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積累的名言范文第1篇

2.Everymanisthearchitectofhisownfortune.每一個(gè)人都是自身幸福的建筑師。

3.Thehonestmantakespains,andthenenjoyspleasure.正直的人先經(jīng)歷痛苦，然后享受歡樂(lè)。

4.Allmankindarebeholdentohimthatiskindtothegood.行善者，人人銘記之。

5.Loveishardtogetinto,buthardertogetoutof.愛(ài)很難投入，但一旦投入，便更難走出。

6.Behonestratherclever.誠(chéng)實(shí)比聰明更要緊。

7.Betteranemptypursethananemptyhead.寧可錢(qián)袋癟，不要腦袋空

8.Geniusonlymeanshard-workingallone'slife.天才只意味著終身不懈的努力。

9.Themanwhohasmadeuphismindtowinwillneversay"impossible".凡是決心取得勝利的人絕不說(shuō)“不可能”。

10.Agoodmotherisworthahundredschoolmasters.一個(gè)好母親相當(dāng)于百個(gè)好老師。

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11.Amother'svoiceisthemostbeautifulsoundintheworld.

世界上有一種最美麗的聲音，那便是母親的呼喚。

12.IfIhadasingleflowerforeverytimeIthinkaboutyou,Icouldwalkforeverinmygarden.

假如每次想起你我都會(huì)得到一朵鮮花，那么我將永遠(yuǎn)在花叢中徜徉。

13.Allthingsintheirbeingaregoodforsomething.天生我才必有用.

14.Lifeliesnotinlivingbutinliking.生活的意義并不在于活著,而在于愛(ài)好人生.

15.Slothturneththeedgeofwit.懶散能磨去才智的鋒芒。

16.Greatworksareperformednotbystrength,butbyperseverance完成偉大的事業(yè)不在于體力，而在于堅(jiān)韌不拔的毅力。

17.Roughistheroadthatleadstotheheightsofgreatness.通往巔峰的路必定崎嶇不平。

18.Allwhatyoudo,doitwithyourmight;thingsdonebyhalvesareneverdoneright.做一切事情都應(yīng)盡力而行，半途而廢永遠(yuǎn)不行。

積累的名言范文第2篇

1、培根：只有順從自然，才能駕馭自然。

2、牛頓：真理的大海，讓未發(fā)現(xiàn)的一切事物躺臥在我的眼前，任我去探尋。

3、狄德羅：謬誤的好處是一時(shí)的，真理的好處是永久的，真理有弊病時(shí)，這些弊病是很快就會(huì)消滅的，而謬誤的弊病則與謬誤始終相隨。

4、愛(ài)迪生：天才是百分之一的靈感加上百分之九十九的汗水。

積累的名言范文第3篇

關(guān)鍵詞：名實(shí)體分類(lèi)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； DBN； 字特征

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-2163（2014）02-

Study on Chinese Named Entity Categorization based on Deep Belief Nets

CHEN Yu， ZHENG Dequan， ZHAO Tiejun

（School of Computer Science and Technology， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China）

Abstract： DBN is a classification of fast and global optimum neural network. It contains several layers of unsupervised networks and one layer of supervised network. The paper approves this novelty machine learning approach is suitable to the domain of named entity categorization. The paper applies RBM，an unsupervised learning method， to reconstruct more representative features from character-based features. Subsequently， the paper utilizes BP， a supervised learning method， to fine-tune parameters in whole network and accomplish the categorization task. In the end， the paper tests DBN on ACE 04 Chinese corpus and achieve 91.45% precision， which is much better than Support Vector Machine and Back-propagation neural network.

Key words： Named Entities Categorization； Neural Network； DBN； Character-based Feature

0引 言

傳統(tǒng)的信息抽取任務(wù)包括名實(shí)體抽取、關(guān)系抽取和事件抽取，而名實(shí)體抽取又可分為兩個(gè)子任務(wù)：一是識(shí)別消息文本中的名實(shí)體，二是將已識(shí)別的名實(shí)體進(jìn)行分類(lèi)，本文主要關(guān)注名實(shí)體抽取的第二個(gè)子任務(wù)。名實(shí)體是一個(gè)事物或事物集合的名稱(chēng)，在消息文本中，往往是信息的主要載體，所以名實(shí)體抽取是信息抽取的基礎(chǔ)任務(wù)。名實(shí)體分類(lèi)對(duì)名實(shí)體的語(yǔ)義表述具有重要指示意義，是名實(shí)體抽取準(zhǔn)確與否的標(biāo)準(zhǔn)之一。按照Automatic Context Extraction （ACE）大會(huì)的定義，名實(shí)體一般分為人名、地名和機(jī)構(gòu)名等。早期，研究主要聚焦于利用基于模式匹配的方法進(jìn)行名實(shí)體分類(lèi)，并取得了較高的準(zhǔn)確率。Mcdonald[1]利用名詞的內(nèi)外部信息組成的模式對(duì)名詞進(jìn)行分類(lèi)，Wacholder[2]則利用對(duì)不同名詞類(lèi)別進(jìn)行聚類(lèi)的方式輔助人工撰寫(xiě)的模式實(shí)現(xiàn)名詞分類(lèi)。但是上述方法都需要大量人工統(tǒng)計(jì)的模式，而一旦名實(shí)體抽取范圍或者對(duì)象語(yǔ)言變化，即要費(fèi)時(shí)費(fèi)力地修改甚至重寫(xiě)相應(yīng)的模式。此后，基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法顯示了所具備的強(qiáng)大自學(xué)習(xí)能力，克服了基于模式方法的缺點(diǎn)。同時(shí)，支持向量機(jī)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器，可通過(guò)利用足夠大量的實(shí)例進(jìn)行自訓(xùn)練，并用訓(xùn)練好的模型未知實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。Zhou和Su[3]提取了4種不同的詞性和句法特征表示名詞的語(yǔ)義特征，再用隱馬爾科夫模型進(jìn)行分類(lèi)，Isozaki[4]利用5-gram結(jié)合3種詞法特征組成特征向量用于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型并對(duì)名實(shí)體分類(lèi)。此外，對(duì)于名詞分類(lèi)的研究大多只是集中于英文語(yǔ)料，對(duì)中文語(yǔ)料的研究仍相對(duì)較少，其名詞分類(lèi)的難度要遠(yuǎn)大于英文，主要原因是[5]：

（1詞語(yǔ)之間沒(méi)有明顯的分割標(biāo)志；

（2）漢語(yǔ)中的詞存在更多歧義現(xiàn)象；

（3）漢語(yǔ)詞語(yǔ)由字組合而成，組合的復(fù)雜度高；

（4）漢語(yǔ)的詞法語(yǔ)態(tài)信息不如英語(yǔ)豐富[6]。例如：漢語(yǔ)詞語(yǔ)沒(méi)有時(shí)態(tài)、字母大小寫(xiě)的特征等。在已有研究中，Jing[7]提出了利用基于字的特征表征名詞信息，結(jié)果表明，基于字的特征結(jié)果要優(yōu)于基于詞的特征，且克服了以上大部分的漢語(yǔ)難點(diǎn)。

本文提出一種基于字特征提取名詞特征向量，并利用Deep Belief Nets（DBN）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造分類(lèi)器進(jìn)行名實(shí)體分類(lèi)的方法。方法中，首先對(duì)直接反映名實(shí)體的字特征向量進(jìn)行特征提取，得到更加復(fù)雜、更具表征能力的特征，再利用有監(jiān)督過(guò)程對(duì)這些特征向量進(jìn)行分類(lèi)，獲得了較直接對(duì)字特征向量進(jìn)行分類(lèi)更好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DBN方法分類(lèi)效果明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

1 Deep Belief Nets 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹

DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全局最優(yōu)的快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法，由若干層RBM網(wǎng)絡(luò)（Restricted Boltzmann machine）和一層反向傳遞網(wǎng)絡(luò)（Back-Propagation，簡(jiǎn)稱(chēng)BP網(wǎng)絡(luò)）組成，因而是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]。DBN結(jié)合了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的特征提取能力和有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的分類(lèi)能力。總體來(lái)說(shuō)，DBN具有以下如下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：

（1）無(wú)監(jiān)督的RBM方法提取輸入特征向量的結(jié)構(gòu)化信息，組成表征能力更好的特征向量；

（2）有監(jiān)督的BP方法將錯(cuò)誤信息反向傳播到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)以修改網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使特征向量映射到其他空間時(shí)更為準(zhǔn)確；

（3）DBN的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠自我弱化學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的錯(cuò)誤信息，并對(duì)特征向量在各個(gè)相異空間的重要特征信息實(shí)行優(yōu)化組合，使無(wú)監(jiān)督過(guò)程產(chǎn)生的信息更加結(jié)構(gòu)化；

（4）DBN是一個(gè)快速的學(xué)習(xí)算法，RBM將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)快速定位到最優(yōu)參數(shù)的鄰域，與傳統(tǒng)的BP算法相比，收斂速度更快。

DBN的結(jié)構(gòu)如圖1所示，在訓(xùn)練模型的過(guò)程中主要可分為兩步。第一步，分別單獨(dú)、且無(wú)監(jiān)督地訓(xùn)練每一層RBM，確保特征向量映射到不同特征空間時(shí)，可最多地保留特征信息。RBM網(wǎng)絡(luò)只能確保層內(nèi)的權(quán)值對(duì)該層特征向量映射達(dá)到最優(yōu)，而非對(duì)整個(gè)DBN的特征向量映射均能達(dá)到最優(yōu)。第二步，利用反向傳播網(wǎng)絡(luò)有監(jiān)督地微調(diào)整個(gè)DBN網(wǎng)絡(luò)，克服RBM僅能保證層間參數(shù)只對(duì)該層最優(yōu)化的弊端，并對(duì)特征向量進(jìn)行分類(lèi)。RBM訓(xùn)練模型的過(guò)程可以看作是初始化BP的權(quán)值參數(shù)，使DBN方法克服了傳統(tǒng)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)和訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。

圖1 DBN結(jié)構(gòu)圖

Fig.1 The structure of a DBN

DBN方法是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，底層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收直接表示（多數(shù)為二元值）的特征向量值，在自底向上的傳遞過(guò)程中，從具體的特征向量逐漸轉(zhuǎn)化為抽象的特征向量，在頂層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成更易于分類(lèi)的組合特征向量，增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)能夠?qū)⑻卣飨蛄扛映橄蠡６遥m然RBM確保訓(xùn)練后的層內(nèi)參數(shù)對(duì)特征向量映射達(dá)到最優(yōu)，但是不能完全消除映射過(guò)程中產(chǎn)生的錯(cuò)誤和不重要的特征信息。尤其是，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層網(wǎng)絡(luò)均會(huì)弱化上一層網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的錯(cuò)誤特征信息和次要特征信息，因此多層網(wǎng)絡(luò)較單層網(wǎng)絡(luò)精確度更高。在名實(shí)體分類(lèi)問(wèn)題中，基于特征方法的一個(gè)重要特性是特征向量的稀疏問(wèn)題，DBN方法對(duì)特征的提取與結(jié)構(gòu)化對(duì)稀疏特征向量具有很好的辨別能力，能很好地解決這類(lèi)問(wèn)題[9，10]。

2 特征選取

基于字的特征非常適用于中文信息抽取領(lǐng)域，因其避免了漢語(yǔ)詞語(yǔ)沒(méi)有邊界信息等的缺點(diǎn)，將字與字如何組合成詞語(yǔ)，交由機(jī)器學(xué)習(xí)模型去決定。例如：“老”與“李”組合成“老李”，并被分類(lèi)為人名；“老”與“撾”組合成“老撾”，并被分類(lèi)為國(guó)家。即使是在小規(guī)模的語(yǔ)料中，這種組合方式是極其復(fù)雜的，表示名詞的特征向量的維數(shù)高。本文將語(yǔ)料中名詞出現(xiàn)的字組成字典 ，將每一個(gè)名詞e的基于字的特征向量表示為 ，特征向量與字典具有相同的維數(shù)，其中 的值滿足等式（1），可具體表示為：

（1）

除了基于字的特征外，本文也加入了ACE語(yǔ)料里標(biāo)注的名實(shí)體的指稱(chēng)信息作為特征。名實(shí)體的指稱(chēng)分三類(lèi)，分別是命名性指稱(chēng)、名詞性指稱(chēng)和代詞性指稱(chēng)。最后，本文將名詞的基于字特征和指稱(chēng)信息特征結(jié)合，作為名實(shí)體的特征向量。雖然名實(shí)體還有其他詞法及句法特征，但是本文重在驗(yàn)證DBN方法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的適用性，故未涉及更多特征信息。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

本文選用ACE 04的語(yǔ)料作為測(cè)試數(shù)據(jù)，按照語(yǔ)料標(biāo)注說(shuō)明，名實(shí)體可分為五類(lèi)，每一個(gè)名詞屬于且只屬于一類(lèi)，分別為人名（Person）、組織機(jī)構(gòu)名（Organization）、行政區(qū)名（Geo-political entity）、地名（Location）和設(shè)施名（Facility）。對(duì)名實(shí)體分類(lèi)，即是對(duì)名實(shí)體指代進(jìn)行分類(lèi)。名實(shí)體指代是名實(shí)體在文檔中的表述，每一個(gè)名實(shí)體指代包含主體（head）和擴(kuò)展（extent）兩部分，指代主體包含名實(shí)體主要信息。雖然指代的擴(kuò)展部分能提供更多信息，但是也擴(kuò)大了字符字典的規(guī)模，帶來(lái)噪音。相關(guān)文獻(xiàn)證明，只利用指代的主體部分的效果優(yōu)于結(jié)合擴(kuò)展部分[9]。

本文從語(yǔ)料中提取出10 228個(gè)名實(shí)體指代，利用4折交叉驗(yàn)證法訓(xùn)練模型，也就是說(shuō)，7 746個(gè)指代作為訓(xùn)練語(yǔ)料用于訓(xùn)練模型，2 482個(gè)指代作為測(cè)試語(yǔ)料用于測(cè)試模型，其分布如表1所示。字符字典的維數(shù)為1 185，測(cè)試語(yǔ)料在本文中使用了準(zhǔn)確率評(píng)價(jià)模型，由于本文的實(shí)驗(yàn)是對(duì)已識(shí)別的名實(shí)體分類(lèi)，其召回率等于準(zhǔn)確率。

本文共進(jìn)行了三組不同的實(shí)驗(yàn)，第一組實(shí)驗(yàn)用于驗(yàn)證DBN分類(lèi)器的效果，第二組實(shí)驗(yàn)用于驗(yàn)證RBM的層數(shù)對(duì)DBN提取特征的作用，第三組實(shí)驗(yàn)用于比較層內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)DBN網(wǎng)絡(luò)效果的影響。

在第一組實(shí)驗(yàn)中，本文將DBN、SVM和傳統(tǒng)的反向傳播算法的名實(shí)體分類(lèi)效果進(jìn)行了比較，其中，DBN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是3層RBM加一層反向傳播網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)，選取最好的DBN模型結(jié)構(gòu)，每層RBM的節(jié)點(diǎn)數(shù)由下至上依次為900，600，300；SVM利用的是線性核函數(shù)，懲罰系數(shù)為1，其余參數(shù)為默認(rèn)值，這種結(jié)構(gòu)的SVM分類(lèi)效果也是比其他結(jié)構(gòu)的SVM更優(yōu)；反向傳播算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與DBN相同，利于與DBN的結(jié)果相比較，結(jié)果如表2所示。實(shí)驗(yàn)證明，DBN的效果較其他兩種模型具有明顯的提高，說(shuō)明DBN能從基于字特征向量中對(duì)字與字之間的關(guān)系進(jìn)行正確的組合與識(shí)別，提取出更具代表性的特征用于分類(lèi)。

在第二組實(shí)驗(yàn)中，本文比較了一層、兩層和三層RBM的效果，一層RBM層內(nèi)節(jié)點(diǎn)為900，兩層RBM層內(nèi)節(jié)點(diǎn)分別為900和600，三層RBM的層內(nèi)節(jié)點(diǎn)分別為900，600和300，結(jié)果如表3所示[10]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，隨著層數(shù)的增加效果越來(lái)越好，說(shuō)明更多的層數(shù)能夠提取出更多準(zhǔn)確的特征。另一方面，三層RBM比兩層RBM的效果提高不明顯，說(shuō)明兩層RBM對(duì)于名實(shí)體分類(lèi)已經(jīng)提取足夠的分類(lèi)特征，Hinton[8]也在其相關(guān)研究中指出，三層RBM網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能提取足夠的特征用于分類(lèi)。

在第三組實(shí)驗(yàn)中，本文利用一層RBM網(wǎng)絡(luò)結(jié)合BP的模型，改變RBM層內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)，結(jié)果如表4所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，第一層RBM層內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)為900的分類(lèi)器效果最好，因?yàn)?00接近輸入特征向量的維數(shù)，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)對(duì)輸入特征向量降維，且不宜下降過(guò)快，導(dǎo)致震蕩和難以收斂，并且，只包含一層RBM的DBN的效果依然優(yōu)于SVM和反向傳播算法。

本文最后觀察了每一個(gè)類(lèi)別的分類(lèi)效果，并用準(zhǔn)確率，召回率和F系數(shù)去衡量，結(jié)果如表5所示。結(jié)果表明，人名、行政區(qū)名和組織結(jié)構(gòu)名的效果最好，因?yàn)檎Z(yǔ)料中這三個(gè)類(lèi)別的實(shí)例比例較大，地名和設(shè)施名的效果較差，因?yàn)檎Z(yǔ)料中這兩個(gè)類(lèi)別的實(shí)例比例較小，每一類(lèi)別的分類(lèi)的效果與此類(lèi)別的實(shí)例在語(yǔ)料中比例成正比。

4 結(jié)論及將來(lái)的工作

DBN對(duì)于名實(shí)體分類(lèi)是一種全新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)高維特征向量具有很強(qiáng)的提取特征和進(jìn)行特征分類(lèi)能力。本文將基于字特征和指稱(chēng)特征作為表述名實(shí)體指代的特征向量，并用DBN對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DBN的分類(lèi)效果要明顯好于SVM和反向傳播算法，是一種在信息抽取領(lǐng)域具有良好實(shí)用性的優(yōu)秀算法。將來(lái)的工作擬在以下幾個(gè)方面展開(kāi)：（1） 將本文提出的方法在其它數(shù)據(jù)集上測(cè)試，以進(jìn)一步驗(yàn)證方法的有效性；（2） 將該方法應(yīng)用于關(guān)系識(shí)別方面；（3） 利用該方法多任務(wù)地進(jìn)行名實(shí)體抽取與關(guān)系抽取。

參考文獻(xiàn)：

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[8] HINTON G， OSINDERO S， TEH Y W. A fast learning algorithm for deep belief nets[J]. Neural Computation. 2006，18：15271554.

積累的名言范文第4篇

論文關(guān)鍵詞：城市,金融競(jìng)爭(zhēng)力,因子分析法,聚類(lèi)分析

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，已成為全國(guó)各城市提高城市檔次、增強(qiáng)城市競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素。在一個(gè)開(kāi)放的全球經(jīng)濟(jì)體系中，金融運(yùn)行效率在很大程度上決定著經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)力，關(guān)系到黑龍江省全面建設(shè)和諧社會(huì)和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。黑龍江省要想全面提高自身的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，其管轄的13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的持續(xù)健康發(fā)展的金融是必不可少的，這就需要進(jìn)一步研究黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的金融競(jìng)爭(zhēng)力情況，這樣才能搞清楚黑龍江省各城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力的相對(duì)地位與相對(duì)差異，以及黑龍江省的金融發(fā)展的總體狀況，為金融資源的合理流動(dòng)提供參考依據(jù)，從而使各城市明確自己的合理定位，制定出正確的城市發(fā)展戰(zhàn)略和建設(shè)規(guī)劃。本文將采用因子分析法來(lái)解決黑龍江省城市金融競(jìng)爭(zhēng)力排名問(wèn)題，運(yùn)用聚類(lèi)分析解決城市金融競(jìng)爭(zhēng)力分檔問(wèn)題。

一、城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

城市金融競(jìng)爭(zhēng)力，它反映了一個(gè)城市配置資源的效率，是一個(gè)城市的金融綜合實(shí)力的整體情況的表現(xiàn)，其規(guī)模和活躍度對(duì)提升城市競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)成最直接的推動(dòng)力，因此，構(gòu)建城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，評(píng)估城市金融競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)于推動(dòng)城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的提高至關(guān)重要，其應(yīng)包括評(píng)估城市的金融現(xiàn)狀和未來(lái)金融發(fā)展?jié)摿蓚€(gè)部分的優(yōu)勢(shì)。目前在國(guó)內(nèi)缺少一個(gè)公認(rèn)的像衡量一家銀行那樣容易的效率指標(biāo)體系。針對(duì)我國(guó)以及黑龍江省的實(shí)際情況，本文將從金融市場(chǎng)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力和金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)力兩部分進(jìn)行研究。

金融市場(chǎng)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力反映了一個(gè)城市潛在的金融規(guī)模、經(jīng)濟(jì)的外向性程度和活躍程度、金融市場(chǎng)的效率高低，以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境等多方面。GDP、固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口總額，人口等指標(biāo)均可以用來(lái)描述金融市場(chǎng)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力。金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)力表現(xiàn)為銀行、保險(xiǎn)、證券及其他金融機(jī)構(gòu)的綜合實(shí)力。金融機(jī)構(gòu)年末存款和貸款余額可以反映銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模，保費(fèi)收入可以反映城市保險(xiǎn)實(shí)力，由于證券機(jī)構(gòu)的屬地行較弱，且沒(méi)有任何統(tǒng)計(jì)年鑒能提供關(guān)于各個(gè)城市的證券機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)規(guī)模的數(shù)據(jù)，金融業(yè)從業(yè)人數(shù)能夠從另一方面反映出證券業(yè)的部分信息，根據(jù)實(shí)際情況，暫不將證券業(yè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中。

根據(jù)黑龍江實(shí)際情況，構(gòu)建的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示：

圖1城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

指標(biāo)具體說(shuō)明：1.GDP：它能反映城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模和實(shí)力；2.固定資產(chǎn)投資：反映儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)資本的能力力；3.進(jìn)出口總額：反映了經(jīng)濟(jì)的外向性程度；4.外商直接投資：反映的是一個(gè)城市融通外來(lái)資金的能力；5.城市人口：描述金融區(qū)位力，反映城市在區(qū)域經(jīng)濟(jì)中的重要程度；6.職工平均工資：反映一定時(shí)期職工工資收入的高低程度，也反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低；7.金融機(jī)構(gòu)貸款年末余額:反映城市資金的總量實(shí)力，特別是銀行部門(mén)對(duì)該區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持程度；8.金融機(jī)構(gòu)存款年末余額:一個(gè)地區(qū)在一定時(shí)期能夠提供的儲(chǔ)蓄量越多，可用于投資的儲(chǔ)蓄量也就越多，從而影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Γ?.保費(fèi)收入:該指標(biāo)反映保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r，衡量該城區(qū)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)模的客觀尺度；10．金融保險(xiǎn)從業(yè)人員數(shù):從就業(yè)方面反映金融發(fā)展水平。

二、黑龍江城市金融競(jìng)爭(zhēng)力排名

在上部分構(gòu)建的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，多個(gè)變量之間可能存在一定程度的相關(guān)性，可以通過(guò)因子分析法來(lái)減少解釋變量，即用少數(shù)幾個(gè)主因子來(lái)描述諸多因子之間的關(guān)系，在盡可能保持解釋能力的前提下，將更容易掌握和測(cè)度解釋變量。

黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的10個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表1所示：

表1黑龍江省城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)數(shù)據(jù)

X

X

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

哈

2868

10305543

298043

92412

990.1

33395116

23844594

25237

87.5528

37214

齊

666

1602955

26879

9692

569.2

5161137

3345495

22192

28.2359

10869

雞

316

652445

36588

7185

190.8

3174914

1315958

20124

16.0335

4409

鶴

185

554848

3625

808

109.4

1749914

1302450

22796

10.5659

2732

雙

260

1002826

73698

1265

150.5

2009239

1541775

22130

10.4172

3926

慶

2220

4859958

67907

15982

277.2

11179187

2511552

34153

35.0690

7431

伊

179

507179

13508

1868

127.6

1989059

738250

12115

7.2199

3432

佳

399

888148

169955

16987

251.7

3606653

1781020

19380

18.0778

5717

七

187

692752

2775

172

90.2

1403828

1019088

21748

5.4679

2304

牡

501

1562781

763857

9321

269.9

5287927

1803485

20699

24.3427

8370

黑

206

410115

236423

5791

173.9

2234528

940466

19841

11.2874

3835

綏

534

935936

4461

3543

577.2

3139441

2307483

15987

17.7695

7819

大

70

181018

1288

3153

52.9

1137939

200290

17857

積累的名言范文第5篇

一、記字詞，奠語(yǔ)文之基礎(chǔ)

字詞是學(xué)習(xí)語(yǔ)言的根本，不認(rèn)識(shí)、不理解字詞當(dāng)然談不上使用，語(yǔ)文的工具性就無(wú)法體現(xiàn)，其人文性更無(wú)從談起。《語(yǔ)文課程標(biāo)準(zhǔn)》中明確要求：喜歡學(xué)習(xí)漢字，有主動(dòng)識(shí)字的愿望，累計(jì)認(rèn)識(shí)常用漢字3000個(gè)，其中會(huì)寫(xiě)2500個(gè)左右字，能工整地書(shū)寫(xiě)漢字，并有一定的速度。因此，小學(xué)階段的字詞積累在語(yǔ)文教學(xué)中十分重要。為了掌握、積累詞語(yǔ)，每篇文章我都讓學(xué)生畫(huà)出自己認(rèn)為重要的字詞來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不作硬性規(guī)定。因?yàn)闄C(jī)械的、硬性的抄寫(xiě)，學(xué)生是不感興趣的，不利于培養(yǎng)學(xué)生的自主意識(shí)。為了督促他們，上完一單元后，我利用一點(diǎn)時(shí)間組織聽(tīng)寫(xiě)，對(duì)表現(xiàn)好的學(xué)生給予適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)。有時(shí)給出幾個(gè)詞讓他們充分發(fā)揮想象造一個(gè)句子或?qū)懸欢卧挘@樣學(xué)生既感興趣又達(dá)到了積累的目的，同時(shí)也培養(yǎng)了他們的思維能力，奠定了學(xué)生的語(yǔ)文基礎(chǔ)。

二、積名言，陶自身之情操

陽(yáng)光能照亮江河山川，照亮物質(zhì)的世界;而思想之光則能照亮人的思想道路，照亮人的精神世界。名言警句便是這思想之光，有的格言傳誦千古，激勵(lì)一代又一代的仁人志士。因此，我要求學(xué)生每天早課前按學(xué)號(hào)順序由一位同學(xué)在黑板的右端，工整地寫(xiě)上一句名言警句，并向大家簡(jiǎn)單介紹一下自己的體會(huì)，然后帶領(lǐng)全體同學(xué)齊讀這句名言。有的寫(xiě)“為中華之崛起而讀書(shū)――”，有的寫(xiě)“鍥而舍之，朽木不折;鍥而不舍，金石可鏤――荀子”，有的寫(xiě)“長(zhǎng)風(fēng)破浪會(huì)有時(shí)，直掛云帆濟(jì)滄海――李白”，有的寫(xiě)“如煙往事俱忘卻，心底無(wú)私天地寬――”，等等。，名人偉人往往經(jīng)歷了比常人更多的磨難，他們的名言曾鼓舞自己在磨難面前矢志不渝、奮力拼搏。他們的名言經(jīng)過(guò)時(shí)間長(zhǎng)河的沖刷，仍散發(fā)著迷人的光芒，不僅使學(xué)生受到啟迪，也常常使我受到啟示。記得有位學(xué)生抄過(guò)這樣一句“比大地更寬闊的是海洋，比海洋更寬闊的是天空，比天空更寬闊的是人的胸懷”，每當(dāng)我遇到不愉快的事便背誦這句名言，讓自己的心胸開(kāi)闊樂(lè)觀起來(lái)。

除了抄寫(xiě)之外，有時(shí)伴隨上課的內(nèi)容隨機(jī)安排一些專(zhuān)題收集，比如上《和時(shí)間賽跑》時(shí)，我讓學(xué)生收集一些有關(guān)珍惜時(shí)間的名言，由組長(zhǎng)匯總后在學(xué)習(xí)園地里交流。每天與這些名言相伴，既豐富了學(xué)生的知識(shí)，又陶冶了學(xué)生的道德情操，也提升了學(xué)生的語(yǔ)文素養(yǎng)。

三、做文摘，取他人之精華

新《語(yǔ)文課程標(biāo)準(zhǔn)》指出：“閱讀是搜集處理信息、認(rèn)識(shí)世界、發(fā)展思維、獲得審美體驗(yàn)的重要途徑。”有效的閱讀手段和方法，將大大提高小學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)量和質(zhì)量。閱讀教學(xué)的宗旨是培養(yǎng)學(xué)生綜合性的語(yǔ)文素養(yǎng)，也就是培養(yǎng)學(xué)生語(yǔ)文諸方面的能力和素養(yǎng)。對(duì)高年級(jí)的學(xué)生，我要求他們每學(xué)年閱讀兩三部名著。為達(dá)到這個(gè)要求，我規(guī)定學(xué)生每周六、周日兩天，自由讀一點(diǎn)文章，并把自己認(rèn)為好的文章片段摘抄下來(lái)，周一互相交流后上交，再由老師親自批閱。有時(shí)做一些專(zhuān)題文摘，如以“愛(ài)國(guó)”為主題的文摘，學(xué)生們摘抄了愛(ài)國(guó)詩(shī)詞、名人的愛(ài)國(guó)故事，這無(wú)形中對(duì)他們的道德情感有了深刻的影響。寒暑假期間我給學(xué)生開(kāi)列書(shū)目，讓他們?nèi)芜x1～2部讀讀，并做好讀書(shū)文摘，開(kāi)學(xué)后再舉行讀書(shū)交流會(huì)。此外，在平時(shí)也要求他們勤讀勤摘，注意積累。這樣幫助學(xué)生樹(shù)立了榜樣，在摘抄中加深了印象，對(duì)其語(yǔ)言的積累和寫(xiě)作等都有很大的益處。

四、讀名著，拓閱讀之空間

現(xiàn)在的孩子多數(shù)沉迷于電腦，閱讀空間十分有限，除了課本還是課本。語(yǔ)文閱讀的空間應(yīng)是無(wú)邊的，當(dāng)然語(yǔ)文教材的權(quán)威性應(yīng)得到尊重，特別是教材中的經(jīng)典篇目更應(yīng)熔鑄學(xué)生的精神海洋。但僅僅靠教材上的課文，學(xué)生不可能形成真正的語(yǔ)文素養(yǎng)。所以我堅(jiān)持把課外的文學(xué)作品引入語(yǔ)文課教學(xué)，經(jīng)常利用課余時(shí)間給學(xué)生讀一些小說(shuō)、散文、詩(shī)歌等，像魯迅、冰心、畢淑敏等人的作品。長(zhǎng)期堅(jiān)持為學(xué)生讀課外書(shū)，有助于拓展他們的閱讀范圍，增強(qiáng)他們的語(yǔ)文素養(yǎng)，同時(shí)也有助于凈化他們的靈魂，陶冶他們的情操，引導(dǎo)他們接觸優(yōu)秀的文學(xué)作品，像《紅巖》《林海雪原》《愛(ài)的教育》《鋼鐵是怎樣煉成的）等，讓美的形象、美的情感、美的思想、占領(lǐng)學(xué)生的精神空間，從而自覺(jué)抵制不良讀物的影響。