美国媒体不满中国网站搞捐赠排行榜

美国麦克拉奇报系刊文对中国媒体发布国际对华赈灾援助排行表达不满。文中提到美国政府及企业已提供超2300万美元的援助,并列举了部分企业的具体捐赠情况。

美国麦克拉奇报系15日刊登了一篇署名为蒂姆?约翰森的评论文章,对中国媒体搞国际对华赈灾援助排行表达了一些“不满”.
在这篇题为《给地震捐助搞排行》的文章中,作者写道,在一个小型仪式上,美国驻中国大使克拉克·雷德向中国转交了50万美元赈灾援助资金.“新华社的编辑们对此很有兴趣,他们将美国适度的馈赠与沙特承诺的5000万美元做对比,并放到了自己网站的大标题上.”

蒂姆在文章中称,如果说布什政府在克制自己的慷慨,那么美国的私人企业并没有这么做.他依据美中贸易委员会提供的统计数据,将美国27家企业和民间机构对华提供的赈灾援助一一进行了列举,其中包括捐出通用电子(1000万人民币、50万人民币物资)、可口可乐(500万人民币)、沃尔玛(300 万人民币)等知名美国企业.

  蒂姆就此写道:“你来当评判:这些捐赠够多么?”

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  据新华社17日报道, 汶川地震发生以来,美国政府、美国红十字会、企业及其他民间机构通过各种方式向中国灾区提供资金和物资援助,总额已超过2300万美元.

  美国政府除向中国红十字会总会捐助50万美元外,还派两架专机向灾区运送价值近70万美元的救灾物资.美国红十字会宣布向灾区人民捐助1000万美元.美国企业界迄今已捐助价值超过1200万美元的资金和物资.

  目前,美国各界的捐助行动仍在继续进行中.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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