今日国家机构披露行业新动向,揭秘精品卡1卡2卡3：乱码背后的精彩世界

今日监管部门传达研究成果,138个还是48个？中国收缩城市究竟有多少？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。故障诊断服务中心，专业检测设备

武汉市洪山区、孝感市孝南区 ，长治市沁源县、内蒙古赤峰市林西县、广西玉林市北流市、杭州市桐庐县、黔西南册亨县、南阳市唐河县、重庆市大足区、六安市叶集区、宜昌市当阳市、齐齐哈尔市克东县、聊城市茌平区、驻马店市西平县、儋州市兰洋镇、临沧市耿马傣族佤族自治县、益阳市赫山区 、达州市开江县、海东市乐都区、万宁市东澳镇、赣州市瑞金市、黔西南兴义市、绍兴市柯桥区、潮州市潮安区、白沙黎族自治县南开乡、绍兴市上虞区、盐城市东台市、新乡市卫滨区、锦州市凌海市

专业维修服务电话,今日官方传递政策更新,揭秘精品卡1卡2卡3：乱码背后的精彩世界，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业售后团队，客服热线随时待命

岳阳市临湘市、沈阳市沈河区 ，抚州市崇仁县、广州市增城区、广西崇左市天等县、永州市零陵区、黔东南天柱县、滨州市惠民县、江门市新会区、商丘市宁陵县、恩施州咸丰县、蚌埠市龙子湖区、渭南市临渭区、衡阳市蒸湘区、庆阳市宁县、开封市龙亭区、商洛市镇安县 、渭南市蒲城县、临汾市曲沃县、昌江黎族自治县乌烈镇、文昌市会文镇、盐城市大丰区、漳州市漳浦县、滁州市南谯区、广安市岳池县、贵阳市南明区、长春市绿园区、牡丹江市西安区、儋州市木棠镇、上饶市万年县、济宁市兖州区

全球服务区域: 渭南市白水县、广西百色市隆林各族自治县 、焦作市沁阳市、淮南市大通区、内江市市中区、晋中市祁县、忻州市宁武县、朔州市应县、甘孜炉霍县、焦作市沁阳市、三门峡市陕州区、徐州市铜山区、平凉市崆峒区、鞍山市海城市、东莞市中堂镇、湘潭市岳塘区、邵阳市大祥区 、烟台市福山区、乐山市马边彝族自治县、白沙黎族自治县荣邦乡、东方市三家镇、遵义市仁怀市

本周数据平台稍早前行业报告,今日监管部门公开新进展,揭秘精品卡1卡2卡3：乱码背后的精彩世界，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电功能演示热线，专业展示使用技巧

全国服务区域: 吕梁市离石区、内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市 、伊春市铁力市、太原市迎泽区、镇江市丹阳市、岳阳市临湘市、广西玉林市容县、绵阳市北川羌族自治县、定西市临洮县、锦州市凌河区、定安县富文镇、吉林市永吉县、晋中市左权县、怀化市溆浦县、信阳市平桥区、太原市小店区、濮阳市台前县 、商丘市宁陵县、大庆市大同区、鸡西市虎林市、伊春市伊美区、广州市增城区、营口市西市区、庆阳市华池县、武汉市洪山区、延边龙井市、常德市武陵区、青岛市崂山区、红河建水县、嘉峪关市文殊镇、遵义市桐梓县、庆阳市合水县、临沂市罗庄区、福州市福清市、宝鸡市扶风县、信阳市淮滨县、广元市利州区、成都市武侯区、株洲市渌口区、怀化市通道侗族自治县、文山丘北县

官方技术支援专线:最新研究机构披露最新研究结果,揭秘精品卡1卡2卡3：乱码背后的精彩世界

在数字时代，卡片已经从传统的银行卡、会员卡，演变成为集多种功能于一体的智能卡片。其中，精品卡1、卡2、卡3因其独特的功能和丰富的应用场景，成为了市场上备受瞩目的焦点。然而，这些卡片背后的乱码又隐藏着怎样的秘密呢？本文将为您详细揭秘精品卡1、卡2、卡3的乱码详情。 一、精品卡1：乱码背后的身份识别 精品卡1是一款集身份识别、支付、信息存储等功能于一体的智能卡片。卡片上的乱码实际上是卡片唯一识别码，用于在各类场景下进行身份验证。以下是乱码的详细介绍： 1. 卡片唯一识别码：乱码中的前14位为卡片唯一识别码，用于在银行、商场、交通等场景下进行身份验证。 2. 卡片类型码：乱码中的第15位为卡片类型码，表示卡片的类型，如借记卡、信用卡等。 3. 卡片发行机构码：乱码中的第16位为卡片发行机构码，表示卡片的发行银行。 4. 卡片有效期：乱码中的第17至18位为卡片有效期，表示卡片的有效期。 二、卡2：乱码背后的消费优惠 卡2是一款集消费优惠、积分兑换、会员服务等功能于一体的智能卡片。卡片上的乱码实际上是一串加密的消费优惠码，用于在商家处享受优惠。以下是乱码的详细介绍： 1. 消费优惠码：乱码中的前12位为消费优惠码，用于在商家处享受优惠。 2. 优惠类型码：乱码中的第13位为优惠类型码，表示优惠的类型，如满减、折扣等。 3. 优惠金额：乱码中的第14位为优惠金额，表示优惠的具体金额。 4. 优惠期限：乱码中的第15至16位为优惠期限，表示优惠的有效期。 三、卡3：乱码背后的个人信息 卡3是一款集个人信息存储、身份验证、支付等功能于一体的智能卡片。卡片上的乱码实际上是一串加密的个人信息码，用于在各类场景下进行身份验证。以下是乱码的详细介绍： 1. 个人信息码：乱码中的前18位为个人信息码，用于在各类场景下进行身份验证。 2. 姓名：乱码中的第19至24位为姓名，表示持卡人的姓名。 3. 身份证号码：乱码中的第25至34位为身份证号码，表示持卡人的身份证号码。 4. 手机号码：乱码中的第35至44位为手机号码，表示持卡人的手机号码。 总结： 精品卡1、卡2、卡3的乱码背后，隐藏着丰富的功能和实用信息。这些卡片不仅方便了我们的生活，还提高了我们的生活质量。在享受这些便利的同时，我们也要注意保护卡片信息，避免信息泄露。

作者｜戚伟图文｜胡文波近日，某期刊论文列出了一份 138 个收缩型城市名单受到广泛关注。这份 " 夸大化 " 的收缩城市名单，主要是由于对城市空间范围的界定偏差造成的。对 " 城市 " 的误解城市的空间范围存在 2 个基本认知。一是城市行政地域范围，是根据行政区划边界确定的空间范围，例如直辖市和地级市的 " 市域 "。但是，这范围内除了城镇空间，还包括大量的农村 / 农业空间、生态空间。行政地域所辖空间范围的差异也使得人口统计没有可比性。"138 个收缩城市 " 就是用的城市行政地域内的常住总人口变化界定的 " 收缩城市 "，实际上，大部分是由于农村人口减少导致的，而不是城镇人口减少导致的。在我国快速城镇化进程中，农村人口减少是普遍的，不能把行政地域内 " 农村人口减少 " 纳入收缩城市的界定。二是城市实体地域范围，是根据城市实际建成区域确定的空间范围。我国现行《统计上划分城乡的规定》（国函〔2008〕60 号）明确了城区、镇区和乡村划分方案，这是人口城镇化水平核算的空间依据。其中，" 城区 " 是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域。《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》（国发〔2014〕51 号）明确 " 以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档 "。我国新型城镇化战略深化户籍制度改革指出的 " 全面落实城区常住 300 万以下城市取消落户限制要求 " 也用的这个标准口径。因而，采用城区常住人口，来识别城市实体地域人口增减变化，才是符合国家标准的。基于 " 城区常住人口 " 的收缩城市识别《地理研究》2023 年第 10 期《基于 " 城区常住人口 " 的 2010 — 2020 年中国收缩城市识别》一文通过严谨的数据时空一致性校正，核算结果发现，2010 — 2020 年，中国 693 个城市中，只有 48 个 " 城区常住人口 " 出现减少的 " 收缩城市 "，增长型城市是 635 个。而且，相较于增长型城增长规模，收缩城市的人口减少规模体量也不大，绝大部分收缩城市的城区人口减少规模都低于 5 万人。48 个收缩城市，按照城区常住人口减少规模的排序，名单如下 : 本溪市、鸡西市、双鸭山市、鹤岗市、伊春市、七台河市、抚顺市、白山市、温州市、通化市、临江市、洮南市、舒兰市、大安市、阿尔山市、格尔木市、丹东市、图们市、牙克石市、四平市、那曲市、肇东市、安达市、大石桥市、和龙市、敦化市、东宁市、五大连池市、茫崖市、讷河市、鞍山市、合山市、丰镇市、龙井市、根河市、汕尾市、北安市、石嘴山市、津市市、漠河市、富锦市、同江市、盖州市、穆棱市、蛟河市、调兵山市、集安市、乐昌市。表 1 2010 — 2020 年城区人口变化统计表表 2 2010 — 2020 年中国收缩城市信息一览表图 1 2010 — 2020 年城区人口变化规模空间分布图收缩城市形成的解释2010 — 2020 年我国推进新型城镇化发展，城镇人口从 6.7 亿人增长至 9 亿人，城镇化水平从占 49.68% 提升至 63.89%，仍然是农村人口向城区、镇区集聚为主的状态，并没有出现大规模的城区人口减少现象。48 个收缩城市出现的主要原因如下：一是经济发展转型因素，尤其是东北地区城市及一些资源型城市，面临经济结构调整和转型的现实问题，一旦经济发展乏力，就业机会缩窄。二是，人口结构因素，人口老龄化、低生育率等人口结构转型现象，使得自然增长的人口规模无法补偿净迁出的人口规模，加剧了城区人口收缩。三是，发展政策因素。最典型是温州市，由于过去 10 年的老城区都市更新政策，城区改造致城区外来人口选择迁居或离开。未来收缩城市有多少？2010-2020 只有 48 个城市出现了城区人口减少现象，是为少数，不宜 " 夸大 " 收缩城市的数量，不宜不严肃地给城市贴上 " 收缩 " 标签，也不宜片面地将 " 东北城市 "、" 中小型城市 " 和 " 资源型城市 " 与 " 收缩城市 " 对等挂钩。当然，城市收缩仍然是值得长期关注的现象。随着我国少子化、老龄化趋势，以及从 " 乡 - 城 " 人口迁移活跃向 " 城 - 城 " 人口迁移活跃演替，城区常住人口减少的城市数量会出现增长。现有 " 城区 " 统计范围不包含县城、建制镇镇区等，小城镇的人口增减同样值得关注。此外，" 收缩城市 " 不局限于人口一个维度，经济、社会等综合维度应当纳入考量。参考文献：戚伟 , 刘振 , 刘盛和 , 等 . 基于 " 城区常住人口 " 的 2010 — 2020 年中国收缩城市识别 [ J ] . 地理研究 ,2023,42 ( 10 ) :2539-2555.作者：中国科学院地理科学与资源研究所 戚伟图文：香港大学社会学系博士生 胡文波