中关村园区企业发展状况与应关注的问题

中关村科技园区是1988年5月经国务院批准建立的中国第一个国家级高新技术产业开发区，也是国内目前最重要的高科技园区。中关村科技园区内有清华大学、北京大学等高科院校39所，在校大学生约40万人，中国科学院为代表的各级各类科研机构213家，其中国家工程中心41个，重点实验室42个，国家级企业技术中心10家。“80年代看深圳，90年代看浦东，21世纪看中关村”，     

交流

F5安全设备通过ICSA最高级认证 日前，F5 Networks公司宣布，其TrafficShield Web应用网关通过ICSA实验室认证。同时，该实验室还完成了基于第2．0版SSL VPN，针对F5的FirePass SSL VPN（安全套接层虚拟专用网）产品的重新认证工作。这表明，TrafficShield产品达到了ICSA实验室针对Web应用网关的严格Premier Services标准，同时FirePass产品也达到了该机构更为严格的全新SSL VPN认证标准。     

对完善证券实验室实验内容的思考

高校现有证券实验室的实验内容单一、缺乏系统性，难以达到实验教学的目的。实验内容方面存在的问题，除对证券实验室建设的必要性认识不足外，还有实践考核措施不科学等原因。为此，需要从实验内容、实验方式和方法上加以完善，以充分发挥证券实验室的作用。     

谈谈实验室标准化管理

ISO／IEC导则25《校准和检测实验室能力的通用要求》是国际标准化组织（ISO）和国际电工技术委员会（IEC）在1990年推荐使用的实验室质量管理的准则，经过了世界范围的各类实验室将近10年的实践．并综合吸取了其他管理体系（如ISO9001和ISO9002）的科学思想，ISO／IEC在导则25的基础上进行了调整、补充和修订，     

室温下测定钻井液用固体加重剂的密度

实验室测定钻井液用固体加重剂如重晶石粉、石灰石粉、超细碳酸钙粉等密度时,大多采用李氏密度瓶法和甘氏密度瓶法.其主要测定原理都是测定一定质量的固体加重剂排开煤油液体的体积数,从而计算出钻井液用固体加重剂的密度.     

土地流转背景下缺水地区农用水权初始分配——基于投影寻踪混沌粒子群优化模型分析

[目的]文章从公平性和效率性2个方面选取6个指标构建了缺水地区微观主体农用水权初始分配指标体系,在该指标体系基础上,提出了投影寻踪混沌粒子群优化模型,研究了在土地流转背景下如何对缺水地区微观主体农用水权进行初始分配的问题。[方法]该文利用了投影寻踪技术对微观主体农用水权初始分配问题进行降维处理,采用混沌优化和粒子群优化算法寻找最优投影方向,并通过算例验证分析证明了该模型的可行性、合理性和有效性,为农用水权初始分配问题提供了相应的方法和思路。[结果]研究认为,土地流转使农业生产向土地规模化、经营主体职业化、分工专业化方向发展,为农用水权在微观主体之间进行初始分配提供了条件;农用初始水权明晰有利于缺水地区优化农业用水结构,节约农业用水,实施农用水权置换,促进农业用水转向第二、三产业,以推动缺水地区产业结构优化升级、社会经济转型发展;在农用水权初始分配过程中各指标重要性水平不能主观评估,应当由不同地区的样本数据驱动,客观地计算决策方案的最优值,公正地确定权重和水权分配比例。[结论]农用水权初始分配应考虑法律制度政策、社会经济、生态环境等多种因素,以构建完善的农用水权初始分配体系。     

加快整合步伐提升河北省港口群综合竞争力

为落实河北省委、省政府关于加快国有经济布局战略性调整和国有企业战略性改组,增强国有经济竞争力,培育发展大公司、大集团的战略部署,要充分发挥省内龙头港口的优势,进行省域港口开发和建设,逐步形成大中小港口布局合理的港口群体,确立河北省港口环渤海的强势地位,推动河北省沿海经济社会强省的建设进程,带动河北港口群又好又快发展。     

珠三角港口群如何在竞合中走向共赢

港口是物流环节的一个重要节点,在港口物流研究过程中大多把港口单独以节点模式进行探讨,这样势必过分强调单个港口发展的利益而忽视或者弱化港口群体的效应。因此,消除各港口之间的内耗,整合资源形成合力促进区域经济的发展,形成分工明确、既有竞争又有合作的港口群网络发展模式就显得十分必要。在我国沿海初步形成的3大港口群中,珠三角港口群吞吐量规模位居之首,竞争尤为激烈。     

灰色多属性群决策的TOPSIS法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数及各决策人的属性权重部分已知的灰色多属性群决策问题.根据区间灰数的本质,定义了两区间灰数的新的相离度.引入了个体理想点、群体理想点、相对接近度、群体接近度等概念及其计算公式.将多属性群体决策的TOPSIS方法推广到灰色多属性群体决策情形.文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性.     

近墨者黑:上市公司违规行为的“同群效应”

近年来,上市公司违规行为群发,本文利用2000-2016年沪深A股上市公司违规事件样本,从“同群效应”的角度探究违规行为的群体特征和影响因素。研究发现,上市公司违规行为存在显著的地区同群效应(“近墨者黑”),同地区其他上市公司的违规行为显著增加了该地区公司发生违规行为的概率;且信息披露型违规的同群效应更加明显。机制研究表明,企业违规决策的地区同群效应主要源于交流式学习和观察式学习的两种模仿作用机制。异质性分析表明,同一地区内,相同产权性质公司间的同群效应更明显。进一步研究显示,十八大之后违规行为的发生概率显著降低,地区同群效应显著减弱。本文研究揭示了违规行为的地源性特征,也从抑制违规传染视角实证支持了近年来的系列整治活动。