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对兵团农牧团场财政与财务的思考 总被引:2,自引:0,他引:2
新疆兵团农牧团场集政府职能、社会职能、军队职能和企业职能于一身,其权利和义务存在着明显的不对等,这从乓团人的奉献精神中可以体现出来:特别能吃苦、特别能战斗、特别能忍耐、特别讲奉献。就奉献讲奉献,这是无可厚非的,但从另外一个角度来讲,却是对兵团农牧企业的不公平:是政府要交说、是企业办社会、是农民入工会、是军队没经费。因此,兵团农牧团场财政与财务关系亟待理顺,以 相似文献
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近期,由于前期北方港内粮商订购的玉米大批量到港,加之贸易商认为后续粮源依然较充足,故大连港内玉米平仓价出现了回落迹象;而南方港口尽管也不断有玉米到货现象,但玉米货源仍然偏紧,所以支持价格坚挺。东北新玉米收购价格稳中趋升:目前,吉林省大部分地区仍以晴好天气为主,气温 相似文献
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杂志的征订季节又快到了,2005年<长江蔬菜>在什么价位,既不给读者增加太大经济压力,又能保证杂志社工作的正常运转?每册4.8元的定价是否合适?为此,我们在2004年4月进行了一次局部范围的读者调查.调查结果,几乎所有的回函都对调价给予支持,并对本刊给予了高度评价和赞赏,溢美之词极尽所能.看到一封封来自全国各地、笔迹各异却同样饱含淳朴真情的读者来信,我们深深地被感动了,我们深深地受到了鼓舞. 相似文献
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为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林(random forest,RF)筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R2、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明:基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R2达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R2达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R2达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。 相似文献
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