信息产业发展中的政府管理服务职能

信息产业不仅关系到一个国家的经济发展,而且关系到国家安全和政治社会稳定.我国市场机制的不健全,要求政府在信息产业发展中发挥多方面的积极作用,具体体现在通过建立高层次综合管理服务部门等实施措施,使我国在全球信息产业链条中抢占一席之地.     

企业统计技术要素管理中的相关问题及对策

统计技术是现代企业质量体系的重要要素。基于当前企业统计技术要素管理相对薄弱、滞后的现状,分析其实践中存在的相关问题,并结合实际对企业提高统计技术要素管理水平、增强统计方法实施有效性提出相应的对策和建议。     

师资预测一类纵横统计推进模型

提出了一个新的人才预测模型,其主要优点是可对残缺原始数据进行加工,且可修正预测值的随机误差影响,预测精度较高.本文还给出了用该模型对某校师资进行预测的实例,得到满意结果.     

在银川市科学技术大会上的讲话

尊敬的崔波书记、白雪山市长，同志们： 感谢邀请参加银川市科学技术大会。首先，我代表自治区科技厅对大会的召开表示热烈祝贺，向获得2005年度科技进步考核的优秀县区、部门和获得2006年银川市科技创新奖、拔尖人才称号、优秀科技论文奖的人员，以及全市广大科技工作者致以崇高的敬意!     

各国电子政务创新篇之二:税务

事务处理是电子政府最核心的应用目标之一，在这个阶段，用户可以完成与政府交易的完整过程。在电子政务建设已发展到事务处理的国家中，都倡导“以客户为中心”的服务理念，所有的内容都随着用户的需求而做出及时更新。在所有实施在线交易的服务项目中，以电子税务的运用最为成熟。通常来说，各国税务部门和海关承担着为政府运行征收税款的职责。由于他们的管理触及公民和法人这一广泛的范围，     

对于高校非统计专业的统计教学改革的思考

高校非统计专业的统计教学因为课时有限,目前主要是对理论的概括介绍,而缺乏实际的应用和操作;为了在有限的时间里使学生理解统计思想,在教学中必须转变教学观念,因材施教,通过综合案例结合计算机进行教学,使学生对统计有一个系统的认识过程。     

城市碳中和措施的边际减排成本分析——以北京市为例

城市是碳中和的主阵地,随着“双碳”目标的提出,将鼓励更多的减排技术和政策在城市低碳转型中发挥作用.基于此,本研究运用边际减排成本方法,以北京市为例,结合北京市低碳政策推广情况,对具体减排技术的减排潜力和减排成本进行分析,绘制了具有35项减排措施的北京市边际减排成本曲线,识别出有较高经济性的优先减排措施,为北京市实现碳中和目标提供技术措施优先级排序和实施路径建议.研究表明：1)筛选出的电力部门、交通部门、建筑部门减排技术的减排潜力分别为14.96亿、7.66亿、2.55亿t.平均碳边际减排成本为485.12元·t^-1,电力部门、交通部门、建筑部门的平均减排成本为154.56、417.56、688.28元·t^-1;北京市应大力推广电力减排措施,保证北京市碳排放进入快速下降通道;2)在35项减排措施中,11项的减排措施的边际减排成本为负,成本有效的CO2减排潜力为39 967万t,占39.15%;减排初期应大力推广电动出租车、电动公交车和电动轻型货车、照明节能等负成本措施;3)高边际减排成本措施的减排潜力较大,但不具有成本优势,实施难度大,为促进此...     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

DMloDS的多媒体存储服务器中可丢弃帧的分配问题

分布式多媒体信息点播系统（ＤＭＩｏＤＳ）要求其多媒体存储服务器能够同时为大量的客户提供实时的信息服务,为了保证每个客户的ＱｏＳ要求,系统必须提供接纳控制机制以限制客户的数量．首先从理论上描述了一种适合于ＤＭＩｏＤＳ中多媒体存储服务器的统计型接纳控制算法ＳＡＣＡ,并对统计过程中产生的可弃帧的分配问题进行了深入的研究,提出了可丢弃帧分配的数学模型,保证了每个客户的基本ＱｏＳ要求,为ＤＭＩｏＤＳ系统的设计提供了理论依据     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．