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1.
打造营商环境是促进经济的重要环节,提升营商环境是增强城市竞争力和吸引力的手段。论文通过引入万博新经济研究院发布的《后疫情时代中国城市营商环境指数评价报告(2020)》,多角度对比分析成都与国内先发城市,发现成都在营商环境方面的优势与短板,最后得出改进措施,旨在为成都打造国际化营商环境提供理论依据。 相似文献
2.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
3.
苏南乡村地区一直是中国乡村建设的先行区域,特殊的纵横交错的水网结构构成了一个错综复杂的系统,呈现出其他地区不具有的复杂性和生态特殊性。随着城镇的扩张,乡村的发展建设使其水网空间的平衡发展面临极大的挑战。传统单一静态的规划方法逐渐显示出无法适应经济、社会等发展要求的缺陷。苏南乡村地区以水为核心,从水生态系统服务供需关系的视角下探究水网乡村的适应性规划策略更加适应当前的乡村现状和需求。以传统水网乡村空间形态转译为基础,建立水生态系统供需服务评估体系,在评估水生态系统服务供需能力的基础上,分析供需分异模式及供需矛盾。从构建乡村水域空间生态格局、乡村水域空间功能分区规划,以及乡村水域空间多情景预判3个方面,提出苏南水网乡村的适应性规划策略,并为水网乡村的生态实践提出新思路。 相似文献
4.
5.
A new class of forecasting models is proposed that extends the realized GARCH class of models through the inclusion of option prices to forecast the variance of asset returns. The VIX is used to approximate option prices, resulting in a set of cross-equation restrictions on the model’s parameters. The full model is characterized by a nonlinear system of three equations containing asset returns, the realized variance, and the VIX, with estimation of the parameters based on maximum likelihood methods. The forecasting properties of the new class of forecasting models, as well as a number of special cases, are investigated and applied to forecasting the daily S&P500 index realized variance using intra-day and daily data from September 2001 to November 2017. The forecasting results provide strong support for including the realized variance and the VIX to improve variance forecasts, with linear conditional variance models performing well for short-term one-day-ahead forecasts, whereas log-linear conditional variance models tend to perform better for intermediate five-day-ahead forecasts. 相似文献
6.
我国农作物秸秆综合利用产业促进政策研究 总被引:3,自引:0,他引:3
田宜水 《中国农业资源与区划》2020,41(9):28-36
[目的]深入地分析了我国秸秆综合利用产业现行促进政策,阐述了存在的主要问题,并提出针对性解决方法,以期为促进秸秆综合利用政策体系建设提供政策建议。[方法]按照法律法规、目标引导和考核、财税补贴、技术研发和推广、信息统计等进行分类,综合评述各类现行政策的特点、使用范围和有效性,并采用相关者利益分析等方法分析存在问题,提出政策建议。[结果]随着我国秸秆露天焚烧问题日益突出,国家加大了对秸秆综合利用重视的程度,出台一系列关于秸秆综合利用等方面的法律、法规和激励政策等,初步构建了秸秆综合利用政策体系,呈现出聚焦关键环节、关键技术和重点地区的趋势。但是,还存在着政策的有效性有限,未形成合力; 农民参与度低; 使用环节缺乏激励政策等问题。[结论]建议出台区域生态补偿制度,落实耕地地力保护补贴政策,鼓励终端产品使用和消费等政策。 相似文献
7.
[目的]研究第二次土地利用现状调查以来山东省生态用地变化特点及驱动因素,评价各类驱动因素对生态用地的影响程度,为科学编制区域空间规划,保护和合理利用生态用地提供参考。[方法]文章构建了全省生态用地转移矩阵,归纳了影响生态因素变化的主要驱动因素,提出了驱动力指数计算方法,定量分析和比对了各驱动因素对生态用地的影响。[结果]2009—2017年生态用地共计转出2048万hm2,占生态用地总面积的472%; 转入316万hm2,占生态用地总面积的072%。8年来全省生态用地净减少1732万hm2,占2009年生态用地总面积的400%。生态用地的流向以耕地最多,向城镇村及工矿用地流出次之,向设施农用地的流出也有较大面积。[结论](1)在影响生态用地变化的六大驱动因素中,耕地开发和城镇村工矿占用的驱动力指数最高,非耕农业占用对生态用地的变化有一定影响。(2)六大因素中城镇村工矿占用对当地生态环境的破坏力最强。 相似文献
8.
9.
[目的]农业绿色发展是保证我国农业可持续发展的有效方式,探究江苏省农业绿色发展水平和地区差异,为我国其他地区农业绿色发展研究提供参考。[方法]文章采用熵权法和层次分析法确定农业绿色发展水平评价指标权重,运用锡尔指数对区域内和区域间农业绿色发展水平差异进行测度。[结果]2012—2017年江苏省农业绿色发展水平有明显提高,绿色供给的得分最高,环境友好和生态制度的得分最低。各市农业绿色发展水平综合指数分析结果表明,苏州农业绿色发展水平最高,南京、无锡次之,连云港、淮安和宿迁农业绿色发展水平较低。锡尔指数分析结果表明江苏省区域内农业绿色发展水平差异都在逐渐缩小。[结论]农产品绿色供给是江苏省农业绿色发展的最大优势,资源节约利用和环境友好发展方面较低,由于经济发展对资源利用强度在持续增加,资源节约利用仍是绿色发展的短板,因此江苏省资源效益利用仍有上升的空间,且区域内发达地区农业绿色发展的带动效应明显。 相似文献
10.
在梳理国内外BIM采纳与扩散相关研究的基础上,从新制度主义理论出发,提出了水利水电工程组织场域并分析了其特征;进而运用技术-组织-环境(TOE)框架和匹配理论,分别讨论了水利水电工程组织场域BIM扩散的主要影响因素,形成一个整体的理论分析框架。分析表明,水利水电工程组织场域BIM扩散的影响因素主要包括:相对优势、兼容性和复杂性等技术因素,组织沟通、资源就绪度和高层领导支持等组织因素,以及制度环境、市场环境等环境因素。 相似文献