犯罪趋势预测具有动态性、复杂性、重复性的特点，是众多警务工作者研究的重点难点，而深度学习技术能够很好的处理预测分析的问题，近年来利用神经网络技术在犯罪趋势预测的应用展现出良好效果。引入基于长短期记忆网络（LSTM）进行盗窃警情的分析预测，利用LSTM网络在长期序列分析的优势，构建多变量犯罪趋势预测模型，并进行实验模拟。实验证明，使用LSTM模型能够较为出色的实现犯罪趋势预测分析，为未来公安机关打击
阐述计算机维护中的故障处理方式，分析不同驱动场景下，设备故障的产生点，探讨问题的查证定位、分析能力、解决措施，从而保证系统的稳定运行。
随着人们对于整个房屋的要求越来越高,房屋的装修和装饰,也成为了目前人们对于房屋的普遍需求,所以在整个过程中,将房屋的装修和装饰做好,才能够给整个房屋增添色彩,才能够给居住的人们提供一个良好的生活环境,所以,对于目前来说,房屋的装修和装饰工程的重要性,丝毫不比房屋的质量低,所以在整个施工过程中,就要求保质保量,使房屋的装修和装饰处于一个高质量的水平下,才能够让居住的人们满意,才能够促进装饰装修行业的
以往关于元大都中轴线位置的研究均忽视了元宫城与紫禁城规模大小关系的问题，并没能合理有效地探讨元宫城轴线及鼓楼、中心台、中心阁乃至钟楼的位置。基于元宫城尺度显著大于紫禁城的新认识，判断元宫城轴线在紫禁城轴线以东。通过对元大都宫城中轴线位置的推定，结合元大都东墙建设位置变化的分析，论证了元大都的规划尺度为东西15元里、南北16元里及这一尺度的象征意义。进一步从元大都规划尺度和建成空间形式的比较中考证元
通过对4000例一审法院审判的诈骗犯罪案件进行统计分析可以发现，法院对诈骗犯罪案件适用认罪认罚从宽时，在犯罪特征因素、刑罚影响因素等多个方面存在差异，多项因素差异达到了P＜0.001的显著性水平。对影响适用缓刑的预测变量进行建模，构建神经网络模型，预测准确率达到了96.55%。对刑罚影响因素使用线性回归模型进行预测分析，误差也很小。实证研究结果显示，在影响刑罚的因素变量中，影响最大的因素是诈骗犯罪
为实现本国或本地区芯片产业链供应链安全稳定发展，美、欧、日、韩等全球各主要经济体纷纷通过法案，给本地芯片行业提供政策支持，以创新和增强芯片生产能力，吸引芯片生产企业在本地新建产能。2月8日，欧盟宣布《欧盟芯片法案》（以下简称“法案”），拟动用超过430亿欧元的公共和私有资金，用于支持芯片生产、试点项目和初创企业。该法案的提出，表明芯片产业“逆全球化”加速发酵，全球化布局重构在所难免，我国半导体相关
＜正＞文章对基差的影响因素进行拆解，从持有收益和净基差的角度分析国债期货基差的影响因素，持有收益主要取决于国债票息、资金成本和持有时间，是基差收敛的主要驱动力；净基差则可被进一步细分为期权价值和市场情绪，是基差波动的主要来源。基于此，文章详解各个因素对基差的影响，并给出相应的投资建议。