一、證券分析之類型 1 技術分析 2 線型分析 二、基本分析 1 總體經濟情勢分析 2 產業分析 3 公司競爭策略與財務分析

本属菌在自然界分布广泛,许多是人和多 种动物的病原菌。对动物有致病性的主要 是结核分支杆菌、牛分支杆菌、禽分支杆 菌及副结核分支杆菌。代表种为结核分支 杆菌。本节将重点介绍牛分支杆菌与副结 核杆菌

从操作和控制两方面确保空分设备运行的安全性和稳定性出发,开发了宝钢5#空分操作仿真系统,实现了空分操作的计算机仿真.该系统包括空分正常运行状态和空分启动过程的操作仿真,可以实现与现场相同的操作过程,并配合有完整的5#空分的计算机操作画面.系统采用模块化的设计思路,核心计算程序与界面控制程序完全分离,通过边界模块进行通讯,缩短了系统的开发周期,降低了调试的难度

利用高温高压H2S反应釜进行腐蚀模拟实验,研究X60钢在高压H2S/CO2共存条件下的腐蚀规律,并利用扫描电子显微镜和X射线衍射等方法观察用分析了腐蚀产物膜的形貌和组成.在H2S/CO2分压比为1.74、H2S分压0.15~2.0 MPa条件下,腐蚀产物以硫铁化合物为主,未见碳酸亚铁,X60钢腐蚀过程由H2S控制.H2S分压较低时腐蚀产物以四方FeS1-x为主,H2S分压2.0 MPa时则出现六方FeS、六方Fe1-xS和立方FeS2.疏松的富S腐蚀产物及腐蚀产物膜局部剥落促使高H2S分压时X60钢出现明显局部腐蚀,并使全面腐蚀速率随H2S分压升高先升后降

采用浇注料流变仪、L型流动性测试装置和自流值测定装置,测定了加水量、分散剂(FS10)、纯铝酸钙水泥和α-Al2O3微粉对刚玉质自流浇注料的流变性和流动性的影响,并分析了流变性和流动性之间的关系.实验结果表明:随加水量增加(质量分数4.9%～5.3%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度均逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大.随分散剂FS10加入量的增加(质量分数0.16%～0.20%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大;分散剂FS10加入量继续增大时(0.20%～0.22%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度显著增大,而自流值和流动速度大幅下降.随纯铝酸钙水泥加入量增加(质量分数1%～4%),流变参数和流动参数有一定的变化,但变化不明显.随α-Al2O3微粉加入量的增加(质量分数9%～12%),相对屈服应力和相对平均黏度均减小,相对塑性黏度变化不大,自流值变化不大,流动速度加快.刚玉质自流浇注料流变参数和流动参数之间的关系为:自流值和相对屈服应力有较好的相关性,而流动速度和相对平均黏度有较好的相关性

1.会计信息分析的需求者有哪些?会计信息分析的供给者又有哪些? 2.简要回答会计信息分析的步骤 3.什么是比较分析法?比较分析法有几种? 4.什么是比率分析法?比率分析法主要有几种?

将支持向量机应用于岩体质量等级分类中,采用工程中适用性强的指标如岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度及结构面摩擦因数,作为判别因素.选用径向基核函数进行训练,通过交叉验证确定最佳模型参数,建立了岩体质量分级模型.该模型采用成对分类方法构建多类分类模型,与已有文献采用一对多分类法构建支持向量机多类分类模型相比,不可分区域减少很多,即模型分类精度提高显著.将该模型应用于工程实例,结果表明预测结果与工程勘测结果完全吻合,证明了支持向量机岩体质量分级方法的有效性

采用新型浇注料全组分流变仪,针对矾土基Al2O3-MgO质振动浇注料,测定了不同种类硅灰及其加入量、镁砂粉加入量、三聚磷酸钠加入量和不同粒度分布系数对流变性能的影响.研究结果表明:在振动条件下,全组分铝镁质振动浇注料具有Bingham流体的特征,并具有剪切稀化和正触变性.硅灰种类对浇注料的流变性有一定的影响.硅灰含量(质量分数3%~5%)对浇注料的流变性有较大影响,随着硅灰加入量的增大,浇注料的流变性逐渐变好.在实验的镁砂粉粒度下,镁砂粉含量(质量分数4%~12%)对浇注料的流变性影响较小.三聚磷酸钠加入量(质量分数0.13%~0.19%)对浇注料的流变性影响较大,随分散剂加入量的增加浇注料的流变性逐渐变好,在0.19%时又变差,最佳加入量为0.15%~0.17%.随粒度分布系数增大(0.23~0.31),浇注料所需的加水量逐渐降低,流变性逐渐变好,0.29以后变化不大.浇注料的流变性和流动性有较好的相关性.浇注料的流变性越好,流动性也越好

研究了分形图像的分析过程,提出合理的分形图像提取流程.利用VisualC++完成了基于Windows平台的分形维数计算程序(Fractal Dimension Calculation Program:FDCP)的设计,并以直线、康托尔三分点集、科赫曲线等分形图形对其进行了标定

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t