简介:11月16日至17日,2018年度人大新闻舆论干部培训班暨第二十八届中国人大新闻奖评选结果发布会在北京举行。全国人大常委会秘书长杨振武出席并讲话。第二十八届中国人大新闻奖评选出获奖作品267件,其中特别奖6件,一等奖54件,二等奖95件,三等奖112件。我省推荐参评的作品有五件获奖.
简介:ICO(InitialCoinOfferin曲传销是一种未经批准非法公开融资和非法发售代币票券的新型金融传销模式,严重干扰金融秩序、破坏社会稳定。如何有效地实施ICO监管并对ICO进行传销定性成为经济犯罪侦查研究的重要方向之一.针对此问题.提出了一种基于支持向量机的ICO传销类罪模型.利用该模型对难以定性的ICO进行分类.从而实现对未定性的ICO进行判定.采集了180种ICO相关数据.提取出15个ICO传销类罪模型的评价指标.建立了基于支持向量机的ICO传销类罪模型.对难以定性的ICO进行分类.随后利用150组ICO数据作为支持向量机的学习样本.再对30组ICO合法性进行分类研究.实验结果表明该模型的分类结果准确率高达90%.在ICO传销类罪推定上具有良好的应用。今后.可以利用深度学习的方法对ICO的定性问题进一步分析。
简介:目的:为弥补当前公安情报分析中主要依赖经验分析的不足,对ARIMA模型在刑事类警情预测中的应用展开探讨,为刑事类警情的早期预警提供决策依据。方法:应用ARIMA模型对某市2015年1月至2017年12月刑事类警情数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型。结果:某市刑事类警情整体上呈下降趋势;选取的最优模型ARIMA(0,0,0)(0,1,1)能较好地拟合既往时间段某市刑事类警情的变化;对某市2018年1月的刑事类警情实证预测表明,所选模型的算法拟合度较高,在95%的置信区间之内(预测值290次,真实值315次),模型短期预测效果较为理想。结论:ARIMA模型可以应用于刑事类警情的情报分析与预测,建议在实际应用中应进一步推广。
简介:39岁,从事建筑行业10年,2017年,他从10平方米小屋搬进了20平方米公寓梁显军今年39岁,来自四川巴中县,是中建一局北京公司三利大厦改扩建工程项目工地的一名建筑工人,今年是他来北京打工的第十年。十年前,梁显军和妻子从老家来到北京打工。他在工地上做小工,妻子在一家超市做售货员。刚开始因为不懂技术,只能边学习边做一些杂工,
简介:顶岗实习作为高等职业教育培养生产、建设、管理、服务一线岗位高素质技术技能人才的关键性教学环节,对培养学生实践技能、职业素养、创新意识和创新能力发挥着重要作用.文中在系统分析职业院校实习新规对综合类高职院校顶岗实习提出的新要求、新挑战的基础上,针对综合类高等职业技术学院专业覆盖面广、岗位跨度大、实习人数多、实习地点多且分散而导致管理难度大、成本高、效率低、质量难以得到保障等问题,提出以搭建网络学习空间为主服务平台、以微信公共服务辅助平台、以QQ群为补充的互联网信息化管理服务平台、以建设实习基地资源为基础、以建立实习教学实施体系为核心、以健全实习管理制度为保障的“四位一体”顶岗实习管理模式,形成“政府、学校、企业”三极联动、“学校、二级学院、专业系室”三级协调、“实习学生、校内导师、企业导师、心理辅导员”四方互通的开放互助式实习管理形态,有效保障了职业院校顶岗实习教学环节质量.