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近年来,人工智能发展正处于日新月异的阶段,相关政策也在不断推陈出新。在新时代背景下,人工智能在未来必然会借助其天然的优势替代一部分人类的工作,在这一过程中,传统人力资源行业自然会不可避免地受到影响,但人工智能给人力资源带来的既是挑战也是机遇。 相似文献
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43.
本文首先综合的分析了水的各种物理特性,主要从水的形态、声音、光影三方面.然后提出了在城市景观中水景设计要注意的几个问题,分剐从静水面的设计、动态水的设计、素水性设计和水的人文文化这四方面入手. 相似文献
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在洗阳巾街夜市,人们无意中听到一阵不寒而栗的怪笑声,循声看去,原来怪笑声发自摊床上的恐怖玩具,而许多孩子正挤在摊床前兴致勃勃地欣赏。 相似文献
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文章针对目前我国资本市场上普遍存在的虚假会计信息问题 ,分别从上市公司内部、外部深入剖析了产生该问题的原因 ,并且提出了相应的解决对策。 相似文献
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一方面,目前随着股市指数的不断上涨,投资风险也逐渐增大,对于指数能否进一步上涨,投资者的信心不足,所以部分股民和机构投资者减持股份,回笼资金;另一方面,随着很多基金公司QDII投资资格的获得,大量的国内资金流向了海外市场,特别是港股市场,这也造成了港股波动的大幅增加,投资风险也随之加大。 相似文献
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[目的]作物遥感分类是作物面积监测的核心问题,也是进一步开展农作物长势、产量等专题监测的前提。特征选择是作物遥感分类的关键步骤之一,能够有效提高作物遥感分类精度和效率。文章使用后向消除的特征选择方法明确最优特征集的大小和内容,比较不同优选特征集的分类效果分析4种特征排序方法的优劣。[方法](1)提取河北省深州市旱地作物关键生长期(6月3日、6月27日、7月21日) RADARSAT-2数据的3类特征变量共114个。(2)比较基于不同度量方式的4种特征重要性排序方法,根据特征排序结果采用后向消除方法逐步简化特征变量,确定最优特征个数,得到优选特征集。(3)比较不同优选特征集在随机森林方法下的分类效果。[结果]特征排序方法中极限树的效果最好。使用极限树算法优选的特征集参与随机森林分类,能用最少的特征(11个),达到最高的精度(92.63%)。并且与全部特征(114个)的分类结果相比,总体精度只下降了1.78%。[结论]后向消除特征选择优选出的特征集能够明确最优特征个数,能够在保障分类精度的同时有效提升分类效率,优选出的特征集可为同种种植结构下的旱地作物分类提供参考。 相似文献
49.
[目的]联合遥感和传统抽样方法的空间抽样技术是进行大区域农作物面积监测的有效手段。但传统抽样要求抽样单元间相互独立,并未考虑到区域农作物空间变异性的存在对农作物面积空间抽样效率是否有影响及其影响程度如何,从而限制了农作物面积监测的效率和精度。[方法]文章以吉林省德惠市为研究区,利用变异函数分别对10种抽样单元尺度内玉米和水稻种植面积的空间变异性进行定量评价。选择3种空间抽样方案(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样),分别计算不同空间变异程度下的样本容量(n)、抽样相对误差(Re)和总体总值估计量的变异系数(CV(Y︿))作为空间抽样效率的评价指标,定量分析空间变异性对农作物面积空间抽样效率的影响,提出适宜空间变异农作物的空间抽样优化方案。[结果](1)玉米和水稻面积的空间变异性(反映为基台值C0+C)均随着抽样单元尺度的增加逐渐而减小,其中500m×500m和2 500m×2 500m抽样单元尺度下农作物面积的空间自相关程度相对最小。(2)相同抽样比下,农作物面积在3种抽样方法下的相对误差和变异系数均随着空间变异性的减小(抽样单元尺度增加)逐渐增大,其中玉米和水稻在分层抽样条件下的相对误差和变异系数具有相对最小值,分别限制在10%和20%以内,其次为系统抽样(Re<40%,CV(Y︿)<88%)和简单随机抽样(Re<50%,CV(Y︿)<75%)。 在抽样方法被选定的情况下,两种农作物的分层抽样相对误差变化率随着抽样比的增加迅速降低,当抽样比增至5%时,其相对误差和变异系数的变化率基本趋于稳定,继续增加抽样比来提高抽样精度的效果甚微。 在3 500m×3 500m抽样单元尺度内,按5%抽样比确定的样本容量对玉米和水稻面积进行分层抽样时,可达到95%的抽样精度(Re<5%)。 综合农作物在不同抽样单元尺度下的空间变异特征和空间抽样效率,基于2 500m×2 500m的抽样单元尺度和5%抽样比进行分层抽样的空间变异性农作物空间抽样方案是一种高精度、低成本、代表性强的空间抽样方案。[结论]该研究为区域农作物面积抽样调查方法的改善和抽样效率的提高提供技术支持和参考依据。 相似文献
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信息产业是当今世界发展最快的行业之一,对国家和地区经济发展有着重要的作用,大连市信息产业近年来发展突飞猛进,本文就如何提升大连市信息产业竞争力进行分析进而提出了相应的对策. 相似文献