摘要：现代税收国家中,税收收入是主体,非税收入是其有益补充。改革开放以来,税收逐步成为我国国家财政收入的主要来源,但地方政府却长期高度依赖非税收入,而且不同时期依赖不同类型的非税收入。从财政社会学视角对建国以来地方政府财政收入的结构进行分析后发现,财政压力是导致地方政府高度依赖非税收入的主要原因,而收入基础和交易成本是导致地方政府不同时期依赖不同非税收入的主要原因。规范地方政府非税收入汲取应该从财政压力、收入基础和交易成本三方面着手进行有效的制度设计。

摘要：通过研究传统FCM和改进FCM算法,针对现有算法中存在收敛速度不够、聚类精度不高等问题,提出一种基于FCM算法的融合特征值和优化划分FCM的改进聚类算法。融合优化划分与特征值,获取特征值向量迭代计算公式,实现自适应更新。实验结果表明,该方法能够有效计算并获取样本特征值向量,改进算法聚类分析效果优于FCM、W-FCM、OP-FCM算法,所提改进算法具有实际应用价值。

摘要：图像场景中提取特征数量较少,难以满足三维重建对特征匹配的要求,为此提出基于超分辨率重建的特征提取算法。采用回归学习对低分辨率图像进行重建,对重建结果采用图像先验知识优化,获取较高分辨率图像,对高分辨率图像进行特征提取。实验结果表明,相较重建前图像平均提高6倍以上特征点数量,提高5倍以上匹配点数量,该算法能够提高提取特征点的数目,满足三维重建等需要较多特征点的情况。

摘要：介绍了一个基于S3C44B0X处理器的机器人控制系统的硬件设计与实现,操作系统的移植,并对系统的实时性作了初步的分析测试。该系统性能好、功耗低、重量轻、实时性好,非常适合作为家用保安机器人的控制器。

摘要：在合作作者网络中,链路预测可以预测当前网络中缺失的链接,以及新的或已解散的链接,根据网络中观测到的信息来推断两位作者在不久的将来是否会产生合作,对于挖掘和分析网络的演化、重塑网络模型具有重要意义。链路预测是计算机科学和物理学的重要研究方向,对此已有较深入的研究,其主要研究思路是基于马尔可夫链、机器学习和无监督的学习。然而,这些工作大多只使用单一的特征,即基于网络拓扑特征或者属性特征进行预测,很少将这些跨学科的特征组合考虑,结合多学科特征进行链路预测的研究非常少。文中设计开发了TNTlink模型,该模型结合网络拓扑特征、基本特征和附加特征,并结合物理学和计算机科学的领域知识,利用深度神经网络将这些特征集成到一个深度学习框架中,其在解决链路预测问题时取得了不错的效果。文中使用了5个数据集(ca-AstroPh,ca-CondMat,ca-GrQc,ca-HepPh和ca-HepTh),包含69032个节点和450617条边,从捕获的信息中利用二进制相似度和模糊余弦相似度计算和识别特征。如果节点在这些特征中表现出更多的相似性(如相似的节点、相同的关键字或彼此之间密切的关系),则两个节点间更有可能生成链接。除了考虑节点的特征外,还考虑了节点重要性对链路形成的影响,进而提出了一种新的链路预测指标MI,以区分强影响和弱影响,对节点的重要影响进行建模。将所提模型与主流分类器在5个数据集上进行比较,结果表明MI和TNTlink有效地提高了链路预测的AUC值。

摘要：随着移动设备性能的不断提高,在移动设备上的应用也越来越广泛,移动学习正是随着移动信息技术发展而产生的一种新兴的学习方式,本文提出了基于Android移动学习平台的设计方案,对客户端与服务器端进行了详细的分析与设计,为移动学习平台的实现提供了有价值的参考模型。

摘要：基于云计算的移动学习系统架构采用资源虚拟化管理,减少了硬件资源建设投资。采用面向服务的分布式计算应用架构,设计实现了一个高性能、高可靠性和高扩展的学习平台。该平台按需快速检索和聚合,既能满足日常学习与考试需要,又能应付高并发状况。

摘要：针对云计算技术应用与移动学习结合是教育信息化的发展趋势,文章在分析了云计算的关键技术后,设计了移动学习的功能结构与数据的存储方案。并且给出了基于云计算平台的整体架构,以期为移动学习的研究提供新的思路。

摘要：预算改革的推进往往面临着理想模式设计难以在实践中落实的难题。2000年以来旨在强化理性设计的预算改革面临着总额控制、配置效率和运作效率等方面的困难,而且随着经济新常态带来的收入增幅减缓而恶化。结合了目标式预算和绩效预算的目标式绩效预算模式可以针对性地解决预算实践面临的问题,并且能够在诸多方面与现有体制更好衔接。文章认为,不是预算模式的理想程度,而是解决预算实践难题的能力和与既有体制衔接的能力决定了预算改革的进程。

摘要：为解决校园师生方便收发快递快件,基于PHP技术设计与实现了一种安全、高并发的校园快递超市管理系统.系统基于thinkphp开源框架,采用页面静态化、Memcache等技术,在Web方式下实现可支持一定并发量的快递快件信息的查询、录入、签收、监控、统计等功能.结果表明该系统提高了快递超市的工作效率;规范了快递快件管理;系统数据可帮助快递企业提供决策支持.