多副载波互调干扰的分析和对抗

<正> 发展中国家(又称南方)的制成品出口增长是世界经济的新现象。统计表明,全球贸易的年增长率从1965～1980年间平均4.0％降至1980～1990年间的3.2％。然而,发展中国家制成品的年平均增长率保持在10％以上,大大超过了发达国家(又称北方)出口的增长率。其结果,发展中国家在世界制成品出口额的比重从1970年的7.2％上升到1991年的19.5％。制造业在发展中国家经济中的地位日趋重要,其产值到1990年已占它们国内生产总     

世界贸易不平衡与保护主义加剧

“冷战后”时代,国际市场将成为各国实力较量的大舞台,国际贸易已成为推进经济增长的重要根源。但由于各国经济利益的差异,世界贸易不平衡益趋严重。在此形势下,贸易保护主义变本加厉,贸易集团化进一步发展,这将严重影响世界经济的稳定发展。作者预测,1992年世界贸易增长率将较1991年有所回升,但不会超过1990年5％的增长率。     

2004中国服装行业走势:竞争加剧 喜忧参半

<正> 2004年.对国际经济形势的预测普遍优于2003年。2004年世界经济将继续复苏.预计世界经济增长率可望提高3％.发达国家经济增长率将会上升2.5％.其中美国将达到3.4％.欧元区为1.7％。发达国家经济的增长将直接带动消费和贸易的增长.因此服装工业高速增长的势头将会持续。经济增长估计最为乐观的是美     

1993年世界贸易的回顾与展望

由于西方发达国家陷于经济衰退不能自拔的困境，世界贸易也未能摆脱缓慢增长的疲态，岁末估计1993年世界贸易量的增长率将从1992年的4．5％下降到4％，减速半个百分点。但至1994年，随着世界经济的好转。可望回升到5％以上，比1993年加速一个百分点。     

世界经济贸易与中国：寄希望于1997年

世界经济贸易与中国：寄希望于１９９７年雨时１９９６年世界经济发展的显著特点是，增长较平稳，未出现重大突发事件。据国际货币基金组织最新预测，１９９６年全球经济增长率将从１９９５年的３．５％提高到３．８％，１９９７年将进一步提高到４．１％。从发达国家的经...     

1994年世界贸易发展迅猛的原因及其前景

随着西方国家经济相继复苏，世界贸易也加快了发展的步伐，1994年世界贸易额增长了12％，贸易量也增长了9％。但自去年底今年初以来，国际金融市场动荡，重大事故居出不穷，特别是美元对日元和马克的比价不断下跌，给世界经济和贸易蒙上一层阴影，将使世界贸易放慢增长的速度。据世界贸易组织预测，1995年增长率将降到8％，仍超过最近20年出口的年均增长率5％。但还有些不确定因素未明确，能否达到8％，尚有待观察。     

国际航运市场展望

世界经贸发展趋势 据IMF(国际货币基金组织)预测,1996年全球经济可能将以8年来最快的速度增长,1996年世界经济将在1995年3.8％增长率的基础上再上升0.4个百分点,达到4.2％,其中工业化国家1995年仍将保持3％的增幅,1996年略有回落至2.7％。1994年增长强劲的美国、加拿大、英国和澳大利亚经济,1995年的增长速度有所下降,其中美国的增长率将从1994年的4.1％降至1995年的2.9％,1996年将进一步降至2％;而日本的经     

仍无好转迹象——国际纺织品服装市场走势

据国际货币基金组织报告,1995年世界经济增长率为3.4％,低于1994年0.2个百分点。如果世界经济大国继续在经济政策和货币稳定方面进行合作,1996年世界经济将相对均衡缓慢增长。该机构预测,1996年世界经济增长率将上升到3.8％,其中美国经济增长仍将减缓,由1995年的增长2.1％降为2.0％;欧盟经济适度增长;日本经济将出现回升,上半年可能比较缓慢,下半年会加快,全年可     

中芬进出口贸易现状、问题和建议

<正> 一、概况 1994年,芬兰经济经过多年衰退后,终于走出谷底,开始进入复苏阶段。1994年GDP比1993年增长3.9％,芬兰权威机构预测1995年将增长5％。其经济的快速复苏,主要归功于外贸出口连续三年较大幅度的增长。1994年外贸出口占GDP的份额从90年代初的22％上升到35％。尽管芬兰的贸易伙伴主要是欧盟国家及俄罗斯和东欧各国,     

美国经济重心移向亚洲了吗?

<正> 近年来,随着美国对亚洲地区贸易与投资的不断增加,美国经济重心移向亚洲的说法此起彼伏。事实果真如此吗? 一、欧洲经济的不景气与亚洲经济的高速增长,使美国比过去更加重视亚洲。 联合国《1993年世界经济概览报告》在分析1992年至1993年初的发展情况时说,世界产出一年来几乎没有什么增长,“欧共体经济1991—1992年期间的平均增长率仅为1％,此后它的经济有一年实际上趋于停滞。”并认为那种“认为增长速度减慢的幅度不会很大而且会是短暂的看法是错误的”。东欧和前苏联地区国家的情况更是不妙,“这些国家的产出在     

一类新的模式识别联想神经网络

本文提出一类可用于模式识别的联想神经网络的综合方法,这类网络结构不受对称联接的限制,网络保证了要求的M类模式的稳定形成,且网络的容量远远超过Hopfield的联想神经网络,网络渐近稳定平衡点的吸引特性使受噪声污染的模式能得以正确恢复,体现了神经网络的非线性滤波性质。文中给出了综合一个这类联想网络计算机模拟以及模式识别的例子。     

改进BP神经网络在企业网络营销绩效评价中的应用

在研究网络营销本质及其绩效特征的基础上,建立企业网络营销绩效评价指标体系并采用BP神经网络建立评价模型。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,通过采用LM算法和学习速率的自适应调整来建立新型的BP神经网络,利用模糊综合评价法生成训练样本。该评价模型有效地利用了BP神经网络的优点,避免了评价过程的人为失误。仿真试验表明,该模型取得了较好的效果。     

基于小波神经网络的上市公司财务风险预警研究

简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。     

空载雷达杂波抑制自适应阵列技术

文中对一个采用联合局域化－通用似然比准则的自适应阵列雷达与一个采用相移中心孔径（ＤＰＣＡ）技术的雷达作了比较。对目标的实验结果表明，在严重的非均匀杂波及干扰环境中，普通的自适应处理技术是不适用的。     

An examination of measurement context effects in empirically based advertising research

The purpose of this research was to examine the issue of measurement context effects in advertising processing research. Based upon a review of the advertising processing literature and recent research focusingon measurement contexteffects, hypotheses were specified and empirically tested via a measurement context experiment. The results indicate that the cognitions measurement treatment procedures used in advertisement processing model tests produce small measurement context effects. However, these effects are not sufficiently severe to suggest a reinterpretation of previous findings or to result in drastic changes in future advertisement processing research methods. The results suggest the process of measuring respondents' attitudes towards advertisements did not result in statistically significant measurement context effects on the measures of attitudes towards brands or purchase intentions.     

Market Basket Analysis by Means of a Growing Neural Network

This paper demonstrates the application of a new growing neural network for market basket analysis. The algorithm to be introduced is an extension of the recently published ‘grow when required network’ and it is tailored in particular to the processing of large amounts of point of sale scanner data. Two of its most remarkable features are its parsimony regarding the number of parameters to be preset by the user and its considerable autonomy with respect to the network creation process. The simplicity of its implementation and its great flexibility make this algorithm an easy-to-use tool for exploratory data analysis in retailing, marketing and consumer research. The application of the algorithm is demonstrated by means of point of sale scanner data provided by two retail chains.     

Relevant factors that affect service recovery performance

This paper explores the factors that affect employees' service recovery performance from the perspectives of internal management. In addition, this paper combines the techniques of linear multi-variable statistical analysis and nonlinear fuzzy neural network methodology to analyse data and validate hypotheses. This paper selects travel agents who have frequent interactions with customers and provide intangible services. The empirical finding indicates that the more authoritative leaders have a more negative effect on employees' service recovery performance. Strong corporate culture works against employees' service recovery performance. Employees with high self-efficacy have better service recovery performance. The important characteristic of this paper is that it combines multi-variable analysis and nonlinear fuzzy neural network methodology in its empirical approach. Meanwhile, the factors concerning internal management within an organisation are examined, and measures to enhance employees' service recovery performance are proposed. In other words, these are responses to improve service recovery performance of employees on a preventive basis within an organisation. This is very different from the consumers' perspectives as seen in most of the previous literature. Past studies tend to focus on the amendments and responses of service recovery from the perspectives of consumers, and a vast majority of the case studies examine western enterprises. This paper studies small and medium enterprises in Taiwan and illustrates the factors that affect employees' service recovery performance.     

采用云计算技术的网络流量检测

为了实现对现网大数据网络流量的实时、有效检测,提出了一种基于云计算的网络流量检测方案。该方案充分利用Hadoop平台Map/Reduce编程模型在海量数据处理方面的优势,采用分层化的设计思想,克服了传统检测方案在海量数据应用环境中效率低下、可扩展性与安全性不足的缺点。重庆移动DPI平台应用表明,该方案较为有效,流量检测效果良好,在大数据处理时效率较普通分布式处理有明显提高。     

采用深度卷积神经网络方法的毫米波图像目标检测

通过收集大量的毫米波图像并建立相应的人体数据集进行检测，提出基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏于人体上的危险物品。该方法将区域建议网络和VGG19训练卷积神经网络模型相结合，构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。为了提高毫米波图像的处理能力，采用Caffe深度学习框架在图形处理单元上进行训练和测试。实验结果证明了基于Faster R-CNN深度卷积神经网络的目标检测方法能有效检测毫米波图像中的危险物品，并且目标检测的平均准确率约94%，检测速度约为6 frame/s，对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

发展加工贸易与产业技术升级探析

本文分析了国际生产体系对发展中国家工业化路径与方式的影响,通过对比分析我国高成长出口商品及其产业内贸易指数与国际生产体系生产、贸易的发展趋势,揭示了我国最具活力的工业品生产、贸易与国际生产体系的发展趋势存在紧密联系,提出我国应借助国际生产体系,提升本国技术发展能力,实现融入国际生产体系与加速推进工业化进程的统一。