论无效保证合同及其法律责任

保证合同认定中 ,主合同无效 ,保证合同无效 ;主合同有效 ,保证合同的效力要根据合同主体资格、当事人意思表示是否真实等进行判断 ;保证合同无效 ,保证人不承担约定的担保责任 ,但承担相应的民事责任     

考虑异质性行为的灾后应急物资动态调度优化

在以人道主义为本的应急救援活动中，不可忽视被救灾民和施救决策者们异质性行为的影响。一方面，将各灾民因救援物资需求未被及时满足而呈现的差异化心理痛苦度量成经济损失，并纳入应急救援调度的社会成本这一决策目标中；另一方面，在灾后物资调度决策中，关注具有异质性偏好的各应急决策者所展现出的不同救援态度。结合面向联合机会约束规划的动态供需平衡限制，最终构建一个考虑灾民和决策者们异质性行为的多阶段灾后救援物资分配和应急路径优化模型。采用2008年汶川地震为案例背景，应用遗传算法对模型求解和参数分析，将仿真结果与不考虑异质性行为的传统救援调度方案进行比较，得出一些结论为构建高效的应急救援体系提供有益参考。     

如何做好当前离退休干部档案管理工作

我国的离退休干部在以前的工作岗位上作出了重大的贡献,国家以及政府也时刻在关注着离退休干部的晚年生活质量。为保证离退休干部得到应有的待遇和关怀,必须要做好离退休干部的档案管理工作,重视对档案管理的质量和认识。利用科学的理念和现代化的技术以及方法进行档案管理工作的细化与创新,以期能够实现对离退休干部档案的科学化管理。本篇文章将依据当前的离退休干部档案管理的现状和其中所呈现的不足进行简要的分析并提出优化建议。     

无悔今生的选择

一生中，总有几件事让人无法忘怀，总有几个日子让人永远记取。 1940年 11月 20日，令我终生难忘，这天我光荣地加入了中国共产党，开始了崭新的人生。 60年过去了，我由一个在迷茫中寻找生活出路的懵懂青年，变成了抱有坚定理想和信念的共产主义战士。每当回想起年轻时的这一选择，我总是暗暗庆幸自己这一辈子的路走对了。 　　我的家乡在山西蒲城县城关。 1938年，日本鬼子占领了我的家乡。他们杀人放火，无恶不作。学校停课后，我随寡母逃难到了乡下，没有书读，整天无所事事，生活也没有来源，我的心里非常苦闷。日本人三天两头到乡下来…     

网上人际交往对青年的文化心理影响

互联网络为人际交往提供了全新的沟通载体.由于网上交往中信息传递的数字化、交往空间的虚拟化和人际互动的开放化等特征,使得以网络为传媒的社会具有与现实社会显著不同的文化特征.同时,网上交往也给青年带来情感的满足与迷失、角色的自由扮演与同一性危机、心理防御的弱化与人际信任的危机、不同价值文化的交融与价值选择的困惑等心理冲突.解决网上交往的困惑,一是要正确认识网上交往对青年的文化心理影响;二是青年工作者应努力掌握现代网络技术,争取网络教育的主动权;三是要加强对青年的思想道德教育,培养青年网上交往的道德自律能力.     

信息化条件下动态联盟体系的构建

随着技术的发展以及需求多样化、个性化的趋势,组建快速响应市场需求的动态联盟已经成为敏捷制造的必然要求.从信息经济时代这一宏观背景出发,根据信忠化环境与信息化资源在动态联盟中的微观体现,探讨信息化条件下动态联盟的构建体系,并分别从伙伴选择、成本控制、利润分配三个基本环节提出建立伙伴选择评价指标体系、在合作博弈中减少交易成本、通过委托一代理机制按风险比例分配利润,有利于从经济理论的角度研究动态联盟体系构建中面临的信息化问题.     

读情敌情书12年唤醒植物人丈夫

13年前，刘红的丈夫黄建军遭遇车祸成了植物人。后来，刘红意外发现了丈夫珍藏的初恋恋人写给他的一封情书。而昏迷中的丈夫，只有在听到这封情书的内容时才会有反应。为了救治丈夫，刘红每天忍痛诵读这封情书呼唤丈夫醒来。斗转星移，这封情书被刘红诵读了几千遍，丈夫终于从原来的植物人状态逐渐恢复了意识……     

高层次科技创业人才素质评价研究

高层次科技创业人才的创业素质模型以人为起点,以人的素质为内容,通过考察个人素质,从个人理想绩效、组织目标实现等目标维度对高层次科技创业人才作出评价.冰山模型中,"水面以上"的高层次科技创业人才素质,包括高科技知识、技术,高科技创业相关的经验."水面以下"的创业潜质,包括创业驱动相关素质、项目选择相关素质、关系管理相关素质、科学管理相关素质、经营优势相关素质、创业承诺相关素质等.通过对高层次科技创业人才创业成功所需要的企业家素质进行评价,构建高层次科技创业人才创业成功的企业家素质模型,有助于在科技进步与创新发展中界定和选择高层次科技创业人才,为高层次科技创业人才的引进、选择与培养提供方法与参考标准.     

基于深度强化学习的自适应股指预测研究

基于股指成分股基本面和技术面数据构建了时序股票关联网络，然后利用深度图神经网络学习股票关联网络层次化表征，以端到端的方式获得候选预测信号.在此基础上，提出了一种考虑动作评估反馈的深度强化学习方法(Action Evaluation Feedback based Deep Q-Learning, AEF-DQN),旨在将不同的候选预测信号融入智能体的动作空间，并基于股票关联网络层次化表征、股票市场整体运行状态和历史动作评估反馈学习环境状态；借鉴前景理论中的参照依赖特性估计奖励值函数，从而建立状态、动作与奖励值之间的映射关系.最后，采用沪深300指数、标普500指数、英国富时100指数和日经225指数的成分股历史数据，构造了股指期货交易模拟器，在投资胜率、最大回撤率、阿尔法比率和夏普比率4个回测指标上对股指预测模型展开实证分析.研究结果表明：1)通过层次化聚合股票关联网络的节点属性信息可以动态捕捉不同行业对股指价格波动的影响，进而可提升预测方法的准确率；2)考虑动作评估反馈的深度强化学习结构可智能化选择适用于当前股票市场环境的最优模型结构，进而可提升预测方法的鲁棒性.