卡文迪许实验室为何成为诺贝尔科学奖的"孵化器"

英国剑桥大学卡文迪许实验室,被誉为诺贝尔科学奖的"孵化器".选拔优异的学术权威和异质学者、创设良好的硬件和软件环境条件、把握机遇条件等是其取得成功的三大法宝.借鉴卡文迪许实验室发展经验,探讨大学学术生态环境对科学研究的巨大作用具有重要的现实意义.     

试论问责制的法制环境与配套措施建设

问责制是对政府的违法行为及其后果都必须和能够追究责任的一种制度,构建合理的问责制,必须从法制环境与配套措施建设的角度入手,通过追究官员确实应承担的责任,促使官员合法、正当地行使手中的权力,不断提高管理水平,使行政机关和公务员真正负起责任。     

基于模糊信息熵的环境管理过程控制能力

建立了环境管理过程的闭环过程控制系统模型,用模糊控制系统表达环境管理过程中的不确定性,分析了环境管理过程的控制能力,建立了过程控制能力函数。将信息熵引入模糊环境过程控制函数的参数识别,建立了环境管理过程度量方法。同时,建立了环境管理过程决策支持系统,以实现环境管理过程的参数识别和能力评估。     

信息化环境下审计内容与技术方法探讨

随着被审计单位各种信息系统的应用和会计信息化环境的逐渐形成,审计的内容与技术方法也发生了巨大的变化,审计内容转变为会计信息系统安全性审计和电子财务数据准确性审计两个方面。对会计系统安全性审计主要包括物理安全、技术安全和组织与管理安全几个方面;对电子财务数据准确性的审计一般分为数据采集、转换、清理与分析四个阶段。这些技术方法既有传统审计技术方法在信息化环境下的延伸,也有各种特定的IT审计技术。从长远上看,以智能审计专家知识库等IT审计技术将成为信息化环境下审计技术方法的未来发展趋势,对其方法进行研究具有很大的理论价值和现实意义。     

全球妇女创业现状概述与分析

本文概述了全球妇女创业在性别差距、创业动机、创业活动涉及的行业范围、年龄、就业情况、教育、收入、女性创业心态等方面的现状,并以此为依据,分析了全球创业环境因素与女性创业自身特点对女性创业的影响,提出了促进女性创业的对策.     

ispLSI器件测试板的研制

介绍了MODEL－IE1型ISP和EDA测试板的结构原理及其电路,说明该测试电路的使用方法。     

从胡文化“汉化”看生态环境的迁移对文化转型的影响

不同文化特质的形成 ,除受政治经济影响外 ,还受特定生态环境的制约。胡汉两大文化体系的差异 ,在很大程度上就是不同生态环境作用的结果。与此相应 ,文化的发展一旦脱离了与自身相适应的环境 ,就势必要出现势能上的劣势 ,并逐渐与异地文化相溶     

新的生命形式—极端微生物

极端环境中的微生物 ,称为极端微生物 ,对其研究将在生命起源、系统进化等方面将给人们重要的启示 ,在生命行为的原理上也将拓展人们的概念。对其应用 ,是奠定高效率、低成本生物技术新工艺的基础 ,极端微生物的应用将改变整个生物技术的面貌     

On the Critical Value Behaviour of Multiple Decision Procedures

In this paper we investigate the asymptotic critical value behaviour of certain multiple decision procedures as e.g. simultaneous confidence intervals and simultaneous as well as stepwise multiple test procedures. Supposing that n hypotheses or parameters of interest are under consideration we investigate the critical value behaviour when n increases. More specifically, we answer e.g. the question by which amount the lengths of confidence intervals increase when an additional parameter is added to the statistical analysis. Furthermore, critical values of different multiple decision procedures as for instance step-down and step-up procedures will be compared. Some general theoretic results are derived and applied for various distributions.     

Bootstrap tests: how many bootstraps?

In practice, bootstrap tests must use a finite number of bootstrap samples. This means that the outcome of the test will depend on the sequence of random numbers used to generate the bootstrap samples, and it necessarily results in some loss of power. We examine the extent of this power loss and propose a simple pretest procedure for choosing the number of bootstrap samples so as to minimize experimental randomness. Simulation experiments suggest that this procedure will work very well in practice.