通货紧缩时期扩张性货币政策的局限性

就经济理论而言,通货紧缩时期应实行扩张性货币政策。但许多国家和地区的实践表明,通缩时期扩张性货币政策的加速作用小于通货膨胀时期紧缩性货币政策的减速作用,也就是说,扩张性货币政策的效果较弱。导致这种结果的原因是通货紧缩时期扩张性货币政策的局限性,即通货紧缩时期,经济主体的预期和行为,使利率传导渠道失效;商业银行的信贷配给,使货币政策效果进一步弱化;货币供给内生性增强,使央行控制货币供应的能力减弱;价格的粘性,使通缩时期产出的增加乏力。     

新世纪的人文关怀

20世纪既是人类知识科技突飞猛进的世纪，也是一个战争频仍、族群相互敌视、社会政治动荡不安、生态环境饱受破坏的世纪。展望21世纪，为了使人类尽量免受因战争、仇视、冲突和环境危机带来的不安、焦虑与痛苦，其最重要的策略是赋予人类以人文的基本关怀、其中他人的关怀、民主的关怀、文化的关怀和全人类的关怀应该予以特别的重视。     

MARKOV DECISION PROGRAMMING-THE FIRST PASSAGE MODEL WITH DENUMERABLE STATE SPACE

In this paper,we discuss MDP with discrete time parameter-the firstpassage model with denumerable state space.Under assumption A in this paper,we prove that an ε(>0)-optimal stationary policy exists.To find an ε-optimalstationary policy,an algorithm of policy improvement iteration and a method ofsuccessive approximations are given.     

因子分析-导数光谱法测定苯酚和间苯二酚混合物

本文测定了苯酚和间苯二酚混合体系的一阶导数光谱数据,用目标因子分析对这些导数数据进行处理,以探索因子分析在导数光谱中应用的可能性。在不加任何分离的情况下,成功地确定了苯酚和间苯二酚混合体系中的物种数、物种种类及含量。     

浅析高校科研管理

本文从分析管理的重要性入手,提出了扭转和改进高校科研管理落后状况的途径。     

我国古代刑法的溯及力

刑法溯及力在我国古代法律文献中多有记载，随着历代刑事政策以及立法指导思想的变化，历史上各朝代对刑法溯及力规定各有不同。唐朝刑律立法成熟，确立了现代意义上的“从旧兼从轻”原则，从法律制度史角度来看，当是现代刑法溯及力制度的渊源。     

中国管理会计发展及对策

介绍了管理会计在我国的发展状况,阐述了未来我国发展管理会计时应注意的一些问题,探讨了我国管理会计的发展方向,并针对我国管理会计存在的问题提出了相应的对策.     

北美自由贸易区竞争政策特征初探

北美自由贸易区竞争政策是继欧盟竞争政策之后的一种新型竞争政策合作模式，是当今区域经济集团竞争政策较理想的合作典范。与欧盟竞争政策相比较，其呈现出抽象性、避免法律真空现象产生、处理竞争争端方式的特殊性、具体规定的模糊性以及层次单一性等特征，其中抽象性、避免法律真空现象产生及处理竞争争端方式的特殊性．比较适合大多数区域经济集团的特点，宜应效仿，而其具体规定的模糊性和层次单一性，应在日后制定的区域经济集团的竞争政策中加以完善。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。