简介:摘要乡村土地资源的分配模式是相关部门在最近几年讨论的热门话题,乡村的土地资源的优化配置及合理化利用也一直是乡村人们密切关心的问题。作为土地整理项目的重点研究内容,乡村土地资源的分配模式的重新设定就是要更好的解决土地利用中不合理因素,把不利于生产力解放的诸多因素统统排除在体制之外,优化土地资源的分配机置,更加合理的利用和组织土地的产出功能,在此基础上增加耕地的有效面积,提高土地的产出率和利用率。本文从理论和实践两方面出发,对乡村土地资源的分配模式进行了深入的探讨,本文认为在对土地进行整理的过程中,要最大程度的优化土地资源,把土地资源的产能最大程度的释放出来,提高土地资源的合理利用率。
简介:针对未来网络资源任务具有明显的动态变化特征,导致资源存在利用率严重失衡的现象,提出了基于凸优化的未来网络资源分配策略(Futurenetworkresourceallocationstrategy,FNRAS).本分配策略结合应用了窗口思想的负载热点预测方式,根据实际分配速率与分配效果确定网络资源类型的数量,通过全局搜索的方式构建了凸优化以确定网络资源的最佳放置形式.同时将本文算法跟贪心算法、顺序放置以及标准社会力群智能优化等算法之间的差异性进行对比.结果显示:该算法具有比其它各类算法更明显的优势,可以将本文研究结果作为改善未来网络资源性能的重要理论参考.
简介:随着人工智能时代的到来,传统的“功能汽车”逐渐进化为“智能汽车”,智能汽车将可能是我们日常生活中最先普及的人工智能产品.智能汽车的自动驾驶功能在提高驾驶安全性和运输便利性的同时,其危险性也不可避免.当智能汽车在自动驾驶中造成重大损害时,以人类行为为中心的传统刑法及刑事责任规则在刑事责任的认定中暴露出局限性,应当由谁来承担刑事责任难以明确.作为对人工智能产品刑法规制的应对,一方面,刑法应当区别于传统汽车相关操作主体,对其规定合理的注意义务和过失责任认定规则;另一方面,刑法要立足于智能汽车的人工智能特征,对自动驾驶造成的损害不能直接归因于人类行为时的刑事责任承担与分配予以明确.
简介:在移动边缘云计算系统中重复覆盖的异构网络场景下,为了满足移动终端的任务卸载需求,同时降低终端任务卸载代价,提出基于演进博弈的云资源和计算资源联合分配方案(JRA-EG).同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群,种群中终端通过选择不同的服务点(SPs)获得不同的无线资源和计算资源.为了建模与分析服务点选择与资源分配,建立了演进博弈模型.博弈的代价函数包括能耗代价、时延代价和经济代价.分别提出了基于复制动态的集中式算法和基于Q-learning的分布式算法求解演进均衡.仿真结果表明,所提的2种算法均能快速收敛至均衡解.与已有算法相比,JRA-EG方案节省了终端消耗能量,同时也降低了任务卸载时延.提出的方案能合理调度云资源和无线资源,从而有效降低终端的任务卸载代价.
简介:精准扶贫是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要战略,本文旨在揭示该战略下基层扶贫资源的分配机制,并以此来理解宏观国家治理转变在基层的表现。采用实地访谈与参与观察的方法展开多案例研究,探究中国农村扶贫资源分配的路径、影响因素及其治理逻辑。研究表明,当国家的精准扶贫试图运用技术治理逻辑、借助科层制的时间压力机制进入农村社会时(表现为直接治理),与农村社会传统的受乡土规则影响的总体性支配逻辑(表现为间接治理)不适应而在介于国家和农村社会的“第三领域”引发冲突,由此衍生应对冲突的权宜策略:多重治理。多重治理逻辑是两种国家治理思路在第三领域的冲突过程中受制度因素和组织因素作用而衍生的权宜之计,即正式治理、半正式治理和非正式治理并存,从而衍生扶贫腐败、多重俘获和有效瞄准并存的局面。本文的创新点在于从国家治理的视角发现了多重俘获,拓展了基于地方治理视角的精英俘获研究。