8、托勒密时期埃及土地制度与经济研究

托勒密时期埃及土地制度与经济研究

一、问题与历史背景

1.1 皇家土地租赁与军事定居者

在托勒密时期,合作承担皇家土地租赁可降低个人在皇家土地上的固定费用。军事定居者“克勒鲁赫”(kleruchs)是与土地和“皇家经济”相关的重要群体。托勒密君主依赖雇佣兵作战和保卫领土,早期托勒密国王决定将希腊士兵安置在埃及土地上,以保留一支忠诚的战斗力量。这些士兵根据等级获得土地,如100阿鲁拉的骑兵克勒鲁赫是公元前3世纪最大的群体,还有30阿鲁拉(步兵)、25阿鲁拉和20阿鲁拉等较小地块。这种土地后来演变为世袭占有,总体上使希腊人在土地上的地位优于埃及人,克勒鲁赫制度对有大量军事定居者的埃及地区土地产生了长期影响,成为罗马时期私有土地的主要组成部分。

1.2 土地租金与税收

1.2.1 土地分类与主要税种

托勒密时期土地分为产生租金和免租金两类,后者在希腊行政纸草中称为“豁免土地”。土地有两种主要税收:
- 实物税 :对所有产粮土地征收。
- 货币税apomoira :对葡萄园和果园征收的“首熟果实税”。此外,葡萄园还有每阿鲁拉的附加税eparourion,按固定金额计算并以现金支付。

税种 征收对象 征收方式
实物税 产粮土地 实物征收
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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