开征物业税对地方政策财政收入的影响

开征物业税对地方政府财政收入可能产生影响。根据分析,在一定的假设前提下,这种影响主要表现为:把现行房地产三税改革和重组成物业税后,可能对市级和县级地方政府收入的影响最大;对经营性房地产征收物业税,即使政府选择保持基本税负总规模不变,但是由于税基的扩大,从中长期看,物业税收入的规模扩大是可以肯定的;对居民住宅开征物业税,基本上等于重新开辟了税源,随着城市化进程,这部分税收增长的潜力很大。     

敌杀死和杀灭菊酯对红脉穗螟毒杀作用的研究

研究了新农药敌杀死、杀灭菊酯对槟榔害虫红脉穗螟的毒杀作用.结果表明敌杀死50、100mg/L,杀灭菊酯200、400mg/L对刚开放的槟榔花穗均无药害;在点滴法试验中敌杀死的毒力(LD50)比杀灭菊酯大12X;药膜法实验中敌杀死浓度为2 mg/L时,死亡率为85.5%,杀灭菊酯浓度为85 mg/L时,死亡率为92%,敌杀死的LD50比杀灭菊酯大82X;田间药效表明敌杀死6.25、12.5 mg/L和杀灭菊酯62.5、125、250 mg/L均有较高药效,喷后第3d的杀虫率均达90%以上,且残效期较长,无药害产生.研究表明两种农药均可在生产中应用推广.     

基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量建模方法

污水处理系统是一个复杂的非线性、大时延的动态系统，由于工艺的复杂性、检测设备的不完备性以及经济成本的限制，一些重要的出水指标无法实现精准的检测。为解决此问题，文中提出了基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量方法。传统动态神经网络具有能够处理时延信息数据的动态记忆能力，可用于基于数据驱动的软测量建模过程。但是，常规训练方法容易使神经网络陷入局部最小值，导致模型预测性能欠佳。鉴于此，文中引入集合卡尔曼滤波技术和对偶有限样本集合卡尔曼技术对典型的动态神经网络——Elman神经网络进行无梯度训练，构建新型软传感器模型，不仅有效提高了传统Elman神经网络的预测能力，而且提供了一种简单、无梯度的神经网络训练方法。将该方法在加州大学欧文分校的污水处理数据（UCI数据）上进行验证，结果表明，文中方法具有较好的预测性能，集合卡尔曼滤波技术可作为一种无梯度的替代方法来训练神经网络。     

基于4G网络的电梯信息化监督管理云系统的设计与应用

随着我国电梯保有量的大量增加,电梯安装、维保和监管的矛盾日益突出。为了减少电梯事故、提高电梯的监管水平、保障电梯安全运行,根据电梯监管的特性和电梯安装、维保流程,从信息化角度设计了一套全过程多内容的电梯监管云系统。通过合理分配安装、维保任务,有效跟踪监督安装、维保人员的工作,实现了电梯安装、检验、维保和救援工作的在线管理,提高了效率、保证了质量,进而提高电梯的安全性能和监管水平。