企业为了降低经营风险、提高收益、实 现财务管理的目标，经常要进行对外投资。 对外投资按投资方式分为对外直接投资和 对外证券投资，其中对外证券投资按投资 的对象分为债券投资、股票投资和组合投 资三类。对外直接投资管理方法可参照上 一章的方法，而对外证券投资管理有其特 殊性。本章将分三节介绍债券投资、股票 投资和证券组合投资管理的有关问题

第一节 免疫标记技术的基本概念 一、免疫标记与标记免疫的概念 二、常用的免疫标记物质 第二节 酶标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与鉴定 第三节 荧光标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第四节 放射性核素标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第一节 标记免疫技术的分类 一、按指示标记物质划分的类型 二、按测定方式划分的类型 三、按测定用途划分的类型 第二节 酶联免疫吸附试验 一、ELISA技术的原理与方法 二、 ELISA技术的操作注意要点 第三节 荧光抗体技术 一、荧光抗体技术的原理与方法 二、荧光抗体技术的操作注意要点 第四节 放射免疫测定技术 一、放射免疫测定技术的原理与方法 二、放射免疫测定技术的操作注意要点

对名义成分为Nd12.3-xDyxFe79.7Nb0.8Zr0.8Cu0.4B6(x=0,0.5,1.5,2.5)的预合金进行长时间高温退火,将其破碎,取向并粘结.分别沿取向方向和垂直于取向方向测量其磁化曲线.将两曲线延长至相交,交点对应的磁场视为材料的磁晶各向异性场.结果表明:随着Dy含量的增加,合金各向异性场(HA)呈线性增加.当Dy的原子分数为2.5%时,合金各向异性场达到7536 kA·m-1;平均每增加1%Dy,各向异性场提高值为200~300 kA·m-1

蒙特卡罗法的思想与用途 蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理 蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项 蒙特卡罗积分 最大模拟似然法与模拟矩估计 自助法的思想与用途 自助法的分类 使用自助法估计标准误 使用自助法进行区间估计 自助法的一致性(选读) 异方差情况下的自助法 面板数据与时间序列的自助法 自助法的Stata命令 使用自助法进行稳健的豪斯曼检验

第八章秩转换的非参数检验 一、非参数检验的概念: 非参数检验是指对原始资料无特殊要求(如正 态分布、总体方差相等)的一类检验方法,它不 是比较参数,而是比较分布的位置。不符合t检验 和F检验的数值变量资料可用秩和检验,此外, 秩和检验还可用于两组或多组等级资料以及“开口” 资料的比较。等级相关也属于非参数检验

一、已知只有一名理发师的理发厅,顾客到达的间隔时间服从均 匀分布,均值为16分钟,方差为5分钟,理发师的服务时间服 从均匀分布,均值为14分钟,方差为4分钟,模拟100个顾 客,求解(1)顾客的平均等待时间(2)平均的排队长度(3) 理发师的利用效率(30分)

教学目的1.掌握:环境的定义、分类、研究方法,及应激、应激源的概念。 2.熟悉:家畜环境卫生学的含义、研究目的、内容、研究对象、发展史 教学重点研究方法,家环境的概念及分类环境应激、应激源

第一节 免疫标记技术的基本概念 一、免疫标记与标记免疫的概念 二、常用的免疫标记物质 第二节 酶标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与鉴定 第三节 荧光标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第四节 放射性核素标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第一节 标记免疫技术的分类 一、按指示标记物质划分的类型 二、按测定方式划分的类型 三、按测定用途划分的类型 第二节 酶联免疫吸附试验 一、ELISA技术的原理与方法 二、 ELISA技术的操作注意要点 第三节 荧光抗体技术 一、荧光抗体技术的原理与方法 二、荧光抗体技术的操作注意要点 第四节 放射免疫测定技术 一、放射免疫测定技术的原理与方法 二、放射免疫测定技术的操作注意要点

许多物理问题可通过不同途径归结为不同形式的数学模型 它们或是表现为偏微分方程的边值问题,或是表现为区域上的变 分问题,或是归结为边界上的积分方程。这些不同的数学形式在 理论上是等价的,但在实践中并不等效,它们分别导致有限差分 法、有限元方法和边界元方法等不同的数值计算方法 边界元方法是在经典的边界积分方程法的基础上吸取了有限 元离散化技术而发展起来的一种偏微分方程的数值解法它把微 分方程的边值问题归化为边界上的积分方程然后利用各种离散化 技术求解

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果