化学反应中的非线性现象

本文以“水中花园”和“化学振荡”等实验事实,论述了化学反应中的自然分形和自组织过程等非线性现象.     

基于小波分析的股票分形时变维数研究

前人关于有价证券分形维数的研究是在假定维数恒定的情况下进行的,这就使得Hurst指数未能很好发挥其应有的投资指导作用.提出了时变维数的概念,对原有分数布朗运动模型加以拓展,使其成为具有局部自相似性的随机过程.给出了一个时变Hurst指数的小波估计式及其算法.通过上海股价周收盘指数的时变Hurst指数的实证分析,时变指数的引入比原来常数指数对于投资决策来说具有更好的指导作用.     

自组织建模方法和GDP增长模型研究

经济系统的复杂性决定了经济变动及影响因素解释的困难性。本文阐述了一种经济系统复杂性研究的有效方法-自组织建模方法,同时应用此方法建立一个解释我国GDP增长的自组织模型,分析影响我国经济增长的主要因素,并在此基础上提出相应的对策思路。     

中国省域碳排放的空间特征及影响因素

通过核密度分布和莫兰指数对中国2000—2015年30省份碳排放强度的动态趋势及集聚特征进行测度,并利用空间杜宾模型对其主要影响因素进行分析。结果显示:（1）中国30省份碳排放强度呈下降趋势,新常态以来低碳步伐加快;（2）碳排放强度的空间集聚性具有高水平集中、低水平集聚特征,空间溢出效应不断增强;（3）本省经济规模、产业结构对本省碳排放强度具有显著的正向影响,专利产出具有显著的负向影响;相邻省份的外商投资规模及能源消费结构变化对本省碳排放具有显著的空间溢出作用。因此,未来中国加快产业结构调整幅度、优化相邻省份间的产业空间布局以及大力发展绿色技术进步是中国促进区域低碳转型的主要方向,同时生态城镇化以及继续改善外商直接投资质量也是减排潜力因子,省域间的减排空间溢出效果不容忽视。     

论WTO对安全例外条款扩张适用的规制

在单边主义、保护主义兴起背景下,部分WTO成员扩大安全例外条款适用范围的问题日益凸显。WTO争端解决实践确立了争端解决机构对成员援引该条款行为的管辖权,并就"基本安全利益"及"国际关系紧急情况"的适用作出阐述,对规制该条款的扩张适用具有积极作用。但WTO争端解决实践仍未形成对成员自裁决权的有效约束,非传统安全的适用问题尚待厘清,同时缺乏对成员措施实施的"必要性"审查,使安全例外条款仍存在被滥用的风险。为更好地解决部分成员任意扩张适用安全例外条款的问题,中国应积极向WTO争端解决机构提交第三方意见,建议其在与该条款有关的案件中采用严格的解释方法,并推动成员在WTO改革中对条款文本进行修改。     

简牍所见战国秦汉时期的自疗传统

出土文献揭示,作为一种医疗传统的自疗确已存在于战国秦汉时期。它一方面是上古传统的延续和发展,另一方面是一种有意识的医疗选择的结果。巫术、礼仪、方技是战国秦汉时期患者自疗术的基本内容,其中巫术、礼仪是旧传统,是商周以来医疗俗信的延续,方技则是战国以降的新传统。巫祝之术公诸文本并广泛传抄,可由患者或其亲属自行操作。时人对巫术、礼仪性的自疗术极为重视,将之与医方等同视之。巫术、礼仪性自疗术与日书的结合,使其真正被应用到大众日常生活之中。方技中的导引、艾灸、医方等都进入自疗的行列。医方最受重视,其中有经验之方的转写,也有医者之方的流入。自疗在技术上有所偏好,其用药也有自身特点。有意识地传抄、纂辑个性化的自疗文本,是战国秦汉自疗传统中引人注目的现象。     

碳锁定的空间非均衡性及动态演进分析——以江苏为例

从城市尺度出发,以江苏省13个地级市为研究对象,利用泰尔指数及其嵌套分解方法、空间自相关法探究江苏碳锁定的空间非均衡及动态演进特征。结果显示：江苏碳锁定分布具有明显的空间非均衡性,城市之间发展不平衡,具有明显的区域差异特征,泰尔指数由高到低依次为苏南地区、苏中地区和苏北地区,并且区内差异的贡献率远大于区间差异的贡献率,三大地区内部发展的非均衡是江苏碳锁定产生差异的主要动因。江苏各城市碳锁定状况存在空间关联特征,空间发展格局集中性不断上升,马太效应有所增强。     

抓住RCEP政策机遇，精准推动上海三大重点地区高质量发展

面对RCEP带来的机遇和挑战,上海既应充分认识并应对RCEP可能带来的产业转移风险,研究推动产业链安全可控和能级提升,也应发挥上海重大平台作用,将RCEP开放政策与自贸试验区战略、区域发展战略相结合,更好服务国家发展需求,应对贸易全球化新趋势。     

一种多重优先经验回放的麻将游戏数据利用方法

针对大众麻将AI训练时经验回放机制中样本均匀采样导致训练缓慢的问题,提出了一种多重优先经验回放算法,即从时序差分误差、局面复杂程度、动作即时奖励3个维度对经验样本进行优先级标记,每次采样时优先级高的样本高概率被抽取来更新神经网络。为了验证算法的有效性,构建了大众麻将自博弈平台进行相应的实验验证。实验结果表明：相比随机经验回放方法,新方法将麻将AI的训练速度提升了22.5%。