山东法院诉讼费与电子票据全流程一体化应用

山东法院针对诉讼费与票据管理现状和存在主要问题,从网络硬件设施、关联系统建设、人力资源、调研准备等方面可行性分析入手,通过对部署方式、安全策略、系统建设与对接、业务流程、票据、缴费方式和渠道、过渡期间系统衔接及应急处理等全方位研究实践,形成聚合法院内部管理、银行资金管理、财政非税收缴与票据管理的系统集成解决方案,收到了一项应用多方受益的效果.     

不动产统一登记模式下的房屋表管理研究

立足于不动产统一登记要求,思考不动产统一登记模式下如何管理房屋表。文章以南京市为例,详细阐述了房屋表的建设思路以及房屋表更新维护模式,提出房屋表的全生命周期管理策略,以实现日常调查、登记和数据整合成果与房屋表动态融合,提升不动产统一登记模式下的调查、登记效率。     

“三全育人”理念下高校二级学院德育工作探索——以安徽工程大学艺术学院为例

德育工作是一项系统连贯的育人工程。高校在育人过程中应紧紧围绕立德树人的根本任务,坚持"育人为本,德育先行"的理念,将教学工作和育人工作有机结合,以促进德育工作的有效开展。安徽工程大学艺术学院结合学院工作实际、专业学科特色和学生成长发展的特点,在"三全育人"理念指导下,整合德育资源,形成德育合力,增强德育工作的实效性。     

经济型酒店基层员工招聘问题研究

在竞争激烈的大环境下,基层员工良好的服务将是经济型酒店制胜的法宝,因此经济型酒店必须建立一个稳固、优质、高效的基层员工招聘体系,才能够有效推动自身的发展。通过实地调研和问卷调查,对H经济型酒店的基层员工招聘现状进行研究,发现其在招聘过程中存在员工文化素质较低、管理者缺乏科学招聘意识、招聘结构不合理、招聘准备工作不充分、面试不够科学等问题。因此,经济型酒店应加强校企合作、定期开设管理层进修班、建构科学招聘体系、加强对招聘人员的培训,提高招聘工作的效率,提升基层员工素质,强化自身竞争力,实现可持续发展。     

户籍制度扭曲及放松对经济的影响:理论与实证

户籍制度是我国劳动力流动的主要障碍.那么,当前我国的户籍扭曲程度几何?户籍制度放松对经济又会有怎样的影响?对这些问题的回答将有助于政府评估户籍制度改革的空间和经济效益.文章在Hansen和Prescott(2002)的两部门劳动力流动模型基础上,将工人分为农业和非农户口,引入户籍扭曲因子,构建两部门两类工人的户籍扭曲模型;然后,使用1984?2013年宏观经济数据度量户籍扭曲程度,并对2013年我国户籍制度逐渐放松过程中经济变量的变化进行模拟;最后,文章建立了包含"农业与非农"和"本地与外地"户籍差异的省份异质性户籍扭曲模型.研究表明:(1)经济和户籍制度改革的不同步导致了1984?2013年我国户籍扭曲程度呈现倒"U"形变化,且相较于韩国尚有较大的改善空间;(2)以韩国为参照,若2013年我国户籍制度完全放开,经济达到均衡时,农业部门和非农部门的就业人数将分别下降58.83%和上升26.92%,工资率将分别上升19.44%和下降6.77%,社会增加值将增长15.33%,这说明社会经济效率将得到提升,贫富差距将缩小.文章丰富和完善了户籍扭曲的理论模型,从减少劳动力流动摩擦的视角为政府制定相关政策提供了参考.     

电网资产组价值管理平台建设与应用

本文介绍了国网江苏省电力有限公司基于全业务数据中心的电网资产组价值管理平台的构建,包括由国网PMS2.0系统、SAP系统、国网GIS平台、项目储备系统、营销系统与用采系统、电能量采集系统、全业务数据中心构成的平台架构设计,并对平台的功能实现进行了阐析,包括按电网拓扑关系整合资产信息、构建基于GIS的资产组指标评价体系、实现资产组体检、基于资产组进行项目决策、对资产组及其项目执行情况进行分析评价.     

基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。