浅谈我国合并报表的方法

通过对近年来国内外有关合并会计报表文献的认识和了解,比较了购买法和权益结合法这两种合并会计报表方法的特点和区别,并简略地分析了购买法和权益结合法在我国的适用性,最后对我国有关企业合并会计报表制度制定提了几点设想。     

服务地方经济与社会体现区位优势和特色--高职院校学报发展概览

近年来高职院校学报迅速发展，取得了良好的社会效益，但还存在着诸如竞争力不强、未能体现高职院校特色等问题。因此，高职院校学报应当在谋求自身发展的同时，积极探索高等职业教育与区域经济发展的互动模式，为实现地方经济全面、协调和可持续发展提供参考依据，对区域经济发展起到推动作用，并在此过程中体现自身的特色。     

用ASP构建万里雅思资讯系统

介绍利用动态ASP技术构建的万里雅思资讯系统功能与特点,以及该系统的主要技术实现.     

板带层流冷却系统仿真软件包的研究与开发

以宝钢2050热连轧的板带层流冷却系统为对象研发了仿真软件包，对板带轧后在层汉冷却控制系统作用下的运行状况进行了全面的仿真。此软件包具有直观、形象、使用快捷、方便的特点，为研究研究层流冷却控制系统的设计及产品质量的改进提供了实验的软环境。     

充分挖掘高校档案资源更好地为地方经济服务

为使高校档案工作能更好地为地方经济服务，必须提高认识，拓宽思路，提升服务的自觉性；内练素质，外树形象，不断提高挖掘和利用的水平；切实解决好标准化建设、与地方政府的沟通、经费投入、复合型人才培养、数据库建设等问题。     

活血陪元法治疗对艾滋病患者T淋巴细胞功能的影响

目的研究活血培元法治疗对艾滋病患者T淋巴细胞功能的影响.方法筛选已经开始服用抗逆转录病毒药物的HIV/AIDS成年患者24例,且病毒载量＜500 copies/ml,随机分成两组,一组加用东研Ⅰ号颗粒(中成药)和安慰剂对照,观察患者0、12、24w后的临床症状体征、T淋巴细胞亚群、血清HIV病毒载量以及细胞因子(IL-2、IL-4、IL-10、INF-γ)的变化.结果分析中药组与对照组0、12、24w后症状体征积分两组存在明显差异(P＜0.05);T细胞亚群CD4+T细胞绝对计数也有明显差异(P＜0.05);细胞因子两组均无明显差异(P＞0.05).两组病毒载量始终均为＜500 copies/ml.结论中药活血陪元法(东研Ⅰ号颗粒)能有效改善HIV/AIDS患者的临床症状及体征,提高患者的CD4+T细胞绝对计数,协助抗逆转录病毒药物控制病毒载量,但未发现对患者T细胞功能的部分细胞因子有显著影响.     

ClNCX（X=O，S，Se）异构化反应的电子密度拓扑研究

采用MP2/6-311 G(2df)和B3LYP/6-311 G(2df)方法讨论了ClNCX→ClXCN(X=O,S,Se)异构化过程,解释了实验上更容易探测到ClNCO,ClSCN和ClSeCN的原因.对异构化过程进行了电子密度拓扑分析,讨论了异构化过程中化学键的断裂和生成规律,找到了反应中的T -型和环型过渡结构.     

网络会计的发展与会计假设理论的松动

网络会计的发展彻底改变了实现会计目标的手段和途径,同时对会计工作的基本前提——会计假设理论也产生了巨大冲击,会计环境的这一改变要求必须对会计假设理论重新认识和界定。     

临近铁路深基坑开挖防护技术

考虑到周边建筑物安全及在动荷载下施工人员和机械设备的安全,选择了防护桩方案并进行了设计及计算,为临近铁路深基坑施工提供了参考。     

Samples Selection for Artificial Neural Network Training in Preliminary Structural Design

An artificial neural network (ANN) is applied in the preliminary structural design of reticulated shells. Major efforts are made to enhance the generalization ability of networks through well-selected training samples. Number-theoretic methods (NTMs) are adopted to generate samples with low discrepancy, i.e.uniformly scattered in the domain, where discrepancy is a quantitative measurement of the uniformity. The discrepancy of the NTM-based sample set is 1/6-1/7 that of samples with equal spacing. In a case study,networks trained by NTM-based samples are compared with those trained by equal-spaced samples in generalizing performance. The results show that both the computational precision and stability of the former ANNs are more satisfactory than those of the latter. It is concluded that the flexibility of ANNs in generalizing can be effectively increased by use of uniformly distributed training samples rather than simply piling data.More reliable uniformity should be obtained, however, through NTMs instead of equal-spaced samples.