企业合并中商誉的会计处理方法

随着我国经济体制改革的深化，企业间的合并活动日益频繁，但对与企业合并密切相关的商誉问题的处理却不够规范，为此从商誉的含义入手对合并商誉进行了研究，通过对商誉在企业合并后的会计处理方法的探讨，认乌拿兰商誉是由购买价格超过拥有的净资产公允价格的差额确认，确认后的商誉应在规定的年限内用直线法摊销。     

论行政机关的公司登记行为

行政机关的公司登记行为是一种特殊的具体行政行为。公司登记机关应对登记申请材料进行形式审查而非实质审查。因此，公司登记机关是否违法，及法院对公司登记行为的合击性进行审查，也主要是围绕公司登记机关是否尽到形式审查之义务这一中心。     

论企业合并的会计处理方法

随着证券市场资本运作功能的逐步强化,通过兼并、收购、重组来扩大市场份额、增加收益、整合业务的上市公司日益增多,而一浪高过一浪的企业并购大潮也引发了各界对合并会计报表的大讨论.学术界和实务界对购买法和权益结合法的抉择见仁见智,本文主要针对企业合并中的购买法和权益结合法这两种会计处理方法的特点作了具体阐述,并就我国现阶段对企业合并会计处理方法的选择提出了初步见解.     

大学生网络行为分析与对策

在对大学生上网情况进行抽样调查的基础上，分析了大学生的上网状况及网络行为，从而提出了加强大学生网络思想教育、规范大学生的网络行为、提高大学生的网络道德素质的对策。     

CO2对Fe2O3催化剂NH3-SCR脱硝性能影响

考虑到CO₂是固定源和移动源废气中的主要组分,Fe₂O₃是铁基催化剂中的重要活性物质,研究了CO₂对Fe₂O₃催化剂NH₃-SCR脱硝性能的影响.结果表明,CO₂的加入在300℃以下明显抑制了催化剂的NH₃-SCR性能.这主要是因为CO₂的存在改变了催化剂表面NH₃/NO_x的吸附行为,从而影响了NH₃-SCR反应.原位漫反射傅里叶变换红外光谱和程序升温脱附实验结果表明,CO₂可以被吸附活化成碳酸盐物种;这些碳酸盐物种可以作为新的酸性位点吸附NH₃物种,促进催化剂对NH₃的吸附;但同时CO₂和NO_x之间存在竞争吸附,这会导致催化剂表面生成的关键NO₂物种和硝酸盐物种的减少,从而...     

基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。     

聚丙烯/乙烯-乙烯醇共聚物相容体系的结晶行为

以聚丙烯接枝马来酸酐(PP-g-MAH)为相容剂,乙烯-乙烯醇共聚物(EVOH)共混改性聚丙烯(PP),研究在不同相容剂含量下,EVOH对PP基体结晶行为的影响,分析PP/EVOH相容体系的等温结晶动力学,阐明PP/EVOH相容体系中PP相的成核与结晶过程。结果显示：EVOH具有异相成核结晶作用,PP/EVOH相容体系成核温度增加6℃左右;体系加入2 wt%的PP-g-MAH后,纯PP的活化能|ΔE|由392 kJ/mol降低至329 kJ/mol,并随着PP-g-MAH含量增加逐渐增大;加入PP-g-MAH后,体系中PP相的Avrami指数n值由2.21±0.04最高增加至2.80±0.17,表明PP晶体由二维生长转变为三维生长模式;PP/EVOH相容体系的半结晶时间■进一步缩短,但随着PP-g-MAH含量增加逐渐增大。     

低水胶比对复合胶凝体系水化特性和动力学影响研究

低水胶比复合胶凝体系的水化机理和水化行为较普通水胶比胶凝体系存在一定差异,该条件下传统的水化结论往往不再适用.以不同低水胶比水泥-粉煤灰-矿渣复合胶凝体系为研究对象,通过测试净浆试件7d水化热,结合水化动力学模型探明了低水胶比、矿物掺合料掺量对其水化行为和水化机理的影响,并通过透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)分析了低水胶比复合胶凝体系的水化产物差异.研究结果表明：水胶比为0.2、粉煤灰-矿渣复掺量小于50%时,复合胶凝体系早期和后期的放热速率无明显差异,此时复掺粉煤灰-矿渣对水泥水化存在一定促进作用,当水胶比增至0.25和0.3时,复掺粉煤灰-矿渣在10～17h抑制了水泥水化;当水胶比由0.3降低至0.2时,胶凝体系最大放热速率呈增大趋势,且水化过程由NG-I-D改变为NG-D,不再经历相边界反应;水化至28d时,水化硅酸钙(C-S-H)的形貌随着水胶比的降低,由纤维状向球状转变.     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

安全仪式感对人的安全心理和行为的影响研究

为研究安全仪式感对人的安全心理和行为的影响,增强安全仪式感在安全建设中的作用,从仪式感出发,解析安全仪式感的内涵;深入分析安全仪式感对个人和对组织的价值、产生条件以及作用机理;构建“安全仪式感作用下的人的安全心理和行为”模型,指出安全仪式感的建设需要一个平衡状态,并用“跷跷板”模型对其进行解释。结果表明：安全仪式感可通过安全心理的三个维度和安全行为的四个维度加强人的安全心理,提升人的安全行为,为企业实现安全目标打下坚实基础。