋作一般被归为讽谏效果微乎其微的弄臣之作。但笔者认为司马相如之赋具有或隐或显的讽谏传统及效果。首先,以司马相如为代表的赋家作为雅赋创作主体,继承了功利主义文学观。在从俗赋到雅赋这一文体的演变过程中,他们把赋当做"古诗之流",必然会有意识地在赋的创作中追求讽谏的社会效果;其次,以《汉书·艺文志》对司马相如赋的分类为切入点,以汉赋要有讽谏作用的共识为基础,可知司马相如赋中存在讽谏。

基于图论的复杂交通环境下车辆检测方法

目前现有的基于图像的车辆检测系统大多数是利用滑动窗口法来确定车辆候选区域.为了提高车辆检测的速度并减少计算量,提出了一种新的基于图论的车辆检测方法.该方法针对每幅图像通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法得到含有若干个超像素节点的图像,分析节点间的相互关系最终确定车辆候选区域.在检测阶段,本文把大量不同视角的车辆图片作为正样本进行训练,得到多视角的分类器;基于候选区域的几何信息,选择适当的多视角分类器进行检测.由公共交通分析数据集(KITTI)检测结果表明:与目前最新的、具有相同提取特征和分类器的算法相比,本文的方法具有更好的检测精度,在复杂的背景下也能取得很好的检测结果.

地铁折返道岔故障预案研究——以上海9号线为例

地铁运营中经常出现不同类型的事故影响客运服务,处理不当便会造成混乱,引发安全事故,给乘客的出行带来不便与风险。为保证地铁正常、安全运营,相关运营管理部门应提前做好事故预案,保证在突发事故出现时,能快速采取相应措施,减少突发事故对乘客造成的影响。本文以上海地铁9号线为研究基础,分析总结地铁折返道岔故障下的两种应对措施,探讨道岔事故发生时运营人员各岗位的职责、维修人员抢修的作业流程以及列车行车的调整方案。