公路建设项目水土流失形成机制及防治措施

公路建设水土保持必须按照经济规律和生态规律来进行,以保护生态环境为基点来建立水土保持目标,促进经济的发展。     

浅谈我国政府会计财务风险防范

随着社会主义市场经济体制发展,我国政府职能转变和财政体制改革的不断深化,现行的政府会计的财务负债风险和投资失败风险都日益增大.这就要求我们要不断推进政府会计改革,注重政府财务风险的防范.     

高新技术企业自主创新能力的税收政策研究

随着自主创新对于长期经济增长的重要意义被广泛认知,越来越多的国家采用包括税收优惠在内的多种措施提升本国高新技术产业的科研水平,税收政策对促进企业自主创新具有重要的意义。从理论和实证两个方面对目前税制下高新技术企业的税收政策效果进行分析,并在此基础上对我国税收优惠政策支持高新技术企业自主创新提出建议。     

齐齐哈尔物流市场环境分析

物流园区,是我国现代物流业发展中出现的新型业念。近年来．物流园区在我国各地出现了蓬勃发展的局面。国家“十一五”规划纲要提出：“加强物流基础设施整合,建没大型物流枢纽．发展区域性物流中心。”已经制定物流发展规划的省（区、市）和经济中心城市,都提出了物流园区建设规划。     

基于机器学习的卷烟制丝工艺物料衡算模型

烟草制丝工艺工序繁多、流程复杂,建立烟草制丝生产线物料衡算模型具有十分重要的意义。针对烟草制丝工艺的主要特征和生产流程,分别采用线性回归、多项式回归及BP神经网络建立制丝工艺物料衡算模型,并根据不同模型的衡算精度,为不同工段选取较优模型,从而构建起制丝全流程物料衡算模型。该模型可以随着实际数据的增加自动更新模型参数,实现自学习功能。通过某烟厂制丝流程的实际数据对模型进行验算,结果表明,应用该模型可以取得较好的衡算结果。     

2021,守正出新

刚刚过去的2020年,中国人民在以习近平总书记为核心的党中央坚强领导下,克服突如其来的新冠肺炎疫情影响,疫情防控和经济社会发展都取得重大成果.新发展格局加快构建,高质量发展深入实施.我国在世界主要经济体中率先实现正增长,预计2020年国内生产总值迈上百万亿元新台阶,世界各国多为赞叹,炎黄子孙深感自豪,更加坚定守正出新.     

城乡一体化发展水平评价研究——以长三角地区为例

从城乡经济、生活和医疗卫生融合三个角度选取了9对城乡指标,对指标数据进行处理后,首先采用均方差决策法和层次分析法两种赋权方法对2018年全国各省区(市)城乡一体化计算综合评分并排序,然后采用层次分析法监测2013-2018年长三角地区城乡一体化进程.结果表明,我国城乡一体化水平具有明显的区域性和阶段性特征;城乡一体化水...     

一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法

为了消除在构建谱聚类算法的相似矩阵时,高斯核函数中尺度参数的波动影响,构建了一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中。自适应相似矩阵中数据点间的距离度量采用测地距离算法,相距较近的两点间的距离近似于欧氏距离,相距较远的两点则先根据欧氏距离得到每个数据点的k个近邻点,然后累加近邻点的测地距离,由此得到每对数据点间的最短距离。两点间的局部密度用共享近邻的定义来表示,更好地刻画了数据集的本征结构。在5个人工数据集和国际通用UCI数据库中的5个真实数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法的聚类准确率高于对比算法的准确率,对复杂分布数据有很强的自适应能力。研究成果为数据挖掘及机器学习提供了思路和方法。     

基于MBP算法和深度学习的人脸识别

为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。     

相助提携良师益友——祝《交通企业管理》创刊20周年

《交通企业管理》是交通企业的良师益友,更是全国各地交通人的骄傲。结识《交通企业管理》,为我们在工作实践中遇到焦点、难点问题需要排扰解惑时,如同夜航的船找到了灯塔,使我们在经营策划中,有了前瞻性的胆识与果断;为我们在与交通行业兄弟单位之间构建成有了一个相互学习和交流的平台。阅读杂志时,我们常为同行们那种成熟的工作经验和变成练达的文采而感叹!