9、上埃及土地保有权制度研究

上埃及土地保有权制度研究

1. 上埃及土地保有权制度概述

上埃及的土地保有权制度十分复杂,反映了该地区古老且持续的农业历史。与法尤姆地区相比,上埃及在制度上存在一些重要差异,但部分差异被夸大了。托勒密王朝在尼罗河谷建立了新的希腊定居点(具有行政和军事功能),这在镇压底比斯起义后加强对该地区的控制方面发挥了重要作用。尽管克勒鲁赫(kleruchs)和普通士兵都在尼罗河谷上游定居,但人数少于法尤姆地区。在托勒密统治的最后两个世纪,驻军士兵在上埃及的控制中发挥了重要作用。早期证据表明,南北之间存在不同的社会、法律习俗和抄写传统,这些差异在托勒密时期可能仍然存在。

2. 土地保有权的来源和相关机构
  • 寺庙的重要地位 :尼罗河南部河谷有着悠久的强大寺庙基础,这些寺庙控制着广阔的腹地。寺庙地产早在托勒密王朝到来之前就已建立,在新王国时期,它们是中央政府的地方行政和储存中心,也是其腹地的行政中心。所有寺庙,无论大小,都拥有土地所有权,新王国崩溃后依然如此。例如,阿蒙神庙在公元前10世纪仍拥有大片地产,公元前6世纪,大流士一世重新确认了埃德富的荷鲁斯神庙的地产。
  • 寺庙的人力资源 :大型寺庙拥有众多人力资源,包括抄写员、神圣畜群的牧民、织工、面包师等。寺庙中的人员包括不同等级的牧师、仪式表演者(如歌手)以及支持人员(如牧牛人、工匠和警卫)。从历史上看,至少大型寺庙是国家的一部分,国王通过对石头和香料等重要商品的垄断以及将法老视为每个宗教仪式首席祭司的宗教意识形态来控制寺庙,但寺庙也可以独立行事。
  • 土地保有权的主要来源 :底
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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与正则化技术的运用则障了泛化能力。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与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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