大型干散货航运企业核心竞争力评价研究 ——基于三角白化权函数的灰色聚类方法

利用基于三角白化权函数的灰色聚类法对大型干散货航运企业核心竞争力进行评价研究,构建大型干散货航运企业核心竞争力评价指标体系,结合大型干散货航运企业A的相关数据,通过调查问卷将指标体系划分为三个灰类,确定各指标的所属灰类白化函数阈值,并对航运竞争力评价指标进行数域延拓,得出各指标的白化权函数值和综合聚类系数,确定评价对象所属的灰类,评价出A企业竞争力所处的水平,所得结果与实际情况相吻合.最后通过雷达图找出影响A企业核心竞争力的关键指标,并提出增强大型干散货航运企业核心竞争力的措施.     

人工智能体的刑事风险及其归责

人工智能在推动人类社会智能化变革的同时,其不确定性(自动性)所衍生的侵害人类法益的刑事风险是亟待认真对待的"真问题",绝非凭空臆造、危言耸听的"伪问题".对人工智能体被滥用于实施犯罪的刑事风险,应根据现有刑事归责原理,按照具体行为方式以及主观罪过形式,分别追究人工智能体背后的算法设计者、产品制造者与使用者(管理者)故意或过失犯罪的刑事责任.对人工智能体脱离人类控制侵害法益的刑事风险,赋予人工智能体以刑事责任主体地位的肯定论归责方案,存在持论依据及论证路径方面的诸多误区.以刑罚规制人工智能体刑事风险缺乏适宜性,应当借鉴"科技社会防卫论",通过建构保安处分机制,由司法机关在参考专业技术意见的基础上,对严重侵害人类利益的人工智能体适用以技术性危险消除措施为内容的对物保安处分,回避以刑罚规制人工智能体刑事风险必须具备可非难性的局限,进而为人工智能的发展预留必要的法律空间.     

日语被动句用法辨析

日语被动句是日语语言中最重要的六大语态之一。其用法貌似简单易懂，实则纷繁复杂，受制条件颇多，要准确地理解、掌握、应用它谈何容易，故在学习运用过程中会时常发现其在遣词造句时依然错误频出。对此，以容易混淆出错的被动问题作为切入点展开较为详尽的探讨，以期对被动语法知识运用水平的提高有所裨益。     

社区自组织的发展及其作用的调查研究——以南京市秦淮区L社区为例

随着城市基层结构的不断改革,社区的治理由原来的居委会为主体逐步转变居民、社区自组织、居委会一同治理的多元格局,从而带动社区更好地发展。本文通过对南京市秦淮区L社区内自组织的发展的调查,以具体典型自组织的发展历程来分析社区自组织给社区带来的提高居民参与度、凝聚力,加强社区治理的作用,同时也分析了项目存在的居民对自组织不是很了解,自组织意见领袖稀缺等不足。     

早期中西交通线路上的丰镐与咸阳

<正>虽然在中国正史的记录中,汉代外交家张骞正式开通丝绸之路的事迹被誉为"凿空"[1](《大宛列传》,P3169),但是,从新石器时代陶器器型和纹饰的特点已经可以看到早期中西文化交流的相关迹象。小麦、家马和制车技术的由来,有自西而东的线索。一些古希腊雕塑和陶器彩绘人像所着衣服柔细轻薄,因而有人推测公元前5世纪中国丝绸已经为希腊上层社会所喜好。     

章公祖师佛像跨国追索诉讼国际私法问题研究

从章公祖师佛像跨国追索诉讼主体资格问题切入,分析佛像的法律性质,探讨涉案物权准据法的确定及适用问题。该案原告应由阳春村全体村民担任。涉案佛像属于文物,建议村民在荷兰法院提起原物返还之诉。受案法院应当适用物权冲突法确定准据法,即可能适用中国内地、中国香港或荷兰法律。被告在购买时应当对涉案佛像来源产生合理怀疑,因此不构成“善意”;原告应尽可能搜集证据证明《荷兰民法典》规定的20年消灭时效因起诉而中断。依据《香港货品售卖条例》和中国内地物权法理论与实践,被告均不能取得系争佛像的所有权。     

世界主要航运中心与自贸区联动发展的经验及其对上海的启示

推进上海航运业与自贸试验区联动发展,要处理好三方面关系:一是近期与远期关系.借助上海自贸试验区平台,加快航运制度与功能创新,近期重点在自贸试验区内,远期重点在区外,发挥自贸试验区对航运业的引领作用.二是区内与境外关系.借助自贸试验区平台,实现与境外航运业在监管制度、税收制度、法律制度等方面接轨;三是区内与区外的关系.形成在区外可复制、可推广的一系列制度.     

储层岩石矿物成分对酸蚀裂缝导流能力的影响

储层岩石矿物成分是酸压改造效果影响因素之一。研究认为，在储层岩石矿物成分中易溶物的含量及分布方式决定了酸蚀裂缝导流能力大小，易溶蚀物的含量越多，岩石溶蚀速率越快。室内测试了不同溶蚀速率下的灰岩和白云岩的酸蚀裂缝导流能力，研究了岩石溶蚀速率、易溶蚀物含量对酸蚀裂缝导流能力的影响，对酸压工艺设计方案提出了指导性建议。研究结果表明，储层岩石溶蚀速率与酸蚀裂缝导流能力增加倍比存在抛物线关系，易溶蚀物占30%40% 时酸蚀裂缝导流能力保持较好。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。