对会计信息资源配制的经济学分析

不同性质的会计信息应采取不同的方式进行配置.自然垄断会计信息不具备商品的特征,应由企业或政府部门根据需要自行编制;私人物品会计信息是一种商品,供需双方可以通过具体的契约条款在市场中实现会计信息资源的优化配置;公共物品会计信息满足商品的特性,现阶段其资源应以政府管制为主,但从长远来看,通过市场实现优化配置将是其必然趋势.     

Fenton氧化法处理废水的机理及应用

阐述了Fenton试剂的氧化机理 ,分析了各项因素对氧化效果的影响。介绍了光 -Fenton法、电 -Fenton法及Fenton -混凝法在废水处理中应用情况以及存在的问题 ,并展望了其发展趋势。     

扩展Toffoli门及其在多输出电路设计中的应用

用量子计算电路实现布尔逻辑运算是发展量子计算的一个重要目标。提出了量子扩展Toffoli门,及其在实现多输出逻辑电路中的转换算法。该算法将传统PLA文件的SOP积项转换到实现等价逻辑功能的量子Toffoli积项,能够用量子扩展Toffoli门实现。通过MCNC基准电路的测试结果表明,与经典PLA描述相比,用扩展Toffoli门能够更有效地描述多输出逻辑函数。     

基于COSO报告的企业内部控制体系评述

内部控制是现代企业管理架构的核心内容,是企业持续发展的制度保证．COSO报告提出了企业内部控制的总体框架,是全球企业内部控制理论的深化和实践的最新发展．作者介绍了企业内部控制的内涵、构成要素和整体框架,并对COSO报告进行了全面评述．     

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明：该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.     

基于机器学习的电力隧道施工工法预测

在电网的建设中，合理的施工方法不仅能够有效地降低成本、减少工期，并可在很大程度上减少施工过程中的风险，因此，提供一个能够合理预测电力隧道施工工法的系统显得尤为重要。本研究采用决策树、随机森林、XGBoost、KNN和BP神经网络5种机器学习算法对电力隧道开挖工法进行预测。以全国10余个省、市电网所提供的电力隧道工程工法应用情况为基础，整理出855条数据集，包括7个影响开挖工法的参数，并将75%的数据用于训练预测模型，25%用于验证。最后将预测结果和真实值进行比较，发现决策树、XGBoost与BP神经网络在电力隧道开挖工法方面的预测效果要优于随机森林和KNN算法。最终在此基础上设计出可以智能推荐开挖工法的软件。