【摘 要】
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＜正＞本文根据国内各城市轨道交通发展状况及前景、灭火救援现状，通过分析城市轨道交通火灾事故危害性及特点，从火情侦察、人员疏散及搜救、城市轨道交通站内固定消防设施应用、防排烟方案、灭火进攻、通讯保障等六个方面进行城市轨道交通灭火救援对策研究，提出城市轨道交通灭火救援应当注意的问题，为消防救援部门对城市轨道交通灭火救援处置提供参考。1前言城市轨道交通是目前世界上便捷、经济、高效的交通工具之一，具有运量
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＜正＞本文根据国内各城市轨道交通发展状况及前景、灭火救援现状，通过分析城市轨道交通火灾事故危害性及特点，从火情侦察、人员疏散及搜救、城市轨道交通站内固定消防设施应用、防排烟方案、灭火进攻、通讯保障等六个方面进行城市轨道交通灭火救援对策研究，提出城市轨道交通灭火救援应当注意的问题，为消防救援部门对城市轨道交通灭火救援处置提供参考。1前言城市轨道交通是目前世界上便捷、经济、高效的交通工具之一，具有运量大、速度快、能耗低、污染少、准时、方便、舒适等诸多优点，
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在经济全球化进程深入推进的新时期下,各个企业之间的竞争也越来越激烈。在企业发展中,现金流管理是企业管理中较为重要的环节,对企业管理水平和质量影响颇大。但是,因为受到企业自身因素局限,再加上社会环境的制约,致使企业存在资金不足、规模小等问题,不利于企业的可持续发展。故而,若想促进企业良好发展,强化对现金流管理很有必要。
以地方立法的方式推动我国行政法的发展在当今是一个非常关键的问题。地方立法推动行政法的发展有利有弊。就其利而言，可以补充中央立法的空缺，充实行政法体系的内容，丰富行政法制度的元素，强化行政法的实施；但也存在将地方立法作为形象工程、选择性治理、超越中央职权、威胁法制统一、立法避重就轻等风险与弊害。为了有针对性地解决上述问题，应当探索并尝试构建地方立法动议权，以《地方各级人民代表大会和地方各级人民政府组
在交通预测场景中,实时准确的预测方法对于城市交通流量的控制和管理至关重要。然而,一方面交通流数据具有复杂的非线性空间相关性,即不同的道路节点之间具有不同的连通关系。另一方面其具有动态时间关联性,即道路节点的空间相关性会随着时间产生变化,同时交通流数据在整体上呈现一定的周期性,但在局部存在着异常性和不确定性。因此,如何高效地挖掘交通流数据中的这些隐藏的相关性信息成为了交通预测中的一个重要的任务。此外
随着人们对位置服务需求的日益增长,基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）指纹的室内定位方法因其具有成熟的基础设施和易于实现等优势而被广泛关注与应用。然而,基于云架构RSS指纹室内定位需要将大量的RSS数据上传到云服务器上,为云服务器的计算、通信、存储带来了巨大的挑战;此外,这些RSS数据包含用户大量的敏感信息（如位置信息、出行习惯等）,将其直接发送到不可信的云
政策是法律的重要渊源，政策推动是我国区域经济发展的特色进路。我国区域经济政策内容丰富且已形成规模，但目前区域经济法律供给相对滞后，区域经济政策与法律的关联性尚未理顺，存在将二者割裂对立或混同等误解。法源性区域经济政策是区域经济法制的重要立法资源，对其有效识别与立法转化是健全区域经济法制的重要支撑。法源性区域经济政策的识别可以法属性为核心，从区域经济政策制定主体、实施时间、实施效果、要素结构规范性、
2021年是艺术学独立为学科门类、艺术学理论成为一级学科十周年，艺术学理论学科在艺术理论、艺术史、艺术批评和艺术交叉学科研究等四个方面取得重要发展。在艺术理论方面，艺术学理论学科的历史、定位、共同体建构、“新文科”建设、构建中国特色艺术体系和学科体系、新技术与新媒介艺术研究等构成了艺术理论研究的多元景观；在艺术史方面，艺术史基础理论、数字艺术史、艺术史文献以及学科建设等是学界关注的重点内容；在艺术
＜正＞法者，治之端也。欲求善治，先立良法。今年以来，济南市十八届人大常委会紧紧围绕党和国家工作大局以及市委决策部署，不断提高地方立法质量，完善地方立法机制，深入推进科学立法、严格执法、公正司法、全民守法，积极回应人民群众新要求新期待，共制定修改地方性法规3件，听取审议专项工作报告22项，迈出了立良法、促发展、保善治的坚实步伐，真正让法治通达群众、通达基层。
在过去的几十年里,基于对人工智能（AI）的深度研究,它已经彻底改变了医疗保健、交通、制造等广泛领域。这主要归功于计算机视觉、自然语言的处理和语音识别任务的进步。尽管如此,执行这些任务的主要因素,还是需要从分散的参与者那里收集大量的数据,而且这些数据主要是以侵犯隐私的方式收集的。最近由于有关隐私数据算法的形成,促进了隐私保护的智能机器研究的形成,称为联邦学习。联邦学习是一种协作机器研究方式,可以在不
随着当前交通技术的不断发展,智能驾驶技术越来越受到人们的重视,其中目标检测技术在驾驶场景中发挥了极大的作用,是保障智能驾驶安全评估的重要依据。另一方面,传统的神经网络训练是基于中心式训练方式进行的,但中心式训练方式可能存在数据隐私问题,如数据传输过程会导致泄露用户个人信息等。为了解决上述问题,可采用基于分布式训练方式的联邦学习算法,将用户数据保存在本地进行训练,从而避免数据传输过程中发生隐私泄露。