垄断资本主义

摘要： 控制瑞典经济命脉在瑞典,有一句话这样描述瓦伦堡家族:只手难遮天,一瓦可定国。瓦伦堡家族在瑞典建立了难以撼动的垄断资本主义财团地位。不仅控制着瑞典最大的银行——北欧斯安银行(SEB);同时,因为占有瑞典股市1/3以上的股份,从某种层面上说也操控着瑞典的金融业。另外,全球500强企业——ABB公司、阿特拉斯.科普柯、阿斯利康制药、爱立信、伊莱克斯电器公司的直接或间接掌控人都是瓦伦堡家族。

摘要： 作为当今英美马克思主义研究的热点问题,金融资本操控下的"新帝国主义"新时期具备新的特点.美国总统选举作为金融"垄断资本"操纵"民主"的游戏,其一系列动作无不彰显金融资本对美国政治生活的控制,工人贵族阶层正成为帝国主义政治统治的助推器.以"美国优先"为口号的美式外交,无不彰显其文化帝国主义特征.尽管金融寡头和食利国正重构帝国主义世界的新格局,但不可否认的是,美霸权主义在全球范围的肆虐,其帝国主义的本质并未改变,"两个必然"的历史趋势不会变,社会主义走向复兴更是大势所趋.

摘要： 随着中国国际地位的提高,中美贸易争端愈演愈烈.在生产力迅速发展之下,中国在贸易组织国中的地位越来越高,影响也逐步扩大,威胁到美国的霸权之国地位.自特朗普执政以后,中美贸易争端的影响波及更大.两国在垄断视域下不断产生新的矛盾,关系濒危.文章旨在分析垄断条件下中美贸易,再借用垄断相关知识来分析中美贸易争端的根源,给予中国应对贸易争端的启示.

摘要： 根据列宁帝国主义论的观点,当前世界正处于帝国主义时代,垄断资本的运动是世界格局演变的重要动力,而垄断资本的矛盾必然造成世界战争与革命的爆发,作为资本主义的最高阶段,帝国主义国家的压迫必然引发人民的反抗.面对当前国际形势,我们要正确认识世界格局的持续演变,充分预判到世界动荡的风险,提前做好应对,处理好与帝国主义斗争和共存的关系问题,坚持扩大反霸权主义的统一战线,坚持独立自主科技创新,在内部筑起坚实的屏障,警惕资本对社会的渗透.

摘要： 列宁站在世界历史的高度,运用马克思主义科学方法论,结合苏维埃俄国社会主义革命和建设实践,思考和回答了如何在经济文化比较落后的国家里实现资本主义向社会主义过渡以及开启社会主义现代化的问题,形成了较为系统的社会主义观.由垄断资本主义到社会主义革命到无产阶级专政再到发达的社会主义,构成了列宁社会主义观的逻辑谱系;从时代条件和现实生活出发,在理论与实践相结合中阐释社会主义,是列宁社会主义观呈现出的方法论特点;走符合本国国情和时代特点的社会主义现代化道路,是列宁社会主义观留给我们的最重要启示.

摘要： 马克思逝世之后,恩格斯从幕后走到了台前,独自承担起指导国际共产主义运动的工作。面对资本主义世界出现的工业革命引起经济结构的变化、资本主义从自由竞争阶段走向垄断阶段以及工人阶级生活状况的改善这些新现象,晚年的恩格斯进行了详尽的考察和分析。他立足于欧洲大陆经济状况的分析,深入挖掘出了股份制这一新事物中所蕴含的社会主义的因素,由此呼吁无产阶级应当依据不同的历史阶段采取不同的革命策略,从而进一步发展了“两个必然”和“两个决不会”的理论。这些新认识为新时代的中国在推动社会主义经济建设、坚持人民主体立场以及完善共产主义道路方面带来了重大启迪。

摘要： 二战后,资本主义经历了"福利国家"、新自由主义、新重商主义三个阶段.这种生产方式的转变实质上是资本主义的下行发展,或称为体制性危机.马克思和列宁都没有预见到这个过程的复杂性和延迟性特征.但是,列宁的著作中包含了两个具有启示性的因素:一是工人阶级的资产阶级化,二是非经济的和官僚主义的关系在垄断里的产生.因此,为了说明现代资本主义,根本不一定要驳斥马克思和列宁,只需要将其社会学视角换成更加详尽的视角.

摘要： 新帝国主义是垄断资本主义在当代经济全球化、金融化条件下的特殊历史发展阶段,其特征和性质可以概括为五个方面。一是生产和流通的新垄断:生产和流通的国际化和资本集中的强化,形成富可敌国的巨型跨国垄断公司。二是金融资本的新垄断:金融垄断资本在全球经济活动中起决定性作用,形成畸形发展的经济金融化。三是美元和知识产权的垄断:形成不平等的国际分工和两极分化的全球经济和财富分配。

摘要： 纵观西方近现代发展史可以发现,治乱循环一直是西方社会走不出的经济发展怪圈:从"自由资本主义"时期开始,由亚当·斯密提出的经济自由主义就被西方国家奉为圭臬;凯恩斯国家干预主义在"垄断资本主义"时期的大萧条后才开始被"听见",但随着上世纪70年代中后期的经济"滞胀"局面形成,经济自由主义再度"沉渣泛起"。

摘要： 随着全球金融危机不断蔓延和深化,许多西方国家都对面临困境的经济体系采取了一系列干预措施,其中就包括对一些银行及其他金融机构的注资、接管和重组。这些有所差异的措施构成了“银行国有化”的政策谱系。虽然这些举措并非史无前例,但仍然引起了广泛议论。有人认为这是西方资本主义国家向社会主义靠拢的迹象,也有人认为这是西方资本主义的自我改造,还有人认为这些政策无关乎意识形态,只是一些政策手段而已。rn 无论是西方国家的政策行动，还是政策建议，都没有触及改变资本主义生产关系的问题，也都没有提及工人阶级如何参与的问题，更没有提出建立无产阶级政权和社会主义体制的主张。相反，着眼点始终停留在如何挽救资本主义体系，如何恢复资本主义市场的活力。所以，西方国家的银行国有化不是走向社会主义，而是在强化国家垄断资本主义。

摘要： 本发明涉及将商家给予消费者的回馈利益转化为公众资本进行运作，使其成为继商品使用价值和价值之后的商品第三种属性；由买卖双方在实现商品使用价值和价值的同时，实现商品公众资本，所有买者注重于追求公众资本，使具备公众资本的商品更具有强劲的竞争力；公众资本是一个跨产业、行业，企业促销方法的整合，是将买卖双方经济行为进行协调的整合，是给予消费者在消费后利用公众资本投注中奖60万元的希望和追求，系列运作票据的使用，给予投注人中奖是手段，从投注中吸引和吸取公众资本，从投注中产生商品公众资本属性，然后将公众资本运用于社会公众事业、生产力发展和经济建设中，目的是有益于人类社会的发展，且易操作、费用低、效益高。

摘要： 本发明公开了一种文本主题句的提取方法，根据文本体裁构建写作结构模型并计算模型各组成部分权值和对应文本块的主题价值度；迭代模型构建和价值度计算，动态调整文本处理颗粒度；以句子互信息作为相对加权值，基于权重证明构建决策树抽取文本主题句，能够应用于体裁复杂、写作结构多变、容量不定的文本主题句抽取，实现了准确、易扩展、范围广的目的。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种文本主题的生成方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对各个目标文本分别进行分词及词语去重处理得到词表；对每个目标文本进行编码得到文本编码向量；对词表中的每个词语进行编码得到词语编码向量；对各个文本编码向量进行聚类得到多个编码向量聚类集；对每个编码向量聚类集进行平均值计算得到聚类集主题向量；计算每个词语编码向量与每个聚类集主题向量之间的相似度得到目标相似度；根据词表和各个目标相似度对每个编码向量聚类集进行目标文本主题生成。捕获到了文本的语义信息，保留了词语之间的顺序信息，提高了文本主题的准确性，不需要在建模前设置自定义停用词列表、繁体转简体等复杂操作。

摘要： 本公开提供了文本主题的确定方法，涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据、自然语言处理等人工智能领域。具体实现方案为：在确定待处理文本对应的词序列，及词序列中每两个词在待处理文本中间隔的词数量后，可以根据每两个词在待处理文本中间隔的词数量，确定待处理文本对应的图结构，之后，可以根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，然后，根据主题分布，可以确定文本对应的主题。由此，通过根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，进而确定文本对应的主题，不仅使得确定的主题考虑了文本中词的语义信息，还考虑文本中各词间的依赖关系，提高了确定的主题的正确性和可靠性。

摘要： 本公开的实施例公开了用于生成文本主题信息的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取具有词性的词集。基于该具有词性的词集，生成实体词组和描述词组。基于该实体词组和该描述词组，生成实体主题信息集和描述主题信息集。基于该实体主题信息集和该描述主题信息集，生成第一实体主题信息集和第一描述主题信息集。将该第一实体主题信息集和该第一描述主题信息集进行组合，生成第一词段集。该实施方式细粒度地实现了不同主题之间的异质性，突显了各个主题所要表达的鲜明语义，精准地抓住了文本所要表达的核心内容。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于人工智能的文本主题生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标文本集；对所述目标文本集中的每个所述目标文本进行句子向量生成；采用K‑Means聚类算法和预设的聚类数量，对各个所述句子向量进行聚类，得到多个句子向量聚类集；从指定句子向量聚类集对应的各个所述目标文本中分别进行TF‑IDF权重值的计算及词语提取，得到与所述指定句子向量聚类集对应的目标文本主题，其中，所述指定句子向量聚类集是任一个所述句子向量聚类集。从而实现了将统计的方法和基于语义信息的方法相结合，提高了泛化性，提高了确定的文本主题的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于词共现图和锚词抽取的短文本主题层次挖掘方法，包括如下步骤：S1.主题层次挖掘框架首先基于词共现图实现主题推断和锚词抽取；然后，应用关联规则挖掘频繁锚词短语；S2.采用概率排序函数量化锚词短语的覆盖面、短语化与纯度等标准，对锚词短语排序，达到寻找最具代表性的主题短语的目的。本发明构建了一种词共现图与锚词抽取相结合的方法，利用锚词具有较好解释性的特点，将主题短语挖掘转换为寻找主题中的锚词，使挖掘得到的主题短语具有更好的解释性。

摘要： 本发明提供一种基于文本主题指标的银行错报检测方法。先进行年报文本预处理；通过我国银行业的年报，利用Python工具包先进行清理获取到年报纯文本；之后对年报纯文本进行分词与去停用词；再进行时间窗口的划分，利用LDA主题模型构建主题指标；其中LDA主题模型事先确定要生成的最优主题数量；将主题指标作为输入，建立Logistic模型和KNN模型；通过构建出的主题指标，在每个时间窗口上分别构建机器学习模型；最后通过建立的两个模型进行指标的评估。通过本发明所述的方法，基于主题指标的KNN模型的精确率达到了81.63％，召回率和F1值也显著高于文本指标和财务指标。因此构建文本主题指标并利用此去识别上市公司的错报情况可行的，优于传统的识别错报的指标体系。

摘要： 本发明公开了一种结合文本主题分析、情感分析和GSVM的智慧环保宣教方法，涉及互联网技术领域，包括以下步骤，针对给定的宣传推文数据，对原始数据按照50％分位数为阈值进行划分二分类标签样本，将该样本集合及对应的诸多提取特征变量(标题文本主题、标题情感、特殊符号、发布时间、是否为头条等)作为主要的数据输入及依据进入下一环节，基于前一步骤获得的样本集合。本发明能够对数据进行预测分类，自适应的参数优化突破现有研究的预测准确率，预测准确率接近90％，为宣传者提供更具有针对性的决策指导，以提供高效、准确、实用的推文，避免资源浪费。

摘要： 本公开提供了一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，包括：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；利用指示矩阵记录节点的类别信息，结合属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过各矩阵得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性；从邻接矩阵和全局聚类结果刻画节点不确定度，获取属性网络中各个节点的总不确定度；选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从邻接矩阵中所有标记节点的邻接关系选择所有直接相连的邻居节点，构建子网络；获取子网络节点的聚类结果；利用全局聚类结果划分节点得出聚类结果。本公开解决了属性网络中小样本聚类问题。