[文摘20081021]明年粮食最低收购价将大幅提高 最高幅度达15.3%

为确保农民增产增收,我国将较大幅度提高2009年生产的粮食最低收购价格,包括小麦、稻谷等,并增加对种粮农民的补贴。同时,还将完善化肥市场调控机制,促进生猪生产和奶业健康发展。

http://news.xinhuanet.com/fortune/2008-10/21/content_10226042.htm

我国将较大幅度提高2009年生产的粮食最低收购价格。从明年新粮上市起,白小麦、红小麦、混合麦最低收购价分别提高到0.87元、0.83元、0.83元,比今年分别提高0.10元、0.11元、0.11元,提高幅度分别为13%、15.3%、15.3%。稻谷最低收购价格水平也将作较大幅度提高。

根据国家发展改革委消息,为确保农民增产增收,促进粮食和农业生产,我国将继续加大强农惠农政策力度,全力组织开展主要农产品收购。当前在东北地区,按照粳稻每市斤0.92元、玉米每市斤0.75元的价格实行国家临时收储;按照每市斤1.85元的价格挂牌收购中央储备大豆。在南方稻谷主产区,按照每市斤0.94元的价格收购中、晚籼稻。在油菜主产区,按每市斤2.20元的价格向农民收购油菜籽。

同时,还将较大幅度增加对种粮农民的补贴。明年将统筹考虑化肥等农资价格和粮食价格的变动情况,进一步增加农资综合直补。提高良种补贴标准,扩大补贴范围,补贴范围涵盖小麦、水稻、玉米和东北大豆。扩大农机具补贴范围和种类,提高补贴标准。

此外,还将完善化肥市场调控机制;促进生猪生产和奶业健康发展;大幅度增加农业投资,着力加强农田水利、农村能源、农村交通、农村人畜饮水、动植物防疫、农产品质量安全等农业基础设施建设。(记者 赵彤刚)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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