H6M4(N2H2)3(M=Al,Ga)簇合物的结构、红外光谱和热力学性质研究

采用自洽场方法(HF)和密度泛函(DFT)的B3LYP方法，在6-31G^*水平下，研究了H6M4(N2H2)3(a—M＝Al，b—M＝Ga)簇合物的几何构型、电子结构、红外光谱及热力学性质．结果表明：N—N键比肼中N—N键长，有进一步裂解的趋势．振动频率计算表明：铝、镓的肼簇合物为基态稳定结构．     

民族地区高校统计工作存在的问题及对策

民族地区高校统计工作存在的主要问题是:领导重视力度不够,统计工作的服务范围窄,服务手段落后:信息质量差;队伍建设滞后;其对策是:以邓小平理论为指导,不断解放思想,实事求是,与时俱进,更新教育理念,拓宽服务面向;加强统计手段现代化创新,以“快、精、准”的标准提高统计质量;建设一支高素质的复合型统计人才队伍;加快统计科研创新步伐;适应我国高等教育改革发展和参与国际竞争的需要。     

无公害肉鸽饲养管理技术的研究

无公害肉鸽标准之一是生长健康,饲养过程中不使用药物添加剂及生长激素;合理使用兽药及其它化学药品,降低肉鸽制品的药物残留,保证肉的口感争品质。本文从鸽场的建造、饲养方式、饲料配制、保健沙、管理、疾病用药等方面对无公害内鸽的饲养管理技术进行了探讨。     

对高校思想政治教育与心理咨询的思考

心理咨询与思想政治教育是高校德育工作的重要组成部分，两者之间既有区别，又密切联系，高校思想政治教育可以借鉴心理咨询的一些原理、方法，以提高思想政治教育的科学性、针对性。     

基于CSD量化的数字滤波器的设计

数字滤波器在数字信号处理中占有举足轻重的地位。针对当前滤波器资源消耗大的问题，仔细研究了基于CSD（Canonic Signed-Digit)量化的滤波器设计方法，并对以往的CDS量化过程进行了改进，提出了一种降低滤波器运算量的改进方法，给出了设计基于CSD量化的滤波器的参考意见。仿真结果表明：改进后的算法对滤波器频率特性有一定改善，系统硬件实现时的存储资源也有所减少。     

数字水印技术及进展

阐述了数字水印技术产生的必然性，分析了数字水印技术的研究现状，并简要叙述了云数字水印技术，探讨了数字水印技术的特点及其各种攻击方式，举例说明了目前数字水印在商业上的应用。数字水印技术的研究对数字内容的版权保护有重大实用价值和实践意义。     

湛江港海域台风浪分布特征模拟

利用物理过程考虑得较全面的第三代近岸海浪数值模式(SWAN)，模拟了湛江港海域一次台风浪过程。结果表明：台风风场直接决定了海浪的分布特征。在台风场的驱动下，风向与浪向基本上是一致的，并且波高、波长与周期的发展和传播方向与风向也是一致的；风速的大小决定了波高、波长与周期的大小。此外，海浪的分布特征受台风中心的位置和移动路径影响较大，当台风中心位于湛江港海域的不同位置时，台风浪有效波高、波长与周期的分布特征及传播方向都有着较大的差异，可以为湛江港海域台风浪的预报提供借鉴。     

数字化天气雷达强度标定方法

数字化天气雷达的组网观测是天气雷达发展的必然趋势，现有数字化天气雷达提供的强度场必须经过强度标定后再用于组网，因此迫切要求制定数字化天气雷达标定方法。指出了使用标定方程时应注意的量纲问题，针对有关文献中存在的问题提出了解决方法。     

关于生物高分子元素活性中心分布规律的第四统计力学理论标度的研究(Ⅱ)——心血管中药的生命动力元素按原子序数分布的规律与群子参数间关系

首次采用第四统计力学群子理论对心血管中药中生命动力元素的分布规律进行了系统的研究 ,结果表明心血管中药的生命动力元素按原子序数分布呈现出如下四种分布规律，即不同中药有轻度元素分布、较轻度元素分布、较重度元素分布和重度元素分布 ,并且每一种分布根据R₂ /R₁的值又可分为两个分支。本文还首次阐述了群子统计参数R₁、R₂ 、R₂ /R₁及R₁·R₂ 在中药生命动力元素分布中的物理内涵。这些研究为进一步定量地研究中药的性味和药效之间的关系提供了必要的依据。     

Ratio K: a New Way of Metering and Evaluating the Risk and Return of Stock Investment

Although widely used, both the Markowitz model and VAR (Value at Risk) model have some limitations in evaluating the risk and return of stock investment. By the analysis of the conceptions of risk and return, together with the three hypotheses of technological analysis, a novelty model of metering and evaluating the risk and return of stock investment is established. The major indicator of this model , risk-return ratio K, combines the characteristic indicators of risk and return. Regardless of the form of the risk-return probability density functions, this indicator K can always reflect the risk-return performances of the invested stocks clearly and accurately. How to use the model to make optimum investment and how to make portfolio combined with clustering analysis is also explained.