关于“新古典经济增长理论（索洛模型）”的理解
1/ 哈罗德与多马两位经济学者假定生产过程中的资本－产出比保持不变，从而得出经济系统不能自行趋于稳定的结论。但在二十世纪五十年代，托宾、索洛、斯旺和米德等人则分别证明，如果放弃资本－产出比保持不变的假定，也即假定资本与劳动之间完全可替代，则经济系统会自行趋于充分就业的均衡。这一结论与凯恩斯学派之前的古典学派的观点一致，所以西方经济学将这几位经济学家的相似论证统称为新
古
典经济增长理论。
我们用Y表示某经济系统的产出量，L表示该经济系统的劳动投入量，K表示该经济系统的资本投入
量，A表示该经济系统的技术水平，则经由柯布道格拉斯生产函数，我们有：
产出的增量（△Y）=资本的边际产量×资本投入的增量（△K）+劳动的边际产量×劳动投入的增量（△L）+技术水平的边际产量×技术进步的增量（△A）
在上式两边同除以产量Y，并在等号右边第一项的分子分母同乘以K、第二项的分子分母同乘以L，从而有：
经济增长率=资本投入的产出弹性×资本投入的增长率+劳动投入的产出弹性×劳动投入的增长率+ 技术进
步率.
根据经济理论，当生产要素市场实现均衡的时候，生产要素的价格应该等于它的边际产量，因此，“资本投入的产出弹性”和“劳动投入的产出弹性”分别相当于资本和劳动这两种生产要素的所有者在国民收入中所享
有的份额。
例如，具体地假定某经济系统的（C－D）生产函数为Y=A(K^a)(L^(1-a))，其中，a为正参数（资本投入的产出弹性或资本生产要素在国民收入中所享有的份额）。显然，这是一个线性齐次生产函数，这意味着我们隐含地假定该经济系统正处于规模报酬不变的状态。我们对这个具体形式的生产函数先求自然对数、再求微分，最终可得：人均产出的增长率=人均资本存量的增长率×a+技术进步率。可见，人均经济增长率的高低取决于人均资本存量的增长率和技术进步的速度。现在假定经济系统已经处于均衡状态，即投资需求（I）=储蓄（S）。再假定储蓄函数为S=sY，并且假定不存在设备更新问题，则有S =I=△K=sY。
如果再假定技术水平不变，则根据“经济增长率=资本投入的产出弹性×资本投入的增长率+劳动投入的产出弹性×劳动投入的增长率+ 科学技术进步率”，有：经济增长率=a×资本投入的增长率+(1-a)×劳动投入的增长率。进而有：经济增长率=a(△K/K)+(1-a)×劳动投入的增长率；经济增长率=a(sY/K)+(1-a)×劳动投入的增长率。再考虑到资本投入的产出弹性a=(△Y/Y)/(△K/K)，因而有：经济增长率=s(△Y/△K)+(1-a)×劳动投入的增长率。上式中，(△Y/△K)相当于哈罗德模型中的资本－产出比（v）的倒数。可见，若再假定劳动投入的数量既定，则有：经济增长率=s(△Y/△K)=s/v。这一结果与哈罗德－多马模型的结论一致。
2/ 不过，新古典经济增长模型认为，产量与资本投入之间的技术关系，进而劳动投入的数量不会固定不变。这样一来，如果“经济增长率＞资本投入的增长率”，即产量的增长速度快于资本存量的增长速度，则说明资本的生产效率较高，这会刺激企业以资本替代劳动。这一过程的结果会导致资本的边际产量递减，伴随着劳动投入增长率的下降，最终经济增长的速度会趋于减缓。反之，如果“经济增长率<资本投入的增长率”，即产量的增长速度低于资本存量的增长速度，则说明资本的生产效率较低，这会刺激企业以劳动替代资本。这一过程的结果会导致资本的边际产量随着劳动投入增长率的提高而递增，最终经济增长的速度会趋于加速。可见，只有在“经济增长率=资本投入的增长率” 的时候，企业才不存在调整资本存量的意愿，从而劳动投入也会固定，从而生产要素投入的比例也就稳定下来。因此，当经济系统实现均衡的
时候，经济增长率将等于资本存量的增长率。（此处解释了为什么人均资本k总是会调整到均衡值及为什么储蓄率变化时人均经济增长率仍会重新为零，经济系统重新均衡）由式“经济增长率=a×资本投入的增长率+(1-a)×劳动投入的增长率”不难看出，均衡经济增长率不仅等于这时的资本存量增长率，并且还等于劳动
人口的增长率。也就是说，经
济系统会自行趋于充分就业均衡。
现在我们换个方式重新阐述一遍新古典经济增长模型的上述逻辑。为增加一点新信息量，我们将考虑存在设备更新的情景。当资本存量为K的时候，我们假定折旧率为0< z<1，则资本存量的变动量为△K=I-zK 。
我们仍然不考虑政府与对外贸易的影响，则当经济系统实现均衡的时候，由S=I=sY，有：
△K=sY-zK在上式两边同除以L，并令人均国民收入为y，人均资本存量为k，劳动投入增长率为n，我们
有： (△K)/L=s(Y/L)-z(K/L)
(△K)/L=sy-zk (1)另外，由于k=K/L，进而有(△k/k)=(△K/K)-(△L/L)，所以有：
△K=(△k/k)×K+nK,;在上式两边同除以L，得：
(△K)/L=(△k)+nk (2)
综合考虑式（1）和（2），最终有：
(△k)+nk =sy-zk
sy=(△k)+(z+n)k
可见，当经济系统实现均衡的时候，人均储蓄有两个去处：一方面被作为设备更新改造以及为新增劳动力配备资本设施的资金来源，以便能够维持既有的人均资本存量（(z+n)k）；另一方面被作为提高人均资本存量的资金来源（△k）。例如，假若sy＞(z+n)k，则说明可贷资金充裕，除了维持人均既有资本存量的需要以外还有剩余，于是企业会加大资本设备的投入，人均资本存量随之提高；而假若sy<(z+n)k，则说明企业更新改造资金匮乏，难以维持简单再生产，人均资本存量随之下降。只有在sy=(z+n)k的时候，企业正好维持简单再生产，人均资本存量保持不变（即△k=0），经济系统随之实现稳定。显然，当sy=(z+n)k 的时候，由于△k=0，所以根据人均资本存量的定义，必有“经济增长率=资本投入增长率”。再考虑到劳动力增长率既定为n，因此，由k=K/L的定义，当△k=0的时候，必有△K/K=n 。因此，当国民经济系统实现均衡的时候，必有：经济增长率=资本投入增长率=人口增长率。可见，在不考虑技术进步的前提下，当整个经济系统实现均衡的时候，人均经济增长率以及人均资本投入增长率必定等于零。当然，这个时候的经济总量增长率并不等于零。实际上，这个时候的均衡经济增长率必定等于资本投入增长
率以及劳动投入增长率。
而且我们发现，在sy＞(z+n)k的时候，伴随着人均资本拥有量的提高，人均经济增长率呈递增的趋势。假若人口增长率保持不变，这就意味着，经济总量的增长率将高于均衡增长率（即人口增长率）。反过来，在sy<(z+n)k的时候，伴随着人均资本拥有量的下降，人均经济增长率呈递减的趋势。假若人口增长率保持不变，这就意味着，经济总量的增长率势必低于均衡增长率（即人口增长率）。由此，我们就能明白，为什么像中国这样的发展中国家，其经济增长率会明显地高于发达国家了。
按此逻辑，人均资本越低的经济体，其增长率应当越高，最终人均实际GDP将趋于一致。按此结论，穷国的人均实际GDP增长应当比富国更快，并最终赶上富国，即实现所谓的“赶超”。这叫绝对收敛。
另外还存在相对收敛，即一个经济体距离其自身经济的稳定状态越远，其增长就越快。也就是从长期来看，在其他条件不变的情况下，一个经济体存在一个稳定的状态，若该经济体距离此稳定状态较远，则会以较快的速度增长，但随着趋近此稳定状态，增长速度也会逐渐变慢。同时，不同的经济体具有人均实际GDP
不同的稳定状态，因此在一定的条件下，穷国可能永远赶不上富国。
3/在上述分析中，我们假定储蓄率保持不变。现在我们放松这个假定，例如假定储蓄率提高，则会提高人均资本拥有量，从而提高人均经济增长率。不过，在这一更高的储蓄率假定下，依据上述逻辑，最终国民经济仍会重新实现均衡，也即人均经济增长率仍会重新为零，经济总量的增长率仍会重新回落至人口增长率的水平。当然，在这个新的均衡状态下，经济的总量将较储蓄率变动之前要明显提高。
现在再放松人口增长率保持不变的假定。例如假定人口增长率提高，即n增大，则会降低人均资本拥有量，从而压低人均经济增长率。不过，最终国民经济仍会重新实现均衡，也即人均经济增长率会重新为零。这个时候，经济总量的增长率仍将达到人口增长率的水平，而经济总量较人口增长率变动之前要明显提高。可见，两个其他条件完全相同的国家相比较，人口增长率较高的国家应该拥有较高的稳态经济总量增长率，但人均国民收入较低。发展中国家的人口增长率通常较高，所以这些国家的较高经济增长率并不难理解。就此说来，由于印度的人口增长率高于中国，所以仅就这个因素来说，印度的经济增长率超过中国实乃必然。经济增长的终极目的是提高该经济系统内部每一个居民的福利水平。如果假定福利仅源于消费的过程，则消费与投资之间存在辩证统一的关系。也就是说，它们之间最终应该是一致的，因为无论是消费还是投资，其目的都是为了实现居民整个人生期间效用的最大化；不过，它们之间又具有矛盾性，这是因为当前消费的变动会影响储蓄，而储蓄的变动会影响投资，进而影响人均资本存量，最终影响未来的收入和消费。
如果将经济增长的目标具体化为促使稳态人均消费的最大化，那么在技术水平和人口增长率固定不变的前提下，最优的稳态人均资本存量是多少呢？对此，费尔普斯（1961）的回答是：稳态人均资本存量的选择应使资本的边际产量等于劳动增长率。这一结论被称为黄金分割律。黄金分割律的证明并不困难。为简便起见，我们不考虑折旧，并继续假定不存在技术进步的问题，则由sy=△k+(z+n)k可知，当经济系统处于稳定状态的时候（这时△k=0），必有sy=nk。再假定该经济系统的生产函数为y=f(k)，则该经济系统的稳态人均消费量（用符号c表示）为：c=y-sy=f(k)-nk 。为求得人均消费(c)最大化的必要条件，对上式中的c关于k求导数，并令之为零，有：df(k)/dk=n再考虑到生产函数的二次导数具有小于零的性质，则满足df(k)/dk=n的人均资本k的确能够产生最高的人均消费水平。新古典经济增长理论从二世纪六十年代到八十年代中期一直在西方经济增长理论研究中占据主导地位。新古典经济增长理论假定总量生产函数具有规模报酬不变的性质，即投入增加一倍，产出也增加一倍。而且新古典经济增长理论认为，不同国家的经济增长具有趋同性，也就是说，有着相同技术水平及人口增长率的国家最终都会趋于相同的稳态增长率。这些假定和结论与战后各国几十年经济增长的现实存在巨大的差异。新古典经济增长理论暗示：稳态增长率是外生的，因为该理论并没有解释劳动力增长率和技术进步率的内在机制，而只是笼统地将其视作外生变量。实际上，增长率的外生化是新古典经济增长理论所有缺陷的集中体现，因为人口增长率的变动和科学技术水平的变化对于经济增长的影响已经是不争的事实，许多国家的政府正在着手通过制定能动的人口政策和科技政策来调控经济的增长，但是新古典经济增长理论无法给出相应的解释及政策建议。
正是在这样的反思背景下，自二十世纪八十年代开始，经济增长理论获得了明显的发展，逐步形成了所谓的“新经济增长理论”。新经济增长理论设定宏观经济具有规模报酬递增的性质，并且技术进步具有内生性，凭以说明经济增长的原因和路径，并解释各国经济增长率存在巨大差异的原因。新经济增长理论的最终成果是将经济增长内生化，由此，新经济增长理论又被称为内生经济增长理论。
基于深度学习的图像字幕生成方法研究 发表时间：2019-02-28T15:08:21.577Z 来源：《基层建设》2018年第36期作者：王珊珊 [导读] 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。 华风气象影视技术中心北京 100000 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。 关键词：深度学习；图像字幕；生成方法 1图像字幕生成概述 图像字幕生成是继图像识别、目标定位、图像分割后又一新型计算机视觉任务。在计算机视觉发展的初期，研究者们尝试利用计算机程序来模拟人类视觉系统，并让其告诉我们它看到了什么，这也就是最基本的图像识别。继图像识别之后，人们又提出更高的要求，即在识别的基础上确定目标在图像中的位置或将其从图像中分割出来。但是，上述任务都是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去，它既没有描述出图像中各个对象的关系，也没有给出图像中正在发生的事情。为此，图像字幕生成应运而生，图像字幕生成方法也开始逐渐产生、发展并不断成熟起来。上个世纪七十年代，研究者们认为要让计算机理解它所看到的是什么东西时，必须像人眼一样具有立体视觉。在这种认知的情况下，研究者们希望把物体的三维结构从图像中恢复出来，并在此基础上再让计算机理解和判断。到了八九十年代，研究人员发现要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构，而是靠物体所具有的一些表面或局部特征。例如，当计算机识别一个苹果时，假设计算机事先知道苹果的形状纹理等特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将看到的物体的特征与先验知识库中的特征进行匹配。如果能够匹配，计算机就可以被认为理解了这个物体。随后，研究者们又利用这些特征，设计各种分类器来达到理解图像的目的。在计算机理解图像的基础上，研究者们又设计不同的算法来实现目标定位、图像分割、简单的图像字幕生成。其中，传统的图像字幕生成方法就是在得到图像里面的不同物体的基础上，采用自然语言处理技术通过一些检索的方法生成对应的字幕描述。 2基于深度学习的图像字幕生成方法研究 深度学习是机器学习（ML）领域中的一个新的研究方向，它的概念来源于人工神经网络（ANN）的研究，其实质就是通过构建机器学习模型和利用海量的训练数据，来逐层变化特征，以提升分类或者预测的准确性。同传统的机器学习方法一样，深度学习也有监督学习和无监督学习之分，不同学习框架下建立的学习模型也是不同的。 2.1基于卷积与循环神经网络的图像字幕生成 2.1.1基于卷积神经网络的图像特征提取 图像特征提取是指计算机经过一系列算法将一幅原始RGB图像转化成一个特征向量或一个特征矩阵，该向量或矩阵就在其空间中代表了这幅图像。图像特征一般包括低级特征和高级特征。常见的低级特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。低级特征的优点是计算简单直接，缺点是对图像敏感，不能反映图像本身所包含的对象信息。图像的高级特征是指该特征包含了一定的语义信息，利用该特征可以更加容易地识别该图像所包含的内容。本文将利用最先进的卷积神经网络结构进行图像特征提取，常见的有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等，这些网络在ImageNet图像分类比赛（ImageNet是由美国斯坦福大学计算机视觉实验室建立的，目前世界上最大的图像识别数据库）中可以达到与人类相媲美的优异结果。本文同大多数计算机视觉应用一样，将采用在ImageNet数据集上预训练好的卷积神经网络，然后通过迁移学习的方法将其用于图像字幕生成任务。对于上述任何一个卷积神经网络可以将其简化成如下图的结构： 2.1.2基于循环神经网络的语言建模与生成 图像可以通过卷积神经网络转变成含有高级语义信息的特征向量。类似的，对于句子也要将其转换成向量才能方便后续处理。一般的，句子往往是由很多个单词组成，将每个单词转变成成一个有意义的词向量比向量化整个句子处理起来更加灵活。有了词向量以后，句子则可以通过一系列按顺序排列的词向量表示。为了能表示出所有字幕，本章将字幕集出现过的所有单词组成一个集合，并将该集合形象化地称为“字典（V ocabulary）”。对于字典里的所有单词，可以将其按顺序排列，并将其序号作为其唯一索引。假设字典的大小为V，即字典共包含V个单词。对于每一个单词，为了方便可以将其进行独热（One-hot）编码，即用长度为V的向量S表示，该向量除了单词对应的索引位为1以外其余全部为0。one-hot编码只是给出了单词的唯一索引信息，想要将其应用在其他任务中就必须将其特征向量化，即word2vec （Word to Vector）。常见的word2vec模型有CBoW（Continuous Bag of Words）模型、Skip-grams模型，采用这些模型就必须单独将其在语料库上训练，这同样会导致模型不能进行端到端训练。近些年，研究证明循环神经网络是一种非常适合该任务的时序模型，它不仅可以根据语句的上下文信息完成word2vec，还可以非常方便地生成新的句子。 2.2基于注意力机制模型的图像字幕生成 2.2.1图像特征提取 上一节的图像字幕生成模型所提取的图像特征是来自卷积神经网络最后的全连接层，它是一个一维向量。因此，它只包含了图像全局的语义信息，而丢失了图像内容之间的位置信息。对于图像的卷积运算来说，它有一个很好的特点，就是卷积的结果能够保留输入图像大致的位置信息。因此，不含有全连接网络的卷积神经网络同样具有这个性质。根据上述思想，为了将每个特征向量与二维图像内容的位置
索洛经济增长模型（Solow Growth Model） 索洛经济增长模型概述 索洛经济增长模型（Solow Growth Model）是罗伯特·索洛所提出的发展经济学中著名的模型，又称作新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是在新古典经济学框架内的经济增长模型。 正当1987年世界股票市场暴跌之时，瑞典皇家科学院宣布该年度诺贝尔经济学奖授于一直与里根政府的经济政策唱反调，主张政府必须有效地干预市场经济的美国麻省理工学院教授罗伯特·索洛（Robert M·Solow）许多经济学界人士认为，纽约股票市场的这场大动荡，恰恰证实了索洛坚持的理论，使他的经济增长理论成为当今世界热门研究课题之一。可是，他的这一理论———表明各种不同因素是如何对经济增长和发展产生影响的长期经济增长模型，早在30年前他在一篇题为《对经济增长理论的贡献》的论文中就提出来了。[1] 索洛模型变量外生变量：储蓄率、人口增长率、技术进步率内生变量：投资
索洛模型的数学公式 模型的基本假定[1] 索洛在构建他的经济增长模型时，既汲取了哈罗德—多马经济增长模型的优点，又屏弃了后者的那些令人疑惑的假设条件。 索洛认为，哈罗德—多马模型只不过是一种长期经济体系中的“刀刃平衡”，其中，储蓄率、资本—产出比率和劳动力增长率是主要参数。这些参数值若稍有偏离，其结果不是增加失业，就是导致长期通货彭胀。用哈罗德的话来说，这种“刀刃平衡”是以保证增长率（用Gw表示，它取决于家庭和企业的储蓄与投资的习惯）和自然增长率（用Gn表示，在技术不变的情况下，它取决于劳动力的增加）的相等来支撑的。 索洛指出，Gw和Gn之间的这种脆弱的平衡，关健在于哈罗德—多马模型的劳动力不能取代资本，生产中的劳动力与资本比例是固定的假设。倘若放弃这种假设，Gw和Gn之间的“刀刃平衡”也就随之消失。基于这一思路，索洛建立了一种没有固定生产比例假设的长期增长模型。 该模型的假设条件包括：
模型的细致程度，英文称作Level of Details，也叫作Level of Development。描述了一个BIM模型构件单元从最低级的近似概念化的程度发展到最高级的演示级精度的步骤。美国建筑师协会（AIA）为了规范BIM参与各方及项目各阶段的界限，在其2008年的文档E202中定义了LOD的概念。这些定义可以根据模型的具体用途进行进一步的发展。LOD的定义可以用于两种途径：确定模型阶段输出结果（Phase Outcomes）以及分配建模任务（Task Assignments）。 模型阶段输出结果（Phase Outcomes） 随着设计的进行，不同的模型构件单元会以不同的速度从一个LOD等级提升到下一个。例如，在传统的项目设计中，大多数的构件单元在施工图设计阶段完成时需要达到LOD300的等级，同时在施工阶段中的深化施工图设计阶段大多数构件单元会达到LOD400的等级。但是有一些单元，例如墙面粉刷，永远不会超过LOD100的层次。即粉刷层实际上是不需要建模的，它的造价以及其他属性都附着于相应的墙体中。 任务分配（Task Assignments） 在三维表现之外，一个BIM模型构件单元能包含非常大量的信息，这个信息可能是多方来提供。例如，一面三维的墙体或许是建筑师创建的，但是总承包方要提供造价信息，暖通空调工程师要提供U值和保温层信息，一个隔声承包商要提供隔声值的信息，等等。为了解决信息输入多样性的问题，美国建筑师协会文件委员会提出了“模型单元作者”（MCA）的概念，该作者需要负责创建三维构件单元，但是并不一定需要为该构件单元添加其他非本专业的信息。 在一个传统项目流程中，模型单元作者（MCA）的分配极有可能是和设计阶段一致的–设计团队会一直将建模进行到施工图设计阶段，而分包商和供应商将会完成需要的深化施工图设计建模工作。然而，在一个综合项目交付（IPD）的项目中，任务分配的原则是“交给最好的人”，因此在项目设计过程中不同的进度点会发生任务的切换。例如，一个暖通空调的分包商可能在施工图设计阶段就将作为模型单元作者来负责管道方面的工作。 LOD被定义为5个等级，从概念设计到竣工设计，已经足够来定义整个模型过程。但是，为了给未来可能会插入等级预留空间，定义LOD为100到500。具体的等级如下： 模型的细致程度，定义如下： 100. Conceptual 概念化 200. Approximate geometry 近似构件（方案及扩初） 300. Precise geometry 精确构件（施工图及深化施工图） 400. Fabrication 加工 500. As-built 竣工 LOD 100–等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等等。
目录 摘要·····················错误!未定义书签。Abstract···················错误!未定义书签。 一、经济增长理论的发展············错误!未定义书签。 （一）经济增长的定义···········错误!未定义书签。 （二）经济增长理论············错误!未定义书签。 （三）经济增长理论的三次革命·······错误!未定义书签。 （1）经济增长理论的第一次革命—哈罗德—多马模型错误!未定义书签。 （2）经济增长理论第二次革命—新古典经济增长理论错误!未定义书签。 （3）经济增长的第三次革命—内生经济增长理论错误!未定义书签。 二、基于索洛模型的实证分析··········错误!未定义书签。 （一）索洛模型··············错误!未定义书签。 （二）我国经济增长的实证分析·······错误!未定义书签。 （三）我国经济增长的源泉·········错误!未定义书签。 三、结论···················错误!未定义书签。参考文献···················错误!未定义书签。
利用索洛模型分析我国经济增长 摘要：本文首先通过介绍经济增长理论中的基本概念和经济增长理论的发展演变,然后利用索洛模型选取1978年—2009年数据建立了我国经济增长的生产函数模型，利用E-views软件对数据进行处理得到技术进步、资金投入、劳动投入对经济增长的贡献率，反映了资本、劳动和技术进步对我国经济增长的不同影响，得出技术进步是我国经济保持长期稳定增长的重要源泉，而且为了提高我国的人均收入必需控制人口增长。 关键词：索洛模型，经济增长，经济增长理论，科技进步. Abstract: The paper first introduces the basic concepts and the evolvement of the economic growth theory. Then the Solow Model and the data from 1978 to 2009 are used in the paper by which the influence of capital, labor and technique progress on the country’s economic growth is analyzed, and the contribution rate of economic growth brought about by technique progress, capital and labor input is calculated. Then analyze the reasons of constant economic growth，and the population growth should be controlled strictly. Key words: Solow Model, economic growth, asset price inflation，Scientific and technological progress.
BIM建模技术 一、单选题 1. 在设置视图范围中，以下说法不正确的是（） A. 顶高度一定大于底高度 B. 视图深度标高一定大于底标高 C. 视图深度标高一定小于或等于底标高 D. 剖切面高度在顶高度和底高度之间 答案：B 2. 在Revit 项目浏览器中，在三维视图名称上右键，然后选择“显示相机”，在绘图区域中相机显示为（） A. 蓝色空心圆为焦点，粉色原点为目标点 B. 蓝色空心圆点为目标点，粉色圆点为焦点 C. 焦点和目标点均为粉色圆点 D. 焦点和目标点均为蓝色空心圆点 答案：A 3. 下列各类图元，属于基准图元的是？（） A. 轴网 B. 楼梯 C. 天花板 D. 桁架 答案：A 4.在精细视图下，管道默认为下述（）方式显示。 A. 单线 B. 双线
D. 网格 答案：B 5. 在平面视图中可以给一下哪种图元放置高程点（） A. 墙体 B. 门窗洞口 C. 楼梯 D. 线条 答案：C 6.在2F（2F 标高为4000mm）平面图中，创建600mm 高的结构梁，将梁属性栏中的Z轴对正设置为底，将Z 轴偏移设置为-200mm，那么该结构梁的顶标高为（） A. 4600mm B. 3400mm C. 4400mm D. 4800mm 答案：C 7.对于大型的模型，如果放在一个大模型里，最终的Rvt 文件会非常大。所以常需要在建模之前对模型进行分块建模的计划。关于模型拆分原则下属表达错误的是（） A. 按照专业拆分 B. 按照楼号拆分 C. 按照楼层拆分 D. 按照房间使用属性拆分 答案：D 8.在门的类型属性对话框中，点击左下角的预览会出现预览视图，不包含以下哪种视图（）。 A. 三维视图 B. 立面视图
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910266295.X (22)申请日 2019.04.03 (71)申请人 上海乐言信息科技有限公司 地址 200030 上海市徐汇区番禺路1028号 数娱大厦8楼 (72)发明人 褚善博 沈李斌 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度生成模型的半监督问答对归 纳方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度生成模型的半 监督问答对归纳方法和系统，该方法包括以下步 骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据 中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模 型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根 据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方 法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所 述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述 问答对评价方法中。通过以上方式能够进行自动 化的问答对归纳，极大减少了人工参与并获取高 质量的问答对。权利要求书4页 说明书13页 附图3页CN 109933661 A 2019.06.25 C N 109933661 A
权 利 要 求 书1/4页CN 109933661 A 1.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 2.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 3.根据权利要求1所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对评价方法使用的半监督学习方式训练的深度生成模型可采用序列到序列（Sequence to Sequence）的深度生成模型，如，基于Transformer的Sequence to Sequence模型，和基于LSTM和GRU等的 encoder、decoder的sequence to sequence模型，还可采用统计机器翻译中用到的生成模型。 4.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型参数设置为：multi-head的数量设置为8，encoder和decoder中layer为6，进一步地，所述模型的输入端使用预训练的字向量拼接所述字的位置向量，进一步地，使用word2vec训练字向量，字向量维度设置为100。 5.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述半监督学习方式训练的深度生成模型采用的可采用自学习(Self Learning)的半监督方法、基于EM（Expectation Maximization）算法的生成式半监督方法以及基于图的半监督学习等。 6.根据权利要求5所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述采用自学习方式训练的基于Transformer的Sequence to Sequence模型训练步骤进一步包括： 通过问答对生成方法从训练用对话数据中获得训练数据，进一步，从中采样，其中，采样部分数据标记为“未审阅有效问答对”，生成数据集De，剩余部分标记为“未审阅问答对”，生成数据集Dw； 通过人工审阅过程对所述“未审阅有效问答对”数据集De进行审核，得到高质量的问答对数据集Dc； 使用所述数据集Dc与所述数据集Dw作为训练数据，采用所述自学习方式对所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型进行训练。 7.根据权利要求6所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对生成方法可通过基于启发式规则实现，执行步骤进一步包括： 将训练用对话数据中问题语句和回复语句按照长度过滤，筛选出满足长度条件的对话语句； 按照位置顺序，分别判断每个回复语句在所述对话语句中是否位于两个问题语句之间，或者是否紧接最后一个问题语句且位于所述对话语句的结束句处，若是，寻找对应回复 2
网游中的索洛增长模型 摘要 网游是游戏的一种，但其仍有极其符合科学的经济学系统，或者说正是由于网游有着科学的经济体系，游戏才能毫无差错的运营下去，虽然其中参杂了运营商盈利的目的。有人说：生活是一面镜子。有了现实中的经济学这门镜子，我们才能认清网游中打怪升级的本质，才能不一昧沉迷于它。理性的看待任何问题，我想这是经济学给我们带来的启示。 关键词：网游，索洛增长模型 引言 自从2001年的“传奇”以来，网游行业迅速发展。直至如今，已经形成了可谓之百花齐放的盛况。而网游的本质，是玩家与玩家之间的互动。常言道：有人的地方就有经济学。网游作为一个人与人之间的社交平台，必定也存在着各类的经济学现象。现象虽然各不相同，但究其本质，却毫无例外。现在，我将来探讨一下网络游戏中的索洛增长模型。 网游中的索洛增长模型 首先来讨论一个较为简单的情况，假设有一个网游，名字为A。在我们的假设中，我们先将其设定为一个封闭且固定的游戏，即玩家或其他外部力量不能对其进行经济上干预（如点卡充值等）且玩家不会升级且没有新玩家加入的游戏（类似于课本中的封闭模型）。 其次，定义网络游戏中的几个行为。众所周知，网游中没有类似于工作的行为，玩家获得金币（即货币）的手段暂定为刷怪，即收入源自于刷怪。而刷怪中所获得的收益又可以分为两部分，其一，玩家刷怪时付出的肉体和精神上的劳动，与我们所学公式中的L相对应；其二，玩家刷怪所持装备和自身技能对于刷怪所付出的劳动，对应我们所学公式中的K。 当玩家刷怪完后，玩家会获得自己金币上的收入，对应我们所学公式中的Y。对于这部分收入，玩家将有两个选择，储蓄与消费，分别对应我们所学公式中的S与C。储蓄即为将所得金币购买装备或暂时不用，消费即为将金币用于购买消耗性物品或者用于其他娱乐项目，这其中，用于购买装备所花费的资金我们称之为投资，用于对应公式中的I。 在大部分网游中，对于装备都有一个耐久度的设定，即装备在用到一定次数之后就会损毁，此时只能对其进行维修或者购置新的装备，总之得花钱。而耐久度这一参数衍生出来的折损率我们对应公式中的&。 在介绍完了各个参数之后，对他们进行分析。由于我们分析的是该网游总体的经济状况，因此我们将以上参数全部转化为人均值，即y,k,s,c,i.于是依照书上的公式，我们最后可以得出结论，在 sf(k)=&k 时，玩家的k达到最大。 上面的公式得出的结论：当玩家刷怪刷到一定程度，装备发展到一个适当的阶段时，玩家将不再能进行装备更新。因为根据公式，在L不变时，这个阶段的I与&k是相等的。
BIM 模型深度标准 一、定义 模型的细致程度定义了一个BIM模型构件单元从最初级的概念化的程度发展到最高级的竣工级精度的步骤。 按照BIM模型的运行阶段不同，从概念设计到竣工设计共划分为五个阶段： 1.0 –等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等。 2.0 –等同于方案设计，此阶段的模型包含普遍性系统包括大致的数量，大小，形状，位置以及方向。 3.0 –模型单元等同于传统施工图和深化施工图层次。 4.0 –此阶段的模型被认为可以用于模型单元的加工和安装。 5.0 –最终阶段的模型表现的项目竣工的情形。 模型深度按不同专业进行划分，包括建筑、结构、机电专业的模型深度。 模型深度应分为几何和非几何两个信息类型。 二、各专业模型深度标准 2.1建筑专业 建筑专业BIM模型深度等级应符合表2.1-1建筑专业几何信息深度等级表和表2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.1-1 建筑专业几何信息深度等级表
表 2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表
2.2结构专业 结构专业BIM模型深度等级应符合表2.2-1结构专业几何信息深度等级表和表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.2-1 结构专业几何信息深度等级表
表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表 2.3机电专业 机电专业BIM模型深度应符合表2.3-1 机电专业几何信息深度等级表和表
2.3-2 机电专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.3-1 机电专业几何信息深度等级表
中国经济增长特征分析与发展战略探究(一) 摘要：改革开放以来，我国经济以前所未有的速度向前发展，这在我国甚至世界历史上都极为罕见。在经济学界，这种现象被称为“中国之谜”〔1〕。通过对中国经济增长特点了解，进一步用索洛（Solow）模型来解析中国经济增长的原因，寻找到适合我国经济发展的战略措施，为我国经济平稳、快速发展出谋划策。中国当前的经济增长与过去的二十多年相比，经济体制的逐步完善，市场经济的建立以及与全球经济的联系逐渐紧密等。关键词：中国；经济增长；Solow模型；战略 一、中国经济增长的特征 回顾改革开放以来，我国经济发展的历程，我们不难发现我国的经济增长呈现出以下的特点。 （一）无论从经济总量还是从经济的增速上看，我国的经济在经历一个快速的发展过程 从经济总量上看，我国的经济总量从原来的一位数到两位数，仅仅用了几年的时间，这不能不说明我国的经济已经发生了质的变化。2003年我国的经济总量已经达到11.67万亿元人民币，人均GDP首次突破了1000亿美元大关，这又无可争辩地说明我国的经济已经步入了“快车道〔〕。其次，我国的经济也在以平均每年8%的增长速度 向前发展，这个速度持续的时间之长让许多经济学家都感到迷惑。（二）中国的市场经济体制正在逐步完善，支撑中国经济增长的制度
体制逐步建立 首先，政府经济建设理念的逐步成熟，我国企业的市场准入门槛越来越低，这无疑会极大地促进我国企业的发展，在这个过程中，政府部门也在进一步地放松对这些企业的管制，由原来的“指挥者”转变成为“裁判者”；其次，我国的法律体制正在逐步完善，社会主义法治国家的建设正在稳步推进，各项具有中国特色的社会主义法律正在制定，经济在发展的过程中会极大地受到法律的保护，各个企业也将会在法律的规制下公平地进行竞争，这将会使市场要素的使用更加有效，市场要素的流转更加快速，市场要素的配置更加合理。 （三）中国经济增长的支撑体——企业群体、产业结构和布局以及地区布局已经形成 首先，支撑中国经济增长的企业群体已经形成了以国有企业为主体，多种所有制企业共同发展的“百花齐放，百家争鸣”的战略格局，非国有企业、特别是不断进入中国的海外投资和民营企业正在成为中国经济增长的一股主要力量，它们也给中国的经济体系中注入了新鲜血液；其次，中国产业结构和布局也随着经济的发展逐步地完备。如今，中国的企业已经不再是单纯地依靠劳动密集型的产业，已经完全摆脱了以前的“人有多大胆，地有多大产”的错误思想。如今资本和技术密集型的企业正在中国的经济增长中扮演着越来越重要的角色，电子信息产业、房地产业和汽车产业已成为我国的经济增长的主要助推器；再次，从区域经济的发展来看，我国的经济产业带正在逐步的形成，以珠江
第十一章 新古典增长理论——索洛模型（3） 本次授课框架： 总结波动理论，引出增长理论。 增长方程推导及对增长因素的讨论（包括索洛剩余） （1） 增长方程推导（总量形式），假设条件 （2） 人均形式生产函数 （3） 总量与人均量之间的关系 索洛稳态方程推导过程 （1） 索洛稳态定义 （2） 根据均衡条件的推导 （3） 稳态条件的存在性讨论（生产函数假设，INADA 条件） （4） 储蓄线和投资持平线（补偿线）相互关系的讨论解释稳态调整路径 比较静态分析 （1） 储蓄率增加情况 （2） 人口增长率增加情况 总结“新古典增长理论”的关键结论（影响总量、人均增长率的因素（结合储蓄率）与各国收入趋同论） 新古典增长理论评价 一、增长方程推导 假设生产函数： N N N K AF N N K AF N K K N K AF K N K AF K A A Y Y N K AF Y ???*+???* +?=?=),(),(),(),() ,( 假设 产品市场、要素市场完全竞争，规模收益不变1。根据欧拉定理： 1 对规模收益不变（Constant Return of Scale ，简称CRS ）的理解。第一，经济规模足够大，以至于来自专业化分工的收益（gains from specialization ）已不存在。当资本和劳动增加一倍时，只能重复原有的工作效率和工作方式，使产出翻倍而不能带来更多；第二，强调资本和劳动对产出的重要性，其他因素如自然资源的相对次要地位。本章的一道作业题也表明这种假设的合理性，自然资源对经济增长的制约阻碍在一定程度上是可以被逾越的。
总量表达式2 N N K K A A Y Y N K AF N N K AF N N K AF K N K AF K ?-+?+?=?-=??*=??* )1(1),(),() ,() ,(θθθθ 总量与人均量的关系 N N k k K K N N y y Y Y ?+?=??+?=? 人均量表达式 k k A A y y ?+?=?θ 索洛发现：技术进步、劳动供给增加和资本积累按此顺序是GDP 增长的重要决定因素，而技术进步和资本积累是人均GDP 增长的重要因素。在大部分历史中，两个重要的要素，当推资本积累3（实物与人力）与技术进步。我们对增长理论的研究重点集中于这两个因素。 索洛剩余 产出增长中不能通过资本积累和劳动投入来解释的部分，可以理解为技术进步（A A ?）带来的增长。A 4有时也被称作“全要素生产率”（TFP ），这是一个比“技术进步”更为中性的术语。实证研究表明： 技术进步在产出增长中的贡献大约为80%左右。由于产出和劳动、资 本投入可以直接观察到，而A 却不能，经济学家测量“索洛剩余” A 利用：])1[(K K N N Y Y A A ?+?--?=?θθ 二、稳态分析 2 在发达国家如美国，资本的收入份额θ是0.25，劳动的收入份额θ-1是0.75。这意味着，资本年增长率如果为3个百分点，导致产出增长率还不到1个百分点。 3 如果将资本进一步细化为实物资本和人力资本（H ），生产函数将转化为：),,(N H K AF Y =。曼昆、罗默等一篇颇有影响的文章指出，生产函数中实物资本K 、非熟练劳动力N 和人力资本H 的要素份额各占1/3。 4 A 被定义为“全要素生产率”的说法，只是针对),(N K AF Y =这种生产函数形式的，这种技术进步 类型在历史上也被称作“hicks-neutral ”（希克斯中性）；如果生产函数形式为),(AN K F Y =，这是的技术进步被称作劳动增广型（labor-augmenting ）技术进步或“harrod-neutral ”（哈罗德中性）。如果采用这种生产函数形式，也可以推导出类似的增长方程以及索洛稳态方程。
左右（视差）一致的非监督式单目深度估计 摘要 以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。 我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。 1.简介 在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。 在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿
罗默《高级宏观经济学》（第3版）第1章 索洛增长模型 跨考网独家整理最全经济学考研真题，经济学考研课后习题解析资料库，您可以在这里查阅历年经济学考研真题，经济学考研课后习题，经济学考研参考书等内容，更有跨考考研历年辅导的经济学学哥学姐的经济学考研经验，从前辈中获得的经验对初学者来说是宝贵的财富，这或许能帮你少走弯路，躲开一些陷阱。 以下内容为跨考网独家整理，如您还需更多考研资料，可选择经济学一对一在线咨询进行咨询。 增长率的基本性质。利用一个变量的增长率等于其对数的时间导数的事实证明： （a ）两个变量乘积的增长率等于其增长率的和，即若()()()Z t X t Y t =，则 （b ）两变量的比率的增长率等于其增长率的差，即若()()()Z t X t t =，则 （c ）如果()()Z t X t α=，则()()()()//Z t Z t X t X t α=g g 证明：（a ）因为一个变量的增长率等于对该变量取对数后再对时间求导，那么可得下式： 因为两个变量的积的对数等于两个变量各自对数之和，所以有下式： 再简化为下面的结果： 则得到（a ）的结果。 （b ）因为一个变量的增长率等于对该变量取对数后再对时间求导，
那么可得下式： 因为两个变量的比率的对数等于两个变量各自对数之差，所以有下式： 再简化为下面的结果: 则得到（b ）的结果。 （c ）因为一个变量的增长率等于对该变量取对数后再对时间求导，那么可得下式： 又由于()()ln ln X t X t αα??=?? ，其中α是常数，有下面的结果： 则得到（c ）的结果。 假设某变量X 的增长率为常数且在10~t 时刻等于0a >，在1t 时刻下降 为0，在12~t t 时刻逐渐由0上升到a ，在2t 时刻之后不变且等于a 。 （a ）画出作为时间函数的X 的增长率的图形。 （b ）画出作为时间函数的ln X 的图形。 答：（a ）根据题目的规定，X 的增长率的图形如图1-1所示。 从0时刻到1t 时刻X 的增长率为常数且等于a （0a >），为图形中的第一段。X 的增长率从0上升到a ，对应于图中的第二段。从2t 时刻之后，X 的增长率再次变为a 。 图1-1 时间函数X 的增长率 （b ）注意到ln X 关于时间t 的导数（即ln X 的斜率）等于X 的增长率，即： 因此，ln X 关于时间的图形如图1-2所示：从0时刻到1t 时刻，ln X 的斜率为a （0a >），在1t 时刻，()X t 的增长率出现不连续的变化，因此ln X 的
本技术涉及三维体素模型的建模领域，其公开了一种基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，构建一种可自动生成具有创意性的三维体素模型，同时具有可交互编辑功能的建模系统。该方法包括：A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集；B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练；D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 权利要求书 1.基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 包括以下步骤： A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集； B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；
C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练； D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 2.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤A中，基于已知数据集ShapeNetCore，并进行人工的分类和对齐来制作三维模型的体素数据集；然后利用MeshLab软件对ShapeNetCore数据集提供的三维模型的部件根据语义结构进行分割和分类，以此制作组成三维模型的语义部件数据集。 3.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤B中，采用整体变分自编码器作为三维模型的生成模型，采用部件变分自编码器作为三维模型组成部件的生成模型；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用体素数据集中的数据训练所述整体变分自编码器；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用三维模型的语义部件数据集中的数据训练所述部件变分自编码器。 4.如权利要求3所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 所述整体变分自编码器和部件变分自编码器均采用编码器-解码器的结构，编码器和解码器均由深度卷积神经网络组成；其中，部件变分自编码器采用的卷积层数少于整体变分自 编码器采用的卷积层数。 5.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，
索洛经济增长模型概述 索洛经济增长模型（Solow Growth Model）是罗伯特·索洛所提出的发展经济学中著名的模型，又称作新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是在新古典经济学框架内的经济增长模型。 正当1987年世界股票市场暴跌之时，瑞典皇家科学院宣布该年度诺贝尔经济学奖授于一直与里根政府的经济政策唱反调，主张政府必须有效地干预市场经济的美国麻省理工学院教授罗伯特·索洛（Robert M·Solow）许多经济学界人士认为，纽约股票市场的这场大动荡，恰恰证实了索洛坚持的理论，使他的经济增长理论成为当今世界热门研究课题之一。可是，他的这一理论———表明各种不同因素是如何对经济增长和发展产生影响的长期经济增长模型，早在30年前他在一篇题为《对经济增长理论的贡献》的论文中就提出来了。[1] [编辑] 索洛模型变量 ?外生变量：储蓄率、人口增长率、技术进步率 ?内生变量：投资
[编辑] 索洛模型的数学公式 [编辑] 模型的基本假定[1]
索洛在构建他的经济增长模型时，既汲取了哈罗德—多马经济增长模型的优点，又屏弃了后者的那些令人疑惑的假设条件。 索洛认为，哈罗德—多马模型只不过是一种长期经济体系中的“刀刃平衡”，其中，储蓄率、资本—产出比率和劳动力增长率是主要参数。这些参数值若稍有偏离，其结果不是增加失业，就是导致长期通货彭胀。用哈罗德的话来说，这种“刀刃平衡”是以保证增长率（用Gw表示，它取决于家庭和企业的储蓄与投资的习惯）和自然增长率（用Gn表示，在技术不变的情况下，它取决于劳动力的增加）的相等来支撑的。 索洛指出，Gw和Gn之间的这种脆弱的平衡，关健在于哈罗德—多马模型的劳动力不能取代资本，生产中的劳动力与资本比例是固定的假设。倘若放弃这种假设，Gw和Gn之间的“刀刃平衡”也就随之消失。基于这一思路，索洛建立了一种没有固定生产比例假设的长期增长模型。 该模型的假设条件包括： 1.只生产一种产品，此产品既可用于消费也可用于投资。 2.产出是一种资本折旧后的净产出，即该模型考虑资本折旧。 3.规模报酬不变，即生产函数是一阶齐次关系式。 4.两种生产要素（劳动力和资本）按其边际实物生产力付酬。 5.价格和工资是可变的。 6.劳动力永远是充分就业的。 7.劳动力与资本可相互替代。 8.存在技术进步。 在这些条件下，索洛建立的模型向人们显示出：在技术系数可变的情况下，人均资本量具有随时间推移而向均衡状态的人均资本量自行调整的倾向（图一，k1与k2逐渐趋向ko），即，当人均资本量大于其均衡状态时（k2），人均资本量会有逐渐减小的趋势，即资本的增加就会比劳动力的增加慢得多；反之，亦然。索洛是人均资本量入手集中分析均衡（即稳定状态）增长路径的。 [编辑] 模型的基本框架[1] 索洛把经济中的全部产出看成仅仅是一种产品的产出。其每年生产量用Y(t)表示，代表社会的实际收入，其中一部分被消费掉，其余部分用于储蓄和投资。用于储蓄的占总产品比例s固定
编写依据： 设计企业BIM实施标准指南 建筑工程设计信息模型应用统一标准 建筑工程设计信息模型交付标准 建筑工程设信息模型分类和编码标准 北京市地方标准《民用建筑信息模型（BIM）设计基础标准》 中色科技股份有限公司建筑工程设计信息模型交付标准 设计院BIM建模标准 中南集团BIM课题组——协调建模工作标准 建筑专业BIM建模规范 一、建模方法 1.建模总则 1.1.模型拆分原则 1.1．1. 按建筑分区 1.2．1. 按楼号 1.3．1. 按施工缝 1.4．1. 按单个楼层或一组楼层 1.5．1. 按建筑构件，如外墙、屋顶、楼梯、楼板 1.2.文件命名规则 1.2.1.在服务器\\192.1.6.77中由管理员建立子项目名称文件夹（依据计划表的子项目名称来建），设计人员在子项目名称文件夹中建立项
目名称，若一个子项中含有多个分子项，可以在“建筑专业中心文件”夹中并列建立另一个分子项文件。 如\\192.1.6.77（服务器）重庆汇程铸锭铣床（子项名称文件夹）建筑专业中心文件锯切机铣床控制室/破碎机隔音罩（另一个分子项）。 1.2.2.原点文件夹与此命名相同。 1.2.3.存到本机上的文件命名规则是在分子项名称后加“本地”两字。 如锯切机铣床控制室（本地） 1.3.模型定位基点设置规则 以项目基点作为纵横轴的左下角交点，其目的便于各专业的链接时自动原点对原点，及碰撞检查的需要，建立轴网后再隐藏项目基点。 1.4.轴网与标高定位基础规则 1.4.1．使用相对标高，±0.000即为坐标原点Z轴坐标点；建 筑、结构、电气和公用专业使用自己相应的相对标高。 1.4.2．建筑专业建立原点文件（包含轴网和标高），上传到服务器。 结构、电气和公用专业复制监视建筑原点文件，步骤如下：第一步：插入——链接REVIT——打开“服务器文件夹中的原点文件”定位选择“自动原点到原点” 第二步：协作——复制/监视——复制——选择链接“ ——再次点击“完成” 第三步：插入——管理链接——卸载原点文件 1.5.工作集划分规则 1.5.1.利用协作——工作集工具，为项目新建工作集，命名为“混