抗震救灾时期宽严相济政策的运用

5·12汶川地震发生后,出现了大量涉灾刑事法律问题,使刑法理论和司法实务面临着前所未有的新挑战。如何贯彻好宽严相济的刑事司法政策,是灾区司法工作人员面临的具体问题。最高人民法院也首次就贯彻执行宽严相济刑事政策问题公开新的原则,即严惩严重刑事犯罪,必须突出重点,依法进行,必须确保做到严之有据、严之有理、严之有度、严之有效。要切实注意做到具体分析、区别对待,严中有宽、宽以济严、宽中有严、严以济宽。不能因为在突发事件时期实施违法行为,就被科以刑法以外的刑罚处罚,需严格遵循罪行法定的原则,最大化保护犯罪人的人权,让犯罪人得到公平、公正的审判和处罚。     

工业经济增长集聚弹性研究——对中国三大经济圈的实证分析

产业集群理论正在继梯度转移理论、增长极发展理论后成为主导区域经济发展新型区域发展理论。在中国的工业化过程中，珠三角、长三角和环渤海地区随着其地区一体化水平的不断提高制造业都表现为不同程度的产业集聚，其制造业集聚程度与地域经济发展特别是工业经济增长都具有较强的相关性。因此，结合面板数据（panel data）模型的计量方法对中国三大经济圈的工业增长集聚弹性进行估计并就三大经济圈的增长集聚弹性差异的成因进行了分析是十分必要的。     

“无直接利益冲突”的网络发生机制

近年来,“无直接利益冲突”现象在我国似乎形成一种所谓“涟漪效应”,其产生的深层根源在于社会分配的不公平及与之相联系的群体异质不公平感的普遍存在;其次也与利益表达机制的不畅通有关。在其产生的过程中,事件触发与演化的关联性往往是通过驱动机制、认同机制、社会比较与自我展示机制和说服争辩机制交互作用表现出来的。在信息时代,“无直接利益冲突”的这些相关发生机制往往与网络极化效应直接相关,即“无直接利益冲突”极易导致网络极化效应的产生,而网络极化效应也促使了“无直接利益冲突”的扩散。而这种双向互动的过程,正是“无直接利益冲突”网络发生机制的作用过程。由此,应给予充分重视。     

新疆少数民族大学生在京适应状况调查研究

本研究对北京5所高校来自新疆的少数民族学生以及新疆大学的少数民族学生进行问卷调查和个别访谈.数据表明,新疆少数民族大学生在地区、性别、民族上的适应状况不存在差异;在校园生活、满意度因子上存在年级和专业差异.个别访谈发现,大部分新疆少数民族大学生在京的学习与生活环境的适应具有阶段性和累积性特点.研究为提高新疆少数民族大学生的适应性提出了一定的建议.     

深圳十年规划建设理论与实践初探

本文根据深圳十年规划与建设经验,对市场经济条件下的城市规划理论、乡镇城市化、开放型城市的交通与电讯网络、城市生态环境的保护、投资软硬环境的建设,以及如何提高城市规划的科学水平等问题作了探讨。     

我国网络问卷调查发展现状与问题

随着信息传播技术的飞速发展,网络问卷调查业已成为相对主流的调查研究方法之一,被众多行业调研机构者和学术研究人员所采用。在简要介绍了网络问卷调查的发展历史及在我国的发展现状之后,通过参与式观察,我们剖析了国内网络问卷调查中存在的两大问题,即数据质量和个人信息安全,以期引起社会的关注和反思,针对这些问题,最后试图提出可行性解决方案,以期推动网络问卷调查行业的良性发展。     

一个犹豫的写作者

我写诗的时间虽不短,但一直是在犹豫中写作,也似乎一直停留在学步的阶段。我从自己的写作中,也通过长期的阅读感受到,写作中的犹豫不仅具有个人意义,而且几乎是诗人要面对的普遍情境,甚至可以说是诗人命运中具有象征性的一部分。     

毛泽东的社会主义改造理论及其意义

从新民主主义到社会主义的过渡时期,中国共产党在领导对生产资料私有制进行社会主义改造过程中积累了极其丰富的经验。毛泽东在总结和概括这些经验的基础上,创立的具有中国特色的马克思主义的社会主义改造理论,是对马克思列宁主义和国际共产主义运动的重大贡献。对毛泽东的这个重大贡献,今天我们也还需要从理论上加以阐述,阐述其内容和意义。     

企业竞争力指标体系的建立与评价

在市场经济条件下,如果按照市场经济规律的要求,对企业综合竞争力进行分析、评价,就需要一套科学地反映企业竞争力的统计指标体系.本文依据全面性、可比性、可行性、系统性的设计原则,从反映企业投入、产出、财务效益状况、资产营运状况、偿债能力状况、发展能力状况、国际竞争能力状况七个方面构建了指标体系,并在此提出了单项指标和综合指标体系的评价方法.     

Modular-transform based clustering

Spectral clustering uses eigenvectors of the Laplacian of the similarity matrix. It is convenient to solve binary clustering problems. When applied to multi-way clustering, either the binary spectral clustering is recursively applied or an embedding to spectral space is done and some other methods, such as K-means clustering, are used to cluster the points. Here we propose and study a K-way clustering algorithm – spectral modular transformation, based on the fact that the graph Laplacian has an equivalent representation, which has a diagonal modular structure. The method first transforms the original similarity matrix into a new one, which is nearly disconnected and reveals a cluster structure clearly, then we apply linearized cluster assignment algorithm to split the clusters. In this way, we can find some samples for each cluster recursively using the divide and conquer method. To get the overall clustering results, we apply the cluster assignment obtained in the previous step as the initialization of multiplicative update method for spectral clustering. Examples show that our method outperforms spectral clustering using other initializations.