新形势下社会组织参与社会治理路径选择研究与思考

在我国目前的社会治理中,社会组织的功能以及作用的发挥极其有限。改进和加强社会组织在社会治理的功能作用,既要求我们加快社会组织的立法进程,更要求我们创新工作理念,做到统筹规划、定位合理、科学授权、依法管理。因此,正确认识社会组织参与社会治理的必要性以及社会组织参与社会治理的责任,认识社会组织参与社会治理的难处所在,才能形成社会组织参与社会治理的有效突破,才能依靠政府、市场和社会三架马车同时发力,重构社会各主体合作治理体制。     

新的玻璃钢抽油杆设计方法

SPE18188推荐了新的玻璃钢抽油杆设计方法,它是在API RPIIL的基础上,对其公式进行修正得来的。其优点是它利用API RPIIL原有计算顺序、表格,能对几种设计进行快速比较而达到优化设计目的。玻璃钢抽油杆是均质复合材料系统,在利用API RPIIL设计中,需重新定义Wr、Er和Fc。定义为抽油杆受到1磅静载荷时每英尺的伸长量,根据虎克定律:     

经济政治学视角下的国有企业党群关系

当前国有企业党群关系,是一种与国有企业职工群众经济利益相关的多维关系,一方面,企业职工必须依赖党的领导,另一方面,党又必须联系职工群众,取得工作土的支持。然而,随着国有企业改革的步伐加快,经济格局迅速调整,这种调整必然引起职工思想观念上的变化,对党群关系造成一定程度的影响,现阶段考察国有企业党群关系存在的问题,并从经济政治学的角度做出切合实际的评估,对于提高中国共产党的执政能力,巩固其合法性的地位是具有现实意义的。     

压缩感知中迂回式匹配追踪算法

迂回式匹配追踪(detouring matching pursuit,DMP)是一种计算复杂度低、准确率高、对传感矩阵列相关性要求低的贪婪重构稀疏信号算法.DMP中子内积逆和系数矩阵递增递减核心式被提出并证明,DMP利用子内积逆和系数矩阵减少残差误差变化量的计算量,达到降低计算复杂度的目的.另外,DMP采用先逐个最优缩减、后逐个最优扩增假定支撑集元素的方法提高重构准确率和扩大重构稀疏信号的稀疏度范围.DMP算法复杂度分析表明,DMP算法中获取、缩减和扩增假定支撑集的复杂度分别为O(K2 N),O(b(K-b)N)和O(b(K-b)N).加权间接重构0-1稀疏信号实验结果表明,对于稀疏度为M/2的0-1稀疏信号,DMP、逐步贪婪追踪(greedy pursuit algorithm,GPA)、子空间追踪(subspace pursuit,SP)、压缩采样追踪(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的重构准确率分别为99%,65%,0%,0%和13%.非零值服从正态分布的稀疏信号实验结果也表明DMP的重构准确率优势显著.     

基于支撑集保护的回环匹配算法

针对部分压缩感知贪婪迭代类重构算法中误删正确支撑集元素的缺点,提出了一种基于支撑集保护的回环匹配算法（LM-P）。该算法依据最小残差内积初始化非受保护支撑集元素,然后依据观测向量在非受保护支撑集对应观测子矩阵上的投影,选择对应投影绝对值最大的元素添加到受保护支撑集,迭代获得受保护支撑集,从而重构原始信号。实验结果表明,对于非零值服从正态分布且稀疏度小于观测值一半数目的稀疏信号,LM-P算法的重构准确率超过86%;对于低信噪比稀疏信号,该算法的重构准确率能够维持在99%以上;与OMP、CoSaMP、SP和GPA算法相比,LM-P精确重构所需观测值数更少;此外,LM-P算法在二维图像信号的重构中也有较好性能。     

功能分发网络:基于容器的智能边缘计算平台

随着大数据、机器学习等技术的发展,网络流量与任务的计算量也随之快速增长.研究人员提出了内容分发网络（CDN）、边缘计算等平台技术,但CDN只能解决数据存储,而边缘计算存在着难以管理和不能跨集群进行资源调度等问题.容器化技术广泛应用在边缘计算场景中,但目前,边缘计算采取的容器编排策略普遍比较低效,导致任务的计算延迟仍然过长.提出了功能分发网络FDN （function delivery network）,一方面为用户提供了访问边缘计算资源的统一接口和容器化的计算平台,无需进行繁琐的计算资源配置;另一方面,FDN平台优化系统的资源利用和任务的计算延迟,能将任务所需的容器编排到合适的边缘计算集群.开发了一种基于启发式的容器编排策略,实现了跨集群的容器编排功能,进一步优化了执行的计算延迟.基于Openwhisk软件实现了FDN,并在中国移动的网络中部署了该系统,而且对FDN和容器编排策略进行测试.实验结果表明,FDN计算平台能够降低任务的计算延迟;同时,启发式容器编排策略的性能相比传统的算法有了较大的提升.