论建筑工程的施工管理对成本核算的重要性

文章对工民建工程的施工管理到成本核算进行了较为完整的阐述,对当前工民建工程施工管理现状及存在的问题进行了分析、对比,并结合实际提出了管理的相关措施,阐述了从施工管理上下功夫对降低成本是一种有效的方法。     

浅谈红层地区小型水库的常见地质病害

根据对自贡地区300余座小一型及小二型水库病害的分析、统计,列出红层地区小型水库的普遍性地质病害,为川南、川北以及川东地区的水库病害整治提供一点借鉴作用。     

项目化教学法在极限配合与测量技术课程改革中的实践研究

分析了极限配合与测量技术课程的教学现状和存在的问题,基于高职学生形象思维能力好于抽象思维能力的特点,对该课程知识体系进行了解构与重构.采用“以项目为导向,以任务为驱动”的教学方法,选用可操作性、可拓展性极为典型的机械机构—减速器,在“教、学、做”一体化教室实施了极限配合与测量技术的项目化教学改革.     

工程项目代建制模式分析及发展对策

对工程项目代建制模式的优劣进行了探讨,指出实行代建制能够提高交易效率,改善工程建设市场的微观结构,铲除政府投资腐败现象等．同时揭示了代建制在推行过程中存在的一些问题,并针对具体问题给出了解决方案,强调应完善代建制的制度体系．加强代建企业自身建设及行业建设。     

利用多树种立地形指数对林地质量进行综合评价

目的 采用青海省湟水规模化林场3种常见乔木树种桦木、杨树和青海云杉的立地形指数,通过分析其与生长域的地貌、坡向、坡度、土壤类型、土壤厚度以及年平均气温、年降雨量、年日照辐射等因子的关系,对规模化林场进行立地质量评价,构建林地质量评价综合数据库,指导林场科学造林和科学营林,发挥林地生产力和生态服务价值的目标。方法 根据建模区域范围内的一类清查数据,获取每个样地的优势高,求出该样地的立地形指数。分析立地形指数与地貌、坡向、坡度、土壤类型、土壤厚度以及年平均气温、年降雨量、年日照辐射等因子的关系,利用因子分析法选择影响立地形指数的主导因子,并建立回归模型;根据计算出的3个常见树种的立地形指数的平均值,进行聚类分析,把林地分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ5个等级,并作出林地质量分布图;最后,根据分类结果进行了验证,并提出了相应的经营措施。结果 Ⅰ级林地3 409.37 hm²,占整个林地面积的1.39%;Ⅱ级林地38 765.07 hm²,占15.77%;Ⅲ级林地78 989.17 hm²,占32.14%;Ⅳ级林地77 102.74 hm²,占31.38%;Ⅴ级林地47 477.50 hm²,占19.32%。从整个分类结果来看,规模化林场林地质量等级较低,以Ⅲ、Ⅳ级林地为主;现场验证质量等级正确率为88%,正确率较高。结论 通过一类清查数据中的标准木、样木库、样地库获取优势高的方法可行;评价因子选择了地形因子、土壤因子、气象因子,多因子的引入使评价的结果更为客观,提高了评价的准确性;采用多树种立地指数进行综合评价,特别是对非林地的立地质量进行评价是一种更为有效的方法。     

基于判别分析的工程项目合作绩效影响要素研究

建立在国内外相关研究结论以及专家访谈基础上的合作管理定性指标筛选问卷,对62个工程项目的186名项目参与者进行了调查,使用因子分析和判别分析找到业主、承包方以及监理获得成功合作的显著因素.通过对不同合作方获得合作绩效的影响因素的研究,并结合我国工程项目合作实践现状的进一步分析,工程项目合作方的需求得以清晰.     

受水区生态系统对南水北调工程的响应

南水北调工程的运行将引起受水区河流水生维管束植物的数量减少、东线洪泽湖的水质复杂化、受水区降水增多和温度降低以及受水区植被面积增加,从而改变流域的生态结构.因此,在实施南水北调工程的同时,应保持河流形态的异质性和生境的多样性,充分认识生态系统过程的非线性和结果的不确定性,并实施相应的环境监测以便及时发现和解决问题;确保受水区生态在自主性基础上进行恢复,努力使南水北调工程对受水区的生态起最大积极作用,使南水北调工程成为可持续发展的生态南水北调工程.     

几个导出模型的BLU估计间的关系的研究

首先给出分块奇异模型的一种新的导出模型,得出其M2X1β的BLU估计;讨论分块模型与几个导出模型的BLU估计之间的关系,给出这几个分块导出模型的M2X1β的BLU估计相等的充要条件.     

分布式交互仿真中的白方系统

给出了ＤＩＳ白方系统的体结构,分析了演练管理,场所管理和节点管理的功能,提出了白方的实现结构,最后给出了白方系统的一个应用实例。     

The human genome and understanding of common disease: present and future technologies

The study of candidate genes over the past three decades has yielded notable successes in common-disease genetics. During this time, however, interpretation of genetic association studies has been hampered by the use of clinical cohorts of inadequate power and insufficient information on genetic variation in candidate genes. The unavailability of highthroughput and low-cost genotyping technologies has also limited the scope of complex-disease genetic studies. More recently, however, the sequencing and characterization of variation within the human genome has revolutionized genetic studies and enabled full genome-wide scans for genes associated with disease. The identification of disease-associated (causative) genes has illuminated disease mechanisms. The translation of this knowledge into direct clinical benefit in diagnosis, prognosis and therapy for an individual’s disease still remains a challenge. Received 11 September 2006; received after revision 17 December 2006; accepted 18 January 2007