兖州煤业海外并购绩效研究——基于事件研究法的实证分析

事件研究法是从资本市场变化角度出发,研究企业并购绩效的一种较为成熟且主流的方法。以兖州煤业并购澳大利亚菲利克斯公司案例为研究对象,以事件研究法为基本方法对其进行实证研究。研究结果表明:兖州煤业在事件期内实现了20.5%的累积超额收益,并购活动对股东财富产生了正向效益。同时梳理并总结其成功经验,希望为我国资源型企业海外成功并购提供有益的借鉴。     

基于无线传输的内燃机活塞组-缸套摩擦力测量方法

探讨了平均指示有效压力法测量活塞组-缸套摩擦力的原理,给出了活塞组及连杆的惯性力计算方法,利用无线传输方法实现了连杆应力信号的可靠传输,并通过倒拖试验得到了不同转速条件下柴油机活塞组-缸套系统的摩擦力.     

生机勃勃的美国莫米湾湿地

2009年5月,初春的莫米湾,栈道蜿蜒、乔木高大、花朵艳丽,仿佛依稀可以窥见2万年前冰川消退后的"大黑沼"。不停鸣叫的主红雀和大量的过境候鸟给这里增添了无限乐趣:高速路上突然蹦出来的白尾鹿又让沉浸在自然美景中的游客心脏狂跳不止。伊利湖是北美洲五大湖中位置最靠南和水量最小的一个,平均水深仅19米,最深处也只有64米,是五大湖中最浅的。"伊利"一名来自曾生活在湖畔的原住民伊利人。如今我们看到的伊利湖年龄不超过4000岁,在地质史上可算是刚出生的婴儿。伊利湖东西长、南北窄,北岸是加拿大的安大略竹,南岸由西向东分     

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

北斗卫星导航产业发展态势的多维度预测方法

针对北斗市场发展过程中不同维度市场产值的预测需求，从整体产值、产业链、上市公司市值等3个不同维度构建了北斗市场产值预测模型。从整体市场产值预测需求出发，研究对比了不同预测模型的产值预测方法及精度，得到不同数据情况下的模型选择参考；基于产业链的产值发展数据，采用不同的经济预测模型，实现单一产业链或整体产值的统计预测；基于上市公司市场产值的预测方法，对特定上市公司、整体北斗市场等不同维度和层次的市场产值进行跟踪和预测。最后，通过实验验证分析了不同模型和方法的精度和可行性，分析在不同数据基础和预测需求条件下的适用方法，为满足不同维度的北斗市场产值预测提供数据和决策支持。     

人脑聆听轻音乐和静息状态下的EEG临界动力学特性

已有研究发现人静息态时大脑皮层活动处于近临界状态,且具有优化的信息传输效率.然而大脑在感觉刺激状态下脑电临界动力学特征少有研究.此外,轻音乐被报道对于抑郁症、精神分裂症及术后损伤均具有较好的辅助治疗作用.本文应用临界动力学理论,研究了轻音乐刺激状态时大脑皮层脑电临界动力学特性.我们记录了26名被试在闭眼、睁眼及闭眼听音乐状态的脑电信号,对3种状态进行了频率特性和临界动力学特征分析.结果显示人在睁眼状态,全脑脑电信号活动率显著高于闭眼和听音乐状态.相对于闭眼的临界状态,音乐状态和睁眼状态分别趋向于次临界和超临界的状态,即趋向于系统的低耗能态和高耗能态.说明轻优美的音乐可以帮助大脑进入更好的休息状态,没有大尺度的活动发生,这为音乐治疗提供了有价值的实验依据.     

具有平行平均曲率向量的伪脐子流形

研究局部对称空间中具有平行平均曲率向量的n+p维伪脐子流形,得到这类子流形关于第2基本形式模长的平方σ和Ricci曲率的一个拼挤定理。     

一种提取近红外光谱信号中诱发血液动力学反应的方法

为了更好地提取与大脑功能活化有关的诱发血液动力学反应(EHR),综合比较了不同经验模态分解算法的优缺点,提出了一种提取近红外光谱信号中EHR的方法——ICEEMDAN-RLS。利用5种经验模态分解算法对近端通道信号进行分解,根据分解结果对远端通道信号进行自适应滤波,借助皮尔森相关系数和相对均方误差评估不同经验模态分解算法的EHR提取性能,在此基础上分析经验模态分解和传统块平均方法的块平均次数与EHR信号质量之间的关系。结果表明,基于5种经验模态分解算法的自适应滤波方法都能有效提取远端通道信号中包含的EHR,ICEEMDAN-RLS具有更大的皮尔森相关系数和更小的相对均方误差,仅需要进行10次块平均便可获得稳定的EHR信号,比传统方法的块平均次数减少了75%,且具有较高的EHR信号质量,可以更有效地提取淹没在全局干扰中的EHR。该结果可为大脑功能活化的研究提供参考。     

复杂网络的冯诺依曼熵

主要研究了复杂网络的冯诺依曼熵.结论表明,一般情况下,冯诺依曼熵不随边的增加而严格单调增加.其次,定义了星生成图和路生成图,并给出了熵与这两类图的联系.最后,利用3种经典随机图模型和随机树模型,证明了平均场意义下冯诺依曼熵随复杂网络的边数和直径递增.