基于PMC指数模型的青年发展型城市人才政策评价——以东北地区为例

开展青年发展型城市建设是为了给青年人才提供更好的成长环境，进一步提升人才对地区发展的智力支持作用。运用PMC(政策一致性)指数模型的政策评价方法，对东北地区青年发展型城市现行的人才政策进行分析，并与高人才指数城市的人才政策做对比分析。研究发现，东北地区青年发展型城市的人才政策整体较为科学合理，对地区人才队伍建设具有一定的指导作用，但在人才晋升、金融支持与海外人才引进等方面还存在欠缺。在此基础上，提出完善人才政策的对策建议。     

建筑设计行业会计管理工作存在的问题及优化策略探讨

建筑设计行业会计管理工作与其他行业相比各有侧重，为了提高经营管理质量和财务管理水平，企业更注重会计管理流程的执行。当前，建筑设计企业涉及的财务控制流程较多，一旦产生偏差极易发生财务风险，因此，为了更好地规避和管控财务风险，需要做好会计管理工作，特别是要加强会计流程的管控。基于此，本文就建筑设计行业会计管理工作展开了探究，首先分析了建筑设计行业现状以及对会计管理的要求，并对会计管理工作的重要性进行了探讨；其次分析了建筑设计企业会计管理工作存在的问题；最后提出了相应的解决对策，希望可以为提高建筑设计企业财务管理水平提供参考。     

高额商誉审计风险的研究——以山东省A公司并购为例

<正>一、前言高价并购形成高商誉、高估值，以及巨额商誉减值等问题，让不少投资者蒙受巨大经济损失的同时，也让审计的事务所名誉扫地，甚至面临证监会的行政处罚。对于商誉所引起的一系列风险问题，审计师应该如何高效率地完成审计工作，将审计风险降至可控范围内，这是审计行业需要解决的主要问题。     

经济政策不确定性研究进展评述

经济政策不确定性是影响宏观经济运行及微观经济主体行为的关键因素,深入研究经济政策不确定性的测度方法及其对不同主体的影响机制和渠道,有利于完善对政策和预期的管理.本文梳理了经济政策不确定性相关研究文献,对经济政策不确定性指数构建方法进行了比较分析,尤其就指数的中国适用性调整进行重点探究.在此基础上提炼总结了经济政策不确定性对宏观经济运行、企业决策和居民行为的影响.最后,本文指出了该领域研究的局限性,并对未来的研究方向进行了展望.     

诸葛八卦村游客行为特征与旅游体验评价研究*——基于百度指数和网络文本分析

［目的］利用网络大数据了解客源市场特征以及游客旅游体验评价可反馈旅游目的地建设与运营中存在的问题，对其进行系统分析以促进景区的形象优化。同时也可为古村落型旅游景区的保护和可持续性发展提供新思路。［方法］以浙江兰溪诸葛八卦村为对象进行研究，使用百度指数作为信息源对旅游目的地的网络关注度进行探究，通过分析游客的人群特点，进一步了解旅游者行为偏好等； 运用网络文本内容研究分析方法，使用ROST Content Mining软件，对网络评论文本进行分析，探究旅游者对旅游景区形象感知、旅游体验质量评价等方面的内容，准确了解游客对古村落型旅游景区的形象感知。［结果］（1）分析客源地市场特征表明景区对浙江省内地区影响力较大，中年男性游客对景区关注度最高，游客出游多受法定节假日影响，且行程安排多为省内周边游。（2）网络评价文本分析表明游客对景区认可度较高，游客旅游体验总体较好，但从景观风貌、休闲活动、景点设置、设施服务、文化底蕴、游客情感态度等几个方面细化分析仍有一些问题亟待解决。［结论］景区优化提升可以从针对客源市场人群特点调整营销策略、联动周边景区、挖掘历史文化扩大影响力、完善服务、开发特色旅游体验活动等方面入手，同时，对核心景点的保护、注重以食宿等产业吸引游客并体现地域特色的基础上，防止过度商业化以保持淳朴天然的景区旅游氛围等问题也值得重视。     

2020年有色金属行业运行整体平稳

2020年,有色金属行业统筹推进新冠肺炎疫情防控和复工复产工作,持续深化供给侧结构性改革,推进传统产业控产能、促转型,加快高端产业强基础、补短板,推动行业高质量发展,行业运行整体平稳。―、产量平稳增长据国家统计局数据,十种有色金属产量6168万吨,同比增长5.5%,增幅同比扩大2个百分点。中国有色金属工业协会发布四季度企业信心指数为50.1,连续两季度保持在临界点以上。     

成都市国际化营商环境升级版战略研究--基于万博新经济研究院营商环境指数的分析

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。     

我国快递行业降本增效的思考

物流成本的高低直接影响着企业的利润和竞争能力,如何有效降低各环节成本成为快递企业亟待解决的问题。针对当前快递行业面临的成本压力与盈利困境,本文按照快递业务全流程对快递行业的揽投环节、邮件处理环节、运输环节等成本费用进行分类,并结合作业驱动因素提出降本增效措施,为提升快递行业发展效益提供思路参考。     

深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[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。