存款保险制度及其在我国的展望

我国金融体制改革的目的是要建立现代银行制度 .“优胜劣汰”的改革会使一些金融机构退出金融市场 .保护存款者利益、构建良好的改革氛围要求我国考虑建立存款保险制度 .存款保险制度能有效降低改革中银行挤兑及银行恐慌发生的可能性 .通过分析存款保险制度的利弊并结合我国实际情况 ,提出中国有必要建立自己的存款保险制度的建议 .     

网络经济对企业战略联盟管理的影响浅析

网络经济的发展极大地改变了企业发展的外部环境 ,也对企业间战略联盟的方式、内容与特征产生了很大影响 .就这些问题进行了初步分析 ,较为系统全面地阐述了在网络经济条件下企业间战略联盟管理的理论与实践新特征 ,并分析了对这一理论问题进行研究的重大意义     

线性痕迹激光检测信号自适应匹配算法研究

针对目前图像处理及3D扫描方法难以快速定量比对剪切类线性痕迹的问题,提出了一种线性痕迹激光检测信号自适应匹配算法。该算法首先利用局部加权回归散点平滑法对激光位移传感器拾取的线性痕迹表面信号进行降噪,接着进行信号数据中"粗大连贯"趋势特征的识别,并通过余弦向量曲线拟合的方法量化特征向量,逐个计算样本空间距离。最后利用动态规划算法批量进行相似度比对,匹配各自最大相似样本。实际剪切痕迹多样本数据相似度比对试验证明了该算法的准确性和有效性。     

高校实行国库集中支付工作探讨

国库集中支付是财政国库管理制度改革的重要内容之一,在高校中推行国库集中支付制度是从根本上解决当前高校财政支出管理问题的一项重要措施.根据财务管理的工作实践,对国库集中支付制度对高校的影响及应对策略进行了分析和探讨.     

改性骨架镍催化加氢3,4-二甲基硝基苯制备3,4-二甲基苯胺

采用骤冷法制备了改性骨架镍,将其应用于3,4-二甲基硝基苯的催化加氢制备3,4-二甲基苯胺。考察了各反应参数的影响,结果表明,以甲醇为溶剂,3,4-二甲基硝基苯初始浓度1.0mol/L,催化剂质量为3,4-二甲基硝基苯质量的7%,在60℃和0.5MPa的条件下反应40min,3,4-二甲基硝基苯的转化率和3,4-二甲基苯胺的选择性均达到100%。反应过程中底物浓度与时间趋于线性关系,该反应近似表现为零级反应。反应中未检测到羟胺组分,仅有少量的亚硝基化合物以中间体形式产生,并最终完全转化为目标产物3,4-二甲基苯胺。     

基于WEBSERVICE移动数据的同步

RDA在实现Pocket PC的SQL CE数据库与PC服务器的数据库间的数据同步时有局限性.通过Web Service与RDA的比较,阐述了Web Service实现数据同步,以及与多种数据库类型连接的步骤.使用Web Service,能使用户数据和系统数据分离,维护更加方便.     

半柔性水泥乳化沥青混凝土面层材料的研究与应用

通过室内试验研究了水泥乳化沥青混凝土(CEAC)的马歇尔稳定度、劈裂抗拉强度、抗压回弹模量等性能,并在此基础上确定了施工配合比,在宜洋公路改扩建工程中作为下面层铺筑了试验路进行验证。     

Research on the Relationship Between Absorbed Slack and Technology Innovation

Henderson&Clark(1990 )arguedthattheresourcesdonotalwaysflowtotheinnovationswimmingly ,espe ciallyintheenterpriseswhoseleadingpowersupportthenormalbusiness .Becausetheprocessofinnovationneedsresources ,thesearchingforslackresourcesbecomesvernecessary (Cheng&Kesner ,1997) .Cyert&March(196 3)pointedoutthattheslackplaysacrucialroleinallowingorganizationstoinnovatebypermittingthemtoexperimentwithnewstrategiesandinnovativeprojectsthatmightnotbeapprovedinamoreresource constraineden vironment.Somesc…     

面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究

针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。