高校基建财务精细化管理探析

在当前高校加强内涵建设的新形势下,基本建设投入不断加大,如何加强高校基建财务管理成为高校关注和研究的热点。因此,从基建项目前期工作到基建项目竣工财务决算及基建财务档案归集各环节,对高校加强基建财务精细化管理工作进行了探析。     

浅谈任务驱动在模拟电子技术教学中的应用

该文阐述了在模拟电子技术教学过程中采用任务驱动式教学的必要性和优越性,并就该课程在任务驱动模式下的教学设计和教学评价作了较详细的分析和介绍。     

直接测汞仪测定食品中鱼类、肉类和蛋类汞含量的不确定度评定

采用直接测汞仪测定罗非鱼、猪肉和鸡蛋,建立不确定度的数学模型,以此分析该方法不确定度的来源.通过对各分量的来源分析、计算和合成,结果表明,对样品中汞质量测定过程引入的不确定度贡献最大为标准曲线拟合过程,其次为储备液配制以及标准系列工作液配制,第三为重复性测定引入的不确定度;经过最终合成评定,罗非鱼中总汞结果可表示为(1...     

我国出口商品比较优势的实证分析:1980-2000

改革开放20多年以来,我国出口商品的比较优势发生了哪些变化?我国出口商品的比较优势是否符合生产要素禀赋理论?我国比较优势的变化是否遵循了巴拉萨的阶段比较优势理论?在对以上问题做实证分析时,本文把出口产品分成资源密集型产品、资本密集型产品和劳动密集型产品,并计算这三大类产品在1980年至2000年期间巴拉萨显示比较优势指数(RevealedComparativeAd鄄vantage)和净出口比率指数(NetTradeRatio)。在此基础上得出结论:我国出口商品比较优势基本上符合生产要素禀赋理论,并遵循了阶段比较优势原则。     

基于消费者购买意愿的农机市场需求分析

为了科学研究农机市场消费者的购买行为,为农机企业生产符合农户需求的产品提供指导,同时为农机管理部门的政策制定提供依据,所以要在计划行为理论的基础上来做消费者对农机的购买意愿研究框架及研究模型,并采用Logistic回归方法对模型进行实证分析。从而了解到影响农户对农机购买意愿的因素主要有受教育水平、家庭收入、政策因素、消费者态度和知觉行为控制,然而这些因素对购买意愿的作用方向和程度不同。     

家庭旅游决策研究的中国化理论视角与分析思路

家庭作为社会结构的基础单元,一直是社会科学领域的重点研究对象。比较而言,国外旅游研究领域虽长期重视家庭旅游决策研究,但其理论成果的本土化应用仍值得质疑,重要原因之一是不同社会文化背景下消费者行为内涵与表现的独特性。由此,文章在国外相关研究成果的分析上提出了家庭旅游决策研究的本土化理论视角（现象学视角——发现问题;社会学与心理学视角——提炼与解析问题;管理学视角——解决问题）与分析思路（家庭结构;意识形态;内容与结构组成）。以期该命题的中国本土化研究能归于本源,凸显中国本土社会文化下家庭旅游决策行为的基本风貌。     

国际资本流动对我国就业影响的均衡分析

文章通过建立一个劳动力市场与资本市场的均衡模型,对国际资本不流动与国际资本不完全自由流动两种情况下的分析表明,国际资本流动加剧了国内劳动力市场的就业风险,并且国际资本流动对就业水平影响与本国资本市场的开放度有关,增加开放度有利于提高本国的就业水平.我国应在采取有效措施减小国内劳动者就业波动的同时,逐渐提高资本市场的开放度.     

基于MLE算法的海上角度交会测量方法及其精度分析

针对我国现有测量船单站REA测量体制精度相对较低的问题,提出了基于光电经纬仪 的海上角度交会测量方法。介绍了角度交会测量原理和设备布站原则,构建了AE-AE异面交 会测量系统,设计了基于MLE（Maximum Likelihood Estimation）算法的海上角度交会测量 算 法和船摇修正方法,仿真分析了船体姿态测量误差、设备测角误差以及站址定位误差等的影 响。仿真结果表明,站址测量误差是海上角度交会测量的最主要误差源,船体姿态测量误差 和设备测角误差对海上角度交会测量精度有一定的影响,当船体水平姿态测量误差优于20″ 、航向测量误差优于30″、设备测角误差优于20″、站址测量误差优于1 m时,海上角 度交会测量精度可达1 m。该法解决了动态条件下的飞行目标高精度测量技术难题,为 后续工程设计奠定了基础。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。