私募创投对创业板上市公司IPO认证作用的实证研究

私募创投和创业板都是我国多层次资本市场的重要组成部分.从创业板开板,采集数据截止日2012年6月30日,共有332家企业在创业板上市,其中181家拥有私募创投背景,因此私募创投的影响是对创业板进行研究时一个不可忽略的因素.通过均值T检验,Mann-Whitney U检验和逐步回归法研究了私募创投对于创业板上市公司的认证作用.私募创投在企业IPO时存在显著的认证作用,具有私募创投背景的企业相对而言,有更高的调整抑价率、更大的发行规模、更高的主承销商声誉、更高的PE和PB倍数,但是单位发行费用并没有更低.为了寻找影响企业IPO调整抑价度的主要指标,构建了包含10个变量的多元回归模型,并使用逐步回归法进行了实证检验,发现上市公司是否具有私募创投背景、IPO首日的换手率、IPO前每股净资产以及网上中签率5个因子会显著影响创业板上市公司IPO的抑价度.     

基于构式语法理论的对外汉语“把”字句偏误分析

构式语法理论认为语言中的基本句子就是一种构式,即形式——意义的匹配体,其本身具有意义,且独立于具体的动词而存在的.“把”字句也是一个构式,运用构式语法理论划分“把”字句构式义项,并进行义素分析,得出其语义配置,并在此基础上对学习者中介语语料库进行偏误分析,从语言认知的角度做出解释,希冀能为对外汉语“把”字句教学提供有益的思路.     

对《信号检测与估计》课程设置的构想

《信号检测与估计》是通信、电子工程等有关学科中本科生培养的一门专业技术课程。目前,在该课程的设置中存在明显的理论和实践相脱节的问题,使学生在学习后不能将课程的基本理论运用到具体实践中。文中针对该问题展开讨论,并提出了课程设置改革的构想。     

一种改进的PBAS运动目标检测算法

针对现有PBAS目标检测算法在动态背景下存在着误检率高、检测精度较低的问题,提出了一种将改进的自适应决策阈值更新策略与优化处理方法相结合的目标检测算法。该算法首先使用改进的自适应前景判断阈值进行目标检测,然后对检测的结果使用前景点生命周期机制、形态学处理等方法进行优化处理。实验结果表明,与传统的PBAS算法相比,该算法在动态背景下可以更精确有效地提取出运动目标,准确度平均提高13%。     

大陆与台湾高校学前特殊教育人才培养模式比较

本文对大陆与台湾地区高校学前特殊教育人才培养模式进行分析,论述了两地学前特殊教育课程设置的特点,在此基础上进行比较,并提出台湾地区高校学前特殊教育人才培养模式的可借鉴之处。     

反向累加生成的特性及GOM(1,1)模型的优化

针对反向累加序列的生成与建模问题, 分析了反向累加生成的准光滑性和准指数规律, 进而给出反向累加生成序列的灰建模条件. 证明了基于反向累加生成的齐次与非齐次离散指数函数之间的关系, 并经过理论推导得到了GOM(1,1)模型的最优背景值. 结果表明, 优化的背景值与GOM(1,1)模型的时间响应函数具有较好的一致性, 从而可以在理论上有效提高传统模型的精度. 最后通过实例验证了优化模型的实用性与有效性.     

浅析新建法语专业应用型人才培养

作为传统意义上的小语种专业,法语在经济全球化的今天被注入了新的活力。而对于新建法语专业的高校来说,不仅要在制定人才培养方案、拟定课程设置和扩大对外交流方面下工夫,还要在教学方法、教学内容、教学手段上与时俱进,探索创新。只有这样,才能培养出符合社会和时代需要的法语人才。     

大学英语教学中被动句的认知解析

英语被动句实际上就是根据说话者意图将施事和受事位置进行互换,也就是将图形和背景位置进行互换,以达到焦点信息更加突显的一种句式。在大学英语教学中运用图形-背景理论(Figure/Ground Theory)对被动句进行分析,不仅能使学生更清楚地认识到被动句的本质特征,还能使学生在学习过程中提高自身的语言认知能力。     

基于模糊积分的事业单位岗位设置管理成效测度

事业单位是中国特有的组织机构模式,与国外岗位设置管理的相关理论、分析方法等难以衔接,且国内的岗位设置管理理念、分析方法等又肇始于企业,事业单位岗位设置管理的理论研究与实证分析几近空白.认为成效测度是判定事业单位人事制度改革成效的一种方法,提出事业单位岗位设置管理成效可以通过岗位设置管理而达到的组织目标与个人利益实现程度来判定.在确定事业单位岗位设置管理成效构成要素、总体结构的基础上,构建了事业单位岗位设置管理综合评价指标体系,运用模糊积分评价法对事业单位岗位设置管理成效进行测度分析,并对大连某事业单位的岗位设置管理现状进行实证分析与模型检验.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.