多式联运的法律解读

多式联运是与单式运送相对应的一种运输形态,随着集装箱运输的广泛使用,其已成为货物运输的主要方式;但其用词、概念、特征在实务中一直存在争议,这直接影响了多式联运效用的发挥及其主体之间的权利义务。统一多式联运的用词及其所具有的“一张单证“、“一个负责方“、“一个合同“、“使用至少两种以上运输方式“的特征具有重要意义。     

多式联运的法律解读

多式联运是与单式运送相对应的一种运输形态,随着集装箱运输的广泛使用,其已成为货物运输的主要方式;但其用词、概念、特征在实务中一直存在争议,这直接影响了多式联运效用的发挥及其主体之间的权利义务。统一多式联运的用词及其所具有的“一张单证“、“一个负责方“、“一个合同“、“使用至少两种以上运输方式“的特征具有重要意义。     

集装箱多式联运中心信息平台框架研究

洋山深水港对上海建成国际航运中心和国际集装箱枢纽具有重要的支撑作用．在此，运用运输链管理系统理论，分析洋山深水港多式联运运输链及其信息系统流程，提出了洋山深水港多式联运中心信息平台的建设目标与功能，初步设计了其逻辑和物理结构，分析了运输链管理系统的功能结构．     

集装箱运输与国际多式联运

这篇文章从集装箱运输的发展开始,论述了集装箱运输与国际多式联运的关系,并进一步阐述了国际多式联运的优势及对全球贸易的重要性.但是由于存在技术方面的原因,存在不同国家对集装箱运输有着不同的海关制度等原因,集装箱运输和国际多式联运也存在一些阻碍,这些阻碍尚需要一定的时间和措施来扫除.     

多式联运：中国运输业的战略新视点

多式联运：中国运输业的战略新视点ＴｈｒｏｕｇｈＴｒａｎｓｐｏｒｔ：ＡＮｅｗＣｏｎｃｅｐｔｏｆＳｔｒａｔｅｇｙｏｆＣｈｉｎａ’ｓＴｒａｎｓｐｏｒｔＩｎｄｕｓｔｒｙ￥／／王稼琼（北方交通大学经济学院，博士北京１０００４４）一、最低交易成本：联运发展的基本...     

多式联运—智能运输系统发展的一个重要领域

多式联运,作为一种把铁路、水路、公路和航空等传统的单一运输方式有机地结合起来,组成一个连贯的运输系统,以便更好地实现“门到门”运输,为旅客或货主提供经济、合理、迅速、安全、简捷的运输服务方式,已经有了二三十年的历史。但是,除了以集装箱为媒介、以大陆桥为通道的国际集装箱多式联运外,多式联运的发展一直较缓慢。直至90年代中期,国际上也只有欧盟和美国的运输界才对多式联运给予高度重视,作为智能运输系统（11－s）发展的一个重要领域,多式联运被注入了新的活力,正在全方位地推进中。本文将分析多式联运这一新发展的…     

基于控制论的集装箱多式联运物流链安全系统管理

把复杂的集装箱多式联运系统当作一个物流链看待,运用前馈和反馈控制相结合的耦合控制模式,结合安全检查表,对集装箱多式联运物流链上的每一个环节进行事前、事中的前馈控制、事后的反馈控制,以保障集装箱多式联运系统的安全,促进集装箱多式联运的高效发展。     

国际多式联运相关问题研究

国际多式联运是一种较高级的运输组织方式,它集中了各种运输方式的特点,扬长避短,融合一体,组成连贯运输,达到简化货运环节,加速周转,减少货损货差,降低运输成本,实现合理运输的目的。     

一种多式联运网络运输方式的组合优化模式

针对我国多式联运目前普遍存在的信息化水平不高,缺乏相应的决策支持系统的现状,首先对多种运输方式的运输特性进行了分析,通过对比,得出了运输方式的选择依据;然后建立了多式联运虚拟运输网络;最后在运输方式选择依据和运输网络的基础上得出了多种运输方式组合优化模型,并给出了求解算法。     

铁路促进国际集装箱多式联运发展的途径

现代集装箱运输具有运输效率高,节省包装的成本,保证货物运输安全的特点,同时,集装箱运输改变了铁路与公路运输、海运、水运、空运相互阻隔的局面,通过集装箱这个载体把这些运输方式相联接在一起,构成了现代运输的联运机制,建立起综合运输体系,形成了现代化的运输网络。而铁路集装箱运输要取得长足发展,就要处理好集装箱发展过程中诸多关系,发挥优势,拓宽市场,广泛开展国际集装箱多式联运。     

基于区块链的非结构化大数据动态安全存储

当前大数据交互的不透明性以及数据文件访问形式的不合理性, 导致大数据存储存在存储延时长、 安全性较差的问题, 为此提出基于区块链的非结构化大数据动态安全存储技术。 构建多用户规则调度模型, 利用存储数据包生成独立的行向量与 n 阶矩阵, 基于列不满秩概率完成存储算法设计; 采用区块链非对称加密技术的公私钥, 实现透明与完整的数据交互, 对次要信息与数据访问形式实施记录。 引入分布式文件系统, 将其与Mongo DB 非关系型数据库有效结合, 从而使非结构化大数据得到安全存储。 仿真实验结果表明, 该方法不仅具有理想的存储速率, 而且使大数据的完整性得到了保证, 具有理想的有效性与实践性。     

基于区块链技术的数据共享系统

区块链技术具有去中心化、公开透明、全程可追溯等技术特点,为解决数据共享及智能应用提供了新的技术方向和手段,但受限于区块链的性能等因素,数据共享应用的便捷性和使用率受到影响,为此提出了一种基于区块链技术的数据共享系统应用方案。通过分析智能电网用电信息采集系统技术架构,采用云边端协同方式,保证业务应用速度及系统性能;结合工作量证明(proof of work, POW)及权益证明(proof of stake, POS)共识机制,灵活调整区块的难度系数提高区块写入速度,通过权益值、信用值及时间奖励,确定用户的记账权,激励主节点创建区块的积极性;通过可编程智能合约的设计,使用户在数据类型的调取更加便捷;通过仿真分析,验证了该系统能够满足智能电网信息系统的应用需求,并极大地保障了数据信息产生、传输、采集、存储、共享的各环节应用的全生命周期安全性。     

基于联盟区块链的技术交易平台研究与设计

当前我国经济形势面临大变局,科技创新如何赋能高质量发展成为关键命题,这也对技术交易平台提出了更高的要求。目前国内传统技术交易平台数据资源分散、交易过程难记录、交易结果难溯源等问题突出,难以满足现阶段技术交易市场的实际需求。而区块链技术具有去中心化、开放共识、可追溯、不可篡改等多种特征,为问题的解决提供了新思路。在背景下,本文提出了一种基于联盟区块链的技术交易平台设计方案,通过建立机构联盟链,实现跨平台技术资源数据共享。将交易数据上链存储,便于交易信息后期追溯。利用智能合约实现数据访问控制,保证数据的安全性。基于联盟链的技术交易平台能有效整合技术资源,实现参与各方的共同信任,从而提升科技成果转化效率。     

浅谈大数据下公共图书馆的文献传递服务工作

介绍了大数据的概念及其主要特点,分析了大数据对公共图书馆的影响,提出了大数据时代公共图书馆搞好文献传递服务工作的策略。     

基于大数据思维的新型城镇化建设研究

城乡二元结构是制约城乡发展一体化的主要障碍。新型城镇化承载着促进经济发展和社会公正的双重转型使命,大数据可以促进未来的新型城镇化的发展。文章通过对大数据和新型城镇化的分析,将大数据思维引入到新型城镇化建设中,从拆迁工作、公民信息管理、智慧城市建设等方面论述了大数据的创新应用。     

基于大数据的高校项目管理模式研究

为提高我国研究生培育质量, 借助教育大数据技术, 基于大数据的项目管理方法, 在德国研究生管理模式的基础上, 结合中国教育大数据, 初步建立了信息化的适合我国高校的研究生质量检测和信息服务平台,并给出了具体的研究方案。 同时, 指出了这种模式对我国研究生教育的启示, 也为实现个性化教育, 深入教育信息化发展提供了借鉴。     

一种大数据平台敏感数据安全共享的框架

 大数据平台存储了海量的用户敏感数据,这些敏感数据的共享有助于企业降低为用户提供个性化服务的成本,实现数据增值,而数据的安全共享是一个亟待解决的问题.通过分析敏感数据安全现状,提出了一个大数据平台敏感数据安全共享系统框架,包括数据平台上敏感数据的安全提交、存储、使用和销毁;研究了基于密文异构转化的代理重加密算法和基于虚拟机监控器的用户进程保护方法等关键技术,为系统功能的实现提供了支撑.该框架能够保护用户敏感数据的安全性,有效实现这些数据的安全共享,同时使数据拥有者完全掌握自身数据的控制权,从而有利于营造现代互联网信息安全的良好环境.     

基于区块链存储扩展的结构化数据管理方法

研究基于区块链存储扩展的结构化数据管理方法,解决目前在区块链存储方面存在的容量扩展、存储结构扩展等问题.通过节点动态组网、DHT通信协议,网络中节点仅需存储部分数据,实现数据的存储、查询管理;通过数据签名及定时验证,保障数据安全存储及查询;本地数据库存储结构化数据,扩展业务数据管理.实验结果表明,该方法实现了结构化数据的区块链存储扩展管理,充分利用了节点的网络资源,降低了节点存储压力,提升了数据存储、查询效率,进一步促进区块链应用的开发.      

基于Spark框架的大数据K-prototypes聚类算法

大数据具有数据量大及混合类型的属性,基于MapReduce的K-prototypes并行大规模混合数据方案的缺点是时间和内存的限制,导致这些方案不适合处理大数据.为了解决这个问题,该文提出一种新的基于Spark的k-prototypes聚类方法,该方法使用了重新聚集技术,利用Spark框架的内存操作来构建大规模混合数据分组.在模拟和实际数据集上的实验表明,该文方法可行,且提高了现有K-prototypes方法的效率.     

基于面向对象的大数据存储模型研究

随着大数据存储需求的不断扩大,网络存储技术面临如何存储并管理海量数据的问题.通过对现有各种大数据存储模型进行了对比分析,针对现有存储模型存储的局限性和大数据存储的特点,提出了一种基于数据特征的面向对象存储思想.采用虚拟类技术设计并实现了一种基于面向对象的大数据存储模型.在仿真环境中,对该模型的分类关键模块与非结构化数据存储性能进行了测试与分析,实验结果表明该模型分类模块误差较小,读写效率较高,而且随着数据的增大,非结构化存储性能保持稳定.