当前地方财政收支的基本特征、趋势预测与改革重点

通过对近十年地方财政数据的整理,分析出当前我国地方财政运行呈现收入低位增长、收支矛盾加剧等基本特征。对上述基本特征进行趋势性预测,得出上述特征在"十四五"时期将会进一步强化的结论。以此结论为实际依据,从财政体制和财政政策两个层面探讨了下一步地方财政的改革重点,以期对"十四五"期间我国地方财政改革提供参考。     

柔嫩艾美耳球虫杨凌株TA4基因的克隆和原核表达

根据国外报道的序列设计1对引物,以纯化的柔嫩艾美耳球虫(E.tenella)杨凌(YL)株孢子化卵囊的总RNA为模板,用RT-PCR方法扩增出E.tenella YL株的TA4基因.序列分析表明,该序列全长741 bp,开放阅读框(ORF)为651 bp,共编码217个氨基酸,与E.tenella HT株、E.tenella BJ株和E.tenella ZJ株的TA4基因ORF序列同源性分别为99.8%、99.8%和99.27%.由此确定所获得的目的基因为E.tenella YL株TA4基因.利用生物信息学和分子生物学软件对TA4基因编码的蛋白进行结构预测,结果表明,该蛋白为一结构松散的球状蛋白.将TA4基因克隆到表达载体pET-32a中,构建重组质粒pET-TA4并在大肠杆菌BL21中进行表达,表达产物的SDS-PAGE分析结果表明,成功地表达了分子质量为41 ku的融合蛋白.     

预测警务技术嵌入社会风险治理：综述与展望

随着大数据与人工智能技术的发展,依托数据模型和算法技术的“预测警务”作为一种新的警务模式为犯罪预防、社会风险治理带来了新机遇,成为当前各国警察部门争相应用的热门工具,英美德等西方国家率先在该技术领域进行了探索,我国近些年在“科技兴警”上加大创新投入,在相关技术上也取得了不俗的成果。预测警务技术嵌入社会风险治理具有重大的现实意义：它是适应犯罪形势发展的关键举措、贯彻总体国家安全观的必然选择、推进科技兴警战略的必由之路。然而,技术创新往往呈现“双刃剑”的局面,预测警务技术上带来的算法歧视、人权侵犯、制度失灵等法律风险不容忽视。因此应当采取完善个人权利保障制度、实现技术的中立性以及透明性、构建多元化权力监督体系等措施推进预测警务法治化。预测警务在法治的框架中前进,公安部门才可以更好的实现社会风险管控,在信息化社会担负起保卫国家与人民安全的重大责任。     

基于logistics回归的受害诱发因素分析和受害预测

犯罪侵害似乎无处不在且不断改变形式。从实践看,结合犯罪预测进行侦查和打击犯罪行为,不足以有效保护公民人身财产安全,使得从犯罪行为的“受侵害”一方进行预测成为必要。其方法是根据犯罪侵害规律,确定“受侵害”诱发因素指标并进行二元logistics回归分析。同时,利用建立的犯罪预测模型进行个体分析,确定分析对象受侵害的可能性,而后针对受侵害高危人群及时预警以达到预防受害之目的。受害预测有利于强化侦查机关的预警预防能力,而且能够有针对性地保护公民人身财产安全。     

大连市道路交通事故的发生数量预测及预防对策研究

从2017年～2019年大连市道路交通事故的发生数量着手,预测其2021年发生数量。首先,通过收集近三年大连市道路交通事故的发生数量,构建灰色预测GM (1,1)模型,并通过Matlab计算预测2021年其发生数量为60360起,且相对残差小于0.1。然后,依据实地调查,从多方面分析大连市道路交通发生事故的原因。最后,针对原因提出相应的对策,预防大连市道路交通事故的发生,为相关工作提供参考。     

EA-YPredictor:基于Y-STR数据的家系特异性单倍群归属判别分析软件

目的Y染色体为男性所特有,其遗传标记蕴含着丰富的生物地理信息,故可溯源家系,在嫌疑人排查和追踪中发挥作用。Y-STR突变率较高,而Y-SNP突变率极低,几乎不会发生回复突变,所以后代男性群体携带祖先特有的Y-SNP。本研究期望通过现在我国Y库建设中通用的17个Y-STR的单倍型数据预测Y-SNP单倍群细支。方法基于前期观察,选取千人基因组计划III期中的513例东亚人群(中国及周边区域)作为基础数据集,在Java平台和Microsoft Excel软件框架下,以遗传距离计算和Y染色体进化树构建手段相联合研发Y-STR数据的家系特异性单倍群归属判别分析软件:EA-YPredictor。结果本研究揭示了15个单倍群大支下的核心单倍型。通过随机选取70个公开数据库样本,EA-YPredictor软件预测准确性达到92.8%(95%置信区间:[84.1%,97.6%])。结论在Y-SNP复合扩增检测尚无定论的情况下,本软件可基于二代测序样本对Y-STR数据库样本进行单倍群细支的准确预测,能适用于辅助家系单倍群判断。随着测序技术的不断换代和优化,更多高通量的Y-STR和Y-SNP数据补充将会使本软件进一步优化。此外,本软件对于Y数据库中Y-SNP遗传标记的筛查建库有一定指向作用。     

基于人工神经网络和粒子群优化算法的宏观经济预测研究

针对经济问题分析的复杂性以及人工神经网络在解决非线性问题表现出来的优势,本文建立了人工神经网络模型,通过对国内生产总值与其影响因素之间关系的分析来对未来经济形势进行预测。在建模的过程中利用粒子群优化算法优化神经网络模型的权值和阈值。通过对有关样本数据进行计算,得到了满意的结果,说明文中提出的方法比较可行。