事业单位内部控制优化措施研究

结合对新形势下事业单位内控管理形势的研判,从提高内部管理水平、有效防止财务风险、强化资金管理和财务透明等方面进行内控强化的必要性分析。在分析事业单位内控体制机制实际应用和功能预期的基础上,认为当前客观存在的内控观念亟待补充、内控环境相对偏弱、风险评估机制仍待健全、内控监督欠缺力度、财会工作基础偏弱等制约瓶颈。以依法依规、专项整治、权责明确、效益优先四个主要原则规范为指导,提出在路径和方法选择上通过结合提升内部层级职责强化管理控制意识、结合要素功能不断完善单位内控体系、结合科学方法手段完善风险评估机制、应用综合考核机制提高内控监管力度、通过技术更新加大财会信息化建设等五个主要层面,提出在新形势下进一步实现事业单位内部控制优化并实现管理效能提升的路径方法。

高质量推进河北人口小县行政体制机制改革研究

结合对深化改革需要和县域行政管理绩效的考量,分析人口小县行政体制机制改革的驱动逻辑。通过对当前河北人口小县行政体制机制改革实践的梳理,研判其存在的诸如部门职权管理尚需优化、机构编制管理效能偏弱、内部管理运行机制乏力、人员晋升发展空间缩减等现实矛盾及瓶颈问题。提出结合有效应用机构编制管理手段、科学完善职能部门权责清单、应用智慧政务提升治理能力、强化并且不断完善监督机制等策略,以高质量推进河北人口小县行政体制机制改革。

资产评估学课程思政教学改革路径探析

课程思政是高校实现专业课育人功能、落实立德树人根本任务的重要抓手。资产评估学作为资产评估专业的核心必修课程,依据目前课程思政的改革背景和课程特点,对课程教学进行创新设计,深度融入思政元素,构建基于中国特色资产评估理论和实践的整合式课程思政体系,从重塑课程思政教学目标、重构课程思政内容、创新考核方法和完善考核机制等方面持续改革,动态优化,培养既具备专业能力,又能秉持客观公正的态度,遵守评估职业道德规范的高质量资产评估人才,同时,对资产评估学课程思政的教学实践和反思,为探究其他经管类课程的改革提供参考。

紫色叶片水稻在“稻田画”应用中的品种筛选研究

为筛选适合东莞乃至华南地区种植的观赏性佳、抗性强、产量高、性状稳定的彩色稻品种,引进14个紫色叶片的彩色稻品种进行早晚造种植试验,在全生育期调查记录叶色、株高、抗倒性、产量等农艺性状,进行同品种早晚造及品种间比对、分析。结果表明,同一品种在早造、晚造的叶色、生育期、株高、产量都有明显差异;14个彩色稻品种(系)间叶色和农艺性状也有显著差别,综合各个性状研究分析,筛选出分别适合早造、晚造种植的彩色稻品种。早造最优推荐为‘省紫’、‘花紫’、‘优紫’和‘紫叶红米’,其次是‘杭紫’、‘坚紫2号’、‘矮紫’和‘英紫’;晚造最优推荐为‘省紫’、‘花紫’和‘优紫’,其次是‘坚紫2号’、‘矮紫’、‘英紫’、‘紫叶红米’、‘江紫1号’、‘江紫2号’和‘紫红1号’;颜色最为好看的是‘英紫’,但它存在植株比较矮小、产量低等问题,为了“稻田画”图案的美观,可以选择小范围应用。研究可用于指导“稻田画”的制作用种,促进美丽乡村建设与粮食丰收,推动湾区都市高品质发展。

水稻光温敏核不育系培矮64S的开花习性观察

通过比较培矮６４Ｓ、１３５６Ｓ、博Ａ、安农Ｓ─１、明恢６３和Ｇ６７的开花习性，发现培矮６４Ｓ具有柱头受粉面积小，颖花开闭时间较短，柱头生命力下降快，柱头外露率较高，花期和花时集中，与父本同步开花比率较高等特点。并就提高培矮６４Ｓ的制种产量进行了讨论。

水稻光温敏核不育系培矮64S的开花习性观察

通过比较培矮 64S、13 5 6S、博A、安农S— 1、明恢 63和G67的开花习性 ,发现培矮 64S具有柱头受粉面积小 ,颖花开闭时间较短 ,柱头生命力下降快 ,柱头外露率较高 ,花期和花时集中 ,与父本同步开花比率较高等特点。并就提高培矮

我国商业银行国际化问题实证分析与对策研究

在世界经济与金融一体化的强劲趋势下,使我国的商业银行在国际竞争中立于不败之地,其国际化已成为我们不容迟缓的研究课题。目前,我国商业银行主要存在缺乏有效的风险防范和控制机制,服务手段落后,金融产品单一,经营管理方式落后等方面的问题。针对以上问题提出相应的建议对策:提高我国商业银行的业务国际化水平、合理调整商业银行的区位发展战略、灵活选择商业银行的机构组织形式、以国际惯例加强商业银行经营管理能力。

超甜玉米杂交种中甜1号的选育技术报告

中甜1号是由中国科学院华南植物园与东莞市农业种子研究所合作育成。是以超甜玉米自交系SY203为母本,自交系SW18为父本组配而成的单交种。通过品种比较试验、全省区域试验和生产示范试验,结果表明:中甜1号比目前广东省生产上的主栽品种穗甜1号平均增产8%以上,具有抗大小斑病、青枯病和纹枯病,蚜虫和玉米螟危害轻,抗倒伏以及适应性强等特点。该杂交种植株健壮,生长势强,叶色浓绿,子粒黄白相间,后期保甜度好,可溶性糖含量达18%以上,且果皮较薄,适口性好,品质较优。

提升我国证券公司国际竞争力的路径与对策研究

我国证券公司资本配置的低效率严重制约了其盈利能力的提高和自身竞争力的增强。通过对中外证券公司资产负债结构实证数据对比分析可知,资本配置结构差异是决定资本配置效率高低关键因素。为提高我国证券公司盈利能力,应当扩大证券公司的融资渠道,推进资产管理业务创新,推动金融新产品开发,优化主营业务。

HART技术的特点及进展

综述了HART通信技术及其在工业自动化仪表领域的应用 ,介绍了HART通信基金会(HCF)发布的技术规范文件及开发信息 ,并对以HART 6为代表的HART技术的最新进展作了介绍 ,说明HART技术仍在发展 ,它已从智能仪表领域走出 ,向系统级连接交换发展 ,甚至通过特定的接口设备探讨通过公众交换网 (PSTN)及无线技术实现更加广阔的应用。

基于Solidworks的弧齿锥齿轮齿面三维精确建模

弧齿锥齿轮的三维建模是用ANSYS对齿轮副进行分析的基础。根据弧齿锥齿轮加工原理和齿轮啮合原理得到齿面方程,用Matlab编程计算出齿面点坐标,将坐标导入到Solidworks中,生成空间曲线,将曲线转化为实体模型,完成弧齿锥齿轮的三维建模。

大型加热器的设计与制造

本文介绍了大型加热器的设计与制造技术,其主要关键是:水平式多管排管外冷凝放热计算;介质横向流经管束时的振动校核;管子与管板的连接。为防止管束的振动和泄漏,其与壳体之间只允许有相对滑动。

I/A智能自动化系统总体构想

I/A DCS智能自动化系统是Foxboro公司80年代后期推出的DCS新产品。本文介绍了其体系结构、主要技术指标、硬件系统设计、软件系统设计、通信网络、集成控制概念及系统开放思想。从而,为建立我国自己的DCS产品提供参考。

提高国营企业经济效益初探

本文以化工企业为例,就如何提高国营企业经济效益的问题进行了探讨。

大型热网加热器设计运行经验

介绍了大型热网加热器设计运行经验，并讨论了加热器管材及结构。

高岭土悬浮液凝聚剂加药量基准辨析

絮凝沉降法是目前处理选煤厂煤泥水的主流方法。煤泥水中的高岭石等黏土类矿物对煤泥水的絮凝沉降有重要影响,尤其影响水质澄清,添加凝聚剂是处理黏土矿物的主要手段,但添加量缺乏依据。为此,以高岭土为模型矿物,以凝聚沉降后上清液的浊度为评价指标,通过改变高岭土-水悬浮液中的固体物浓度和药剂添加量,分别以固体物含量和悬浮液体积为基准,计算体系的加药量,分析加药量对凝聚效果的影响。结果表明,高岭土悬浮物体系到达等电点所需的体积基准加药量与悬浮体系中的固体物浓度成正比关系;在药剂添加量未达到等电点时,体系的浊度与体积基准加药量成反比;到达等电点以后,过量加药会导致颗粒表面电位由负转正,过量加药后,相同的固体物基准加药量下,zeta电位值随体系固体物浓度减小,但浊度随浓度近似以线性关系增大。以悬浮液的体积量为基准进行凝聚剂的添加更为合理。

超甜玉米新品种灰色关联综合评估初探

采用灰色关联度分析法对参加广东省１９９９年秋植超甜玉米（Ｚｅａ ｍａｙｓ ｖａｒ．ｒｕｇｏｓａ）新品种区域试验的８个品种，从优质、高产、早熟、株高和果穗形态特征等共１７个性状进行了分析。综合评估结果表明：超甜７１１综合性状表现最优，与参考品种最为接近，具有鲜穗单产最高，茎秆粗壮，果穗大等特点；穗甜２号表现好，具有早熟、品质优良、株高和穗位高度适中等特性；粤甜２号综合性状表现最差。其余各参试品种综合性状表现由好至差的排序为金凤３号、金银２号、粤甜３号、超甜２８和穗甜１号。此结果还表明，按各品种的灰色关联度大小排序所进行的综合评估结果能充分反映品种的综合性状表现，是符合客观实际的。

影响超甜玉米子粒种皮厚度因子的关联分析

应用灰色关联分析法,对近年参加广东省超甜玉米区域试验的8个超甜玉米组合乳熟期鲜穗子粒种皮厚度与其他主要农艺性状间的相关性进行了分析。结果表明;子粒种皮厚度与其他10个农艺性状间的关联度排序为穗行数>行粒数>株高>单苞鲜重>穗粗>穗位高度>穗长>单穗鲜粒重>单穗净重>可溶性多糖含量。这说明穗行数对子粒种皮厚度影响最大;行粒数和株高以及单苞鲜重对子粒种皮厚度影响次之;而可溶性多糖含量对子粒种皮厚度影响最小。

外引超甜玉米品种试种初报

外引超甜玉米品种在广州试种结果表明 :引进的 6个超甜玉米品种均比本地对照品种穗甜1号的生育期短、植株整齐度和果穗整齐度高、籽粒种皮薄、口感好 ,其产量比穗甜 1号低 0 .74 %～3 62 % ,但差异不显著。所引进的品种均无检疫性病虫害发生 ,且表现出较强的适应性。

中国新一轮通货膨胀下的困惑

2007年5月,猪肉价格的上涨为导火索拉开了中国新一轮通货膨胀的序幕,呈现出以食品价格为主导的结构性通货膨胀趋势,至此,原材料、燃料等价格齐头并进。至2008年8月,中国工业品出厂价格指数(PPI)同比上涨10。1%,远远超过居民消费价格指数(CPI)。