中国经济承载新常态

<正>何谓新常态?《经济日报》评论员文章是这样表述的:新常态之"新",意味着不同以往;新常态之"常",意味着相对稳定。2014年11月9日,国家主席习近平出席亚太经合组织(APEC)工商领导人峰会并发表演讲。在演讲中,习近平首次公开全面地阐述中国经济的"新常态"。这是习近平2014年5月在河南考察时首次提出"新常态"概念之后,首次详尽地阐述这一概念。习近平指出:"我国发展仍处于重要战略机遇期,我们要增强信心,从当     

声音

厉以宁(著名经济学家,中国经济学界泰斗):通货膨胀分两类,一类叫做需求拉动的通货膨张,一类叫成本推进的通货膨胀。在上世纪90年代我们遇到的通货膨胀,当时主要是需求拉动的通货膨胀。进入21世纪以后性质变了,更多的是成本推进的通货膨胀。所以要技术创新,现在2008年以后全世界都认识到了要治理通货膨胀,不能采取提高利率的办法,而是鼓励技术创新的办法,一定要把结构调整和技术创新放到重要位置。刘世锦(国务院发展研究中心副主任):从近期经济增长压力加大看,我国经济中     

建筑企业管理体系融合的实践探索 ——基于隧道股份的分析

分析建筑企业管理体系的建设与运行状况,然后从管理思路一致性、管理内容相似性两方面阐述管理体系融合的可行性,结合隧道股份实践经验,从集团和子公司层面介绍有关管理体系整合工作的探索,有关实践和总结可供同类型企业集团参考和借鉴。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法

提出一种以"关键人物"为核心，使用门控融合单元（GFU，Gated Fusion Unit）进行特征融合的组群行为识别框架，旨在解决两个问题：①组群行为信息冗余，重点关注关键人物行为特征，忽略无关人员对组群行为的影响；②组群内部交互行为复杂，使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征，再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终，通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.     

LaCie宣布其Porsche Design移动硬盘装配USB-C双向接头

全球领先的存储解决方案提供商希捷科技公司(NASDAQ:STX)旗下的高端品牌La Cie日前宣布其Porsche Design移动硬盘采用了USB-C技术。该产品融合了La Cie Porsche Design系列经验证的速度、设计、耐用性以及USB-C的易用性,完美匹配最新款Mac Book?笔记本电脑。La Cie?移动硬盘采用了未来人性化的端口—USB-C端口。该项新技术使La Cie移动硬盘的连接极为简单,这得益于连接线的两端完全相同,接头可双向使用,因此     

医学专业大学新生适应问题与应对方式、人格特征相关研究——以海南医学院医学新生为例

目的:了解医学专业大学新生适应问题的现状,不同医学生在适应问题、应对方式的选择及人格特质层面的差异并分析适应性与应对方式及人格特质的关系。方法:采用大学生适应性量表(CCSAS)、大五人格量表以及应对方式量表对海南医学院322名医学专业大学新生进行测评。比较不同性别学生各量表评分情况,分析各量表间的相关性。结果:男学生校园生活适应、情绪适应评分及适应性总分均高于女学生(P<0.05)。不同性别学生各项应对方式评分及总分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男学生情绪稳定性、外向性及宜人性评分低于女学生(P<0.05)。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性量表各维度均呈正相关(P<0.05),情绪稳定性与适应性量表各维度均呈负相关(P<0.05)。解决问题和求助与适应性量表各维度均正相关(P<0.05),适应性量表各维度和自责、幻想、退避及合理化均呈负相关(P<0.05)。结论:医学专业大一新生对大学新生活存在不适应问题,其中男生对新环境的适应性更强,女生情绪稳定性、外向性及宜人性更强。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性均呈正相关,情绪稳定性与适应性均呈负相关;解决问题和求助与适应性均正相关,自责、幻想、退避及合理化与适应性均呈负相关。     

基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。