剩余劳动

摘要： 嘀嗒、嘀嗒、嘀嗒……时钟的指针指向了零点,审判我的时刻终究还是来了。面前的全智能“审判器”把我360°无死角扫描一遍后,屏幕上格外醒目地显示出几个红色大字:已无剩余劳动价值!我知道,我将被赶出熟悉的家园。此刻,曾经为了获得“劳动点”而奋斗的日日夜夜开始在我脑海中不停闪现。

摘要： 马克思考察了资本所有权的历史形成及其强制性,揭示了劳动所有权规律向资本占有权规律的转变;透过流通领域权利平等的外观,揭示出资本主义社会的劳动过程从属于价值增殖过程,资本拥有对工人劳动力的所有权;批判了资本主义分配关系是工人、资本家和土地所有者按各自所有权获取产品应得份额的观点,揭示了剥削者对剩余价值的瓜分.马克思指明,社会主义社会以公有制为基础,劳动者占有自己的剩余劳动,但在个人消费品的分配上还有资产阶级法权的遗迹.共产主义社会将进一步调节必要劳动和剩余劳动的比例,缩短工作日,实现每个人的自由发展.

摘要： 自从有了剩余劳动之后,消除两极分化、实现共同富裕便成为千古难题.剩余劳动在等级制社会转化为压迫人民劳动的强大的政治权力机器,在资本主义社会转化为不断扩张的经济权力机器.在资本主义框架内,发达国家通过调节收入分配,增加公共产品生产和实施福利化政策,治标不治本,且产生成本推进型通货膨胀,由此驱使资本外流,导致国内产业空心化和经济金融化,并进一步将贫富分化演变为国际性两极分化——发展中国家成为贫困的生产国,发达国家成为富裕的消费国.我国标本兼治的方案充分发挥社会主义制度优势,从经济发展的供给端治理产生两极分化的根源,切断贫困的源头.这是中国特色社会主义对人类历史发展作出的伟大贡献.

摘要： 剩余劳动概念一直未受到学术界应有的重视,是被高度遮蔽却又重要的哲学概念,它关系"唯物史观"走向"资本论"之可能.剩余劳动Ⅰ的哲学性质是异化劳动,其社会样态是私有财产的具体内容,在此基础上,马克思创建了唯物史观内容.那么资本主义社会的剩余劳动必须要对话政治经济学,进行剩余劳动Ⅱ的经济学论证,完成《资本论》及手稿的政治经济学批判的任务.从异化劳动理论至唯物史观,再到《资本论》,贯穿着以剩余劳动为内容的理论中轴,它是解读马克思早期与后期思想的核心范畴,也是超越传统教科书的理论重心.

摘要： 资本以获取剩余价值的方式创造剩余劳动,并在此过程中完成如下历史使命:促进社会生产力的发展,完成对劳动者的先进性和革命性的塑造.在现实历史进程中,发达资本主义国家向经济文化落后国家和地区的资本输出塑造了社会主义诞生的特殊历史环境,由于主体的革命性率先成熟,一些经济文化落后国家和地区能够率先通过革命建立起社会主义政权,但资本的历史使命并未终结.中国以市场为导向的经济体制改革为资本在社会主义条件下继续其历史使命创造了条件.公有资本特别是国有资本在当前须肩负起发展社会生产力、引领发展的社会主义方向、促进社会公平的历史使命.

摘要： 马克思在《1844年经济学哲学手稿》中深刻地讨论了人的自我异化与共产主义社会的趋向,但是当时他受到青年黑格尔派的影响,将立足点更多的置于“个体”的人的异化,而对社会历史条件和人的自我实现条件讨论不足.《1857-1858年经济学手稿》则弥补了这一点.文章讨论的重点在于解读马克思是如何通过对社会生产关系的探究,剖析人的现实生存状况,从而得出社会的未来发展方向.

摘要： 平子友长(Tomonaga Tairako),日本一桥大学名誉教授,日本MEGA编委会负责人,日本著名的马克思主义哲学家,经济学家,亲自编纂了MEGA2(新MEGA)第4部门的部分卷次。2017年3月—2018年2月,平子友长受聘“清华大学伟伦特聘教授”来清华大学马克思恩格斯文献研究中心工作。他在清华工作期间,曾就马克思的小农、小经营思想做过两次公开讲座,本文是在这两次讲座的基础上整理而成的。

摘要： 资本以获取剩余价值的方式创造剩余劳动,并在此过程中完成如下历史使命：促进社会生产力的发展,完成对劳动者的先进性和革命性的塑造。在现实历史进程中,发达资本主义国家向经济文化落后国家和地区的资本输出塑造了社会主义诞生的特殊历史环境,由于主体的革命性率先成熟,一些经济文化落后国家和地区能够率先通过革命建立起社会主义政权,但资本的历史使命并未终结。中国以市场为导向的经济体制改革为资本在社会主义条件下继续其历史使命创造了条件。公有资本特别是国有资本在当前须肩负起发展社会生产力、引领发展的社会主义方向、促进社会公平的历史使命。

摘要： 在农村剩余劳动力转移中,农户之间是一种博弈关系,通过建立农户之间的博弈模型,得出农户在有限理性的情况下,只要城乡收入有差距,农村劳动力转移就不可能停止,土地的撂荒现象就难以避免,进而严重影响了农村经济的发展.在农村劳动力日趋减少的情况下,若要提高产出,只能通过规模经营来实现.如果完全依赖农户的自发行为,实现规模经营必将十分缓慢.而实现规模经营的最直接有效的办法就是政府运用经济法律手段进行引导和推进.在分散经营还是规模经营的选择过程中,政府与农户之间是一种博弈关系.本文从博弈的角度对政府应采取的策略进行较为深入的分析,总结出解决问题的关键,并提出解决问题的建议和对策.

摘要： 本发明提供一种燃料电池装置，该燃料电池装置结构简单且易于检测燃料剩余量，包括用于容纳具有相互不同的放氢特性的多种储氢合金的燃料箱、使用从燃料箱释放的氢来发电的发电部、用于检测提供给发电部的氢的压力的压力传感器、以及用于输出由压力传感器检测到的压力变化的输出电路。

摘要： 提供了一种通过使用相对简单的电路结构来高精度地预测二次电池的剩余容量的电池剩余功率计算方法、电池剩余功率计算设备、电池剩余功率计算程序。测量二次电池的输出电压值。将使用模式分为高消耗模式和低消耗模式，在高消耗模式中输出电流是预定阈值或更大，在低消耗模式中输出电流低于预定阈值。在低消耗模式中，根据所述输出电压值以及作为二次电池的放电特性的预定参考电压曲线来计算剩余功率。在高消耗模式中，在假定当低消耗模式变化为高消耗模式时的剩余功率的变化几乎为零的情况下，计算所述的剩余功率。

摘要： 剩余寿命预测系统(100)具备：学习信息取得部(110)，取得学习用动作机构(200)的到动作极限为止的各时刻的学习劣化量信息、学习特征量矢量、学习剩余寿命；第一回归模型培育部(120)，基于学习特征量矢量、学习劣化量信息，培育推测劣化量的第一回归模型；第二回归模型培育部(150)，基于学习劣化量信息以及学习剩余寿命，培育推测剩余寿命的第二回归模型；评价信息取得部(130)，取得从评价用动作机构的动作获得的评价特征量矢量；以及剩余寿命导出部(140)，将评价特征量矢量作为输入，通过第一回归模型推测评价劣化量信息，将所获得的评价劣化量信息作为输入，通过第二回归模型导出剩余寿命。

摘要： 本发明涉及一种用于确定由于磨损而导致的生产设备(20；73)的剩余使用周期的方法(1；10；40)，包括：基于针对生产设备的传感器的传感器数据，确定(2；11；41)生产设备(20；73)的部件的维护参量的第一状态值；以及确定(3；16；49)生产设备(20；73)的部件的未来使用周期，对于该未来使用周期，维护参量具有预先确定的第二状态值，其中该未来使用周期基于第一状态值以及基于离散随机退化模型来确定。

摘要： 分析系统包括一个或多个分析装置以及流体剩余量管理装置。一个或多个分析装置使用从作为流体源的储气瓶供给的流体进行分析。流体剩余量管理装置包括预定使用量预测部和剩余量不足时期判定部。预定使用量预测部预测在当前时间点以后在一个或多个分析装置中使用的流体的预定使用量的推移。剩余量不足时期判定部基于预测出的预定使用量的推移，来判定各储气瓶的流体的剩余量不足的剩余量不足时期。

摘要： 电池剩余容量估计装置具有开路电压估计单元、图切换单元、以及电池剩余容量估计单元。开路电压估计单元估计二次电池的开路电压。图切换单元基于充电完成后的二次电池的第1开路电压，切换表示第1开路电压和二次电池的电池剩余容量之间的关系的图。电池剩余容量估计单元基于切换后的图，估计对应于与第1开路电压不同的第2开路电压的电池剩余容量。

摘要： 本发明提供一种燃料电池装置，该燃料电池装置结构简单且易于检测燃料剩余量，包括用于容纳具有相互不同的放氢特性的多种储氢合金的燃料箱、使用从燃料箱释放的氢来发电的发电部、用于检测提供给发电部的氢的压力的压力传感器、以及用于生成由压力传感器检测到的压力变化的输出电路。

摘要： 提供了一种通过使用相对简单的电路结构来高精度地预测二次电池的剩余容量的电池剩余功率计算方法、电池剩余功率计算设备、电池剩余功率计算程序。测量二次电池的输出电压值。将使用模式分为高消耗模式和低消耗模式，在高消耗模式中输出电流是预定阈值或更大，在低消耗模式中输出电流低于预定阈值。在低消耗模式中，根据所述输出电压值以及作为二次电池的放电特性的预定参考电压曲线来计算剩余功率。在高消耗模式中，在假定当低消耗模式变化为高消耗模式时的剩余功率的变化几乎为零的情况下，计算所述的剩余功率。

摘要： 提供一种能够简便地预测软管的剩余寿命的软管剩余寿命预测方法和软管剩余寿命预测系统。在对使用中的软管(1)的剩余寿命进行预测的软管剩余寿命预测方法和软管剩余寿命预测系统中，预先针对相同种类的软管求出内管橡胶层(11)在基准温度下的使用时间与构成该内管橡胶层(11)的橡胶的物性值的关系，来制作内管橡胶层(11)的热劣化模型，针对使用中的软管(1)，估算内管橡胶层(11)在基准温度下的直到预测时为止的使用时间即基准温度使用时间，基于基准温度使用时间与热劣化模型的对比，来预测使用中的软管(1)的剩余寿命。

摘要： 本发明实施例涉及一种电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法，包括：获取样本电池的各历史使用周期的特征数据以及对应的电池容量，特征数据为表征样本电池的健康状态的特征数据；将特征数据输入至初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与下一历史使用周期的特征数据的关系对初始模型进行训练，得到特征数据预测模型；将特征数据输入至另一初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与电池容量的关系对初始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将特征数据预测模型的输出端与电池容量预测模型的输入端级联，构建电池剩余寿命预测模型，由此，可以简便、快捷的训练电池剩余寿命预测模型，模型预测精准度较高。