法国农业现代化演进对滁州农业转型的启示

法国农业现代化演进的做法与启示 法国农业从短缺供给到高度现代化,每一步变迁与演进都是在法国政府的引导、调控下进行的.其主要做法有:     

山东省可持续发展的水资源问题与对策

水资源短缺已成为制约山东省经济和社会可持续发展的瓶颈因素。从分析山东省水资源特征和开发利用现状入手，指出了山东省水资源存在的主要问题和面临的严峻形势，以可持续发展思想为指导，提出了山东省水资源可持续利用的战略对策。     

汽油在不同碳含量半再生催化剂上的降烯烃规律研究

采用不同碳含量的半再生催化裂化催化剂，考察了催化裂化汽油在不同温度、剂油比等条件下的反应规律。结果表明，催化裂化汽油降烯烃较理想的条件为反应温度400℃、催化剂上焦炭的质量分数小于0．5％、尽量大的剂油比。     

汽油机燃用甲醇及甲醇汽油的性能研究

为了研究汽油机燃用甲醇及甲醇汽油的性能,在一台4G15S汽油机上对甲醇及不同体积比例甲醇汽油的动力性、经济性和排放特性进行了对比试验。结果表明:与燃用93#汽油相比,M15、M85及M100功率增加;M15有效燃料消耗率平均上升4.43%、M85平均上升46.53%、M100平均上升57.26%;M15、M85及M100的HC与CO排放随甲醇体积比例增加而降低;而甲醛排放随甲醇体积比例增加而明显增加。     

基于粒子群优化极限学习机数据预测模型研究

极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种新型的前馈神经网络,该网络由广义逆直接求出输出层权重,使得其具有误差小、速度快的优点。但针对具体问题,ELM不能自动寻找到最佳的网络结构,从而造成该算法模型针对复杂、无规律性的数据精度及稳定性较差。为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出利用粒子群优化极限学习机算法对不同数据进行预测。使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)选择最优的隐含层偏差和输入权值矩阵,计算出输出权值矩阵,从而提高ELM的精度及稳定性。并通过PSO-ELM和ELM分别对复杂程度不同的汽油辛烷值和交通流量数据进行算法预测比较发现,PSO-ELM优化算法对无规律性、复杂程度高的数据可以获得更高的精度,提高了数据预测的拟合能力。实验结果表明,PSO-ELM对于非线性、无规律性等复杂特性的数据预测具有一定的可行性和有效性。     

基于ES-TV的贷款承诺极端风险测度模型

在Basel Ⅲ的风险计量新要求及中小企业融资成本高、违约风险大等背景下，贷款承诺极端风险的测度成为银行未来资产管理的重点之一. 基于期权理论，首先给出了浮动利率下的贷款承诺定价公式；其次通过引入DGN（Delta-Gamma-Normal）模型，刻画了贷款承诺价值变动的分布形态；继而通过修正尾部波动率，并利用期望短缺原理，构建了衡量贷款承诺极端风险的ES-TV测度模型. 该模型兼顾极端损益及其波动性，能更全面反映极端风险. 最后对X银行贷款承诺组合管理进行了实证分析.     

在自动化投入与劳动力成本之间寻求平衡——工业4.0之我见

<正>老龄化是促成德国提出工业4.0的重要原因。德国是世界上老龄化最严重的国家之一,劳动力人口不断减少、从业者的年龄越来越大,迫使德国进一步提高自动化水平,减少人工数量和劳动强度。一般来说,企业的自动化程度和成本投入是单调上升的函数。从经济的角度看,并非自动化程度越高越好。就我所知,日本在三十年前就建立了首个无人工厂,但这种技术并没有推广开来,原因应该是投入产出比不合适。     

节约与保护水资源的力度还要增强

我国水资源短缺,大部地区的水资源量不能满足经济与社会发展的需求,严重的水污染又加剧了水资源的短缺并引发诸多的社会与环境问题。解决这些问题,一要靠各地的自觉行动和国家的统一配置与管理,二要加大违法成本和执法力度,三要对经济相对落后地区给予必要的支持,使其少走先污染后治理的老路。     

郑州市人工影响天气预警系统的设计与实现

<正>郑州市自开展人工影响天气工作以来,在上级业务部门的指导下和地方各级政府的大力支持,在规模和技术上都取得了长足发展。在地方抗旱救灾、缓解水资源短缺、维持社会安定方面做出了突出贡献,取得了显著的社会效益和经济效益,受到当地政府和广大人民群众的欢迎。在人工影响天气作业中,笔者发现高炮、火箭人影作业规模的