German Minister Quits As Coalition Split Grows

德国经济部长格罗斯意外辞职,其继任者可能更倾向于反对总理默克尔的经济政策。随着九月大选临近,执政联盟内部分歧加剧。热门继任人选古腾堡是一位保守派人物,这可能影响德国应对经济衰退的措施。

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德国经济部长格罗斯(Michael Glos)出人意料地宣布辞职,而可能的继任者更倾向于反对德国总理默克尔(Angela Merkel)的经济政策。目前德国正面临着数十年来最严重的经济下滑局面。截至周日,格罗斯继任者的热门人选是古腾堡(Karl-Theodor zu Guttenberg),他是来自南部巴伐利亚州的一位好斗的保守派人士。这一更替反映了默克尔执政联盟内部分歧的不断扩大;随着9月份大选的临近,各个党派都在明争暗斗。Associated Press德国经济部长格罗斯格罗斯所在的保守派基督教社会联盟(Christian Social Union, 简称:基社盟)目前在巴伐利亚州执政,也是默克尔联合政府的一部分;该党派将决定经济部长人选。为了争取更多的民众支持,基社盟日益变得具有对抗性。目前德国正面临着上世纪四十年代以来最严重的经济收缩,但政治竞选活动可能会阻碍政府应对危机的反应。许多经济学家预计,全球第四大经济体德国今年可能会收缩2%-3%。自2005年以来,德国总理默克尔和财政部长施坦布吕克(Peer Steinbruck)就一直主导了德国经济政策,施坦布吕克来自于联合政府内部左翼的社会民主党。格罗斯一直难以左右德国对金融危机的反应或是政府的经济政策。格罗斯呼吁实施减税扩大核能使用并实施更有利于企业的劳动法规,这使得他经常陷入孤立,站在政府政策的对面。默克尔来自于联合政府的中间派,力求与社民党达成一致立场。去年秋天德国遭受金融危机冲击前,默克尔的首要任务是平衡财政预算,而不是减税。最近几周默克尔和施坦布吕克起草了一份财政刺激计划,以应对德国不断加剧的经济衰退;两人将首要任务定为投资基础设施项目,并对减税是否能带来成效表达了质疑。Marcus Walker相关阅读德国12月份工业产值较11月锐减4.6% 2009-02-06德国12月份零售额弱于预期 2009-02-03欧盟为“坏银行”策略制定准则 2009-02-02德国劳工部:经济滑坡已波及就业市场 2009-01-29德国没有面临经济灾难,经济将在下半年好转-经济部长 2009-01-22德国政府预计2009年GDP下降2.25%,降幅为六十年之最 2009-01-21


German Economy Minister Michael Glos resigned unexpectedly, allowing for a possible successor more inclined to obstruct Chancellor Angela Merkel's strategy to address the country's worst economic slump in decades.A leading candidate to succeed Mr. Glos on Sunday was Karl-Theodor zu Guttenberg, a combative conservative from the southern state of Bavaria. The switch reflects growing divergence within Ms. Merkel's coalition as parties compete for profile ahead of national elections in September.Mr. Glos's conservative Christian Social Union, which rules Bavaria and as part of Ms. Merkel's national government chooses who will be economy minister, has been increasingly confrontational as it seeks to boost its popularity. The politicking could impede Germany's response to its deepest economic contraction since the 1940s. Many economists expect Germany, the world's fourth-biggest national economy, to shrink by 2% to 3% this year.The chancellor and Finance Minister Peer Steinbruck, of the left-leaning coalition partner the Social Democrats, have dominated German economic policy since 2005. Mr. Glos had struggled to influence Germany's response to the financial crisis or its economic policies. His calls for lower taxes, greater use of nuclear power and more business-friendly labor rules often left him isolated, to the right of government policy.Ms. Merkel has instead governed from the center and sought consensus with the Social Democrats. Before the financial crisis hit Germany in the fall, her priority was to balance the budget rather than cut taxes. When she and Mr. Steinbruck drew up a fiscal-stimulus plan in recent weeks to fight Germany's worsening recession, they gave priority to spending on infrastructure and expressed doubt about whether tax cuts would work.Marcus Walker
### 使用CNN卷积神经网络实现特定对象(如minister)图像识别的方法 #### 数据收集与准备 为了构建有效的CNN模型用于特定对象(例如minister)的识别,数据集的质量至关重要。需要大量标注好的包含目标对象的高质量图像作为训练样本。 - 收集尽可能多的不同角度、光照条件下的minister正面清晰照片。 - 对每一张图片进行标记,确保标签准确无误。 - 将数据划分为训练集、验证集和测试集三个部分[^1]。 #### 构建CNN架构 根据Nogueira等人提出的思路,可以采用预训练过的大型通用物体识别CNN模型并对其进行微调以适应特定任务需求。这有助于减少过拟合风险,并提高泛化能力。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 加载预训练ResNet50模型 model = models.resnet50(pretrained=True) # 替换最后一层全连接层为适用于新分类任务的新层 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # 假设num_classes为目标类别数量 ``` #### 图像预处理 在输入到CNN之前,原始图像通常需要经过一系列标准化操作: - 调整大小至固定分辨率; - 应用颜色转换或增强技术增加多样性; - 归一化像素值范围使其适合网络权重初始化。 ```python transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 统一调整尺寸 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转扩充数据集 transforms.ToTensor(), # 转换成PyTorch Tensor格式 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 正则化参数来自ImageNet均值方差 ]) ``` #### 训练过程配置 设置合适的优化器、损失函数以及学习率调度策略对于获得良好收敛性和高效训练非常重要。 ```python criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 多类交叉熵损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1) # 学习率衰减计划 ``` #### 微调与评估 通过迁移学习的方式,在新的目标任务上继续训练已有的深层特征表示,从而使得模型能够更好地捕捉到特定领域内的细微差别。 ```python for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in dataloaders['train']: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() # 定期保存checkpoint并在验证集上评估性能... ```
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