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新会计准则的构建和新会计制度的颁布,对会计职业判断的要求越来越高。笔者从会计职业判断的现状着手,分析影响会计职业判断的要素和会计职业判断的特征,最后给出提高会计人员职业判断能力的方法,推进我国会计职业判断的发展。 相似文献
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会计职业判断已成为当今会计学领域的一大热门话题。本文先对会计职业判断作了简介,然后论述会计职业判断对会计信息质量的影响,并就提高会计职业判断能力提出了建议。 相似文献
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电动机首尾端与变压器同名端的判断在日常生产中用得较多的判断方法都是直流法,判断的方法虽然相似,但根据相同的现象,得出来的结论却完全相反,学生经常混淆结论而错误判断。教学中,要引导学生对两者判断的原理进行分析,帮助学生顺利掌握正确的判断方法。 相似文献
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该文详细分析了超声波检测基桩完整性的多种判断方法,提出了一种较为准确的判断基桩完整性的方法,即PSD、V、A综合判断法,可基本消除各单一声学参数对判断缺陷的影响,在缺陷定性方面更合理、更准确。 相似文献
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发动机异响的听诊是判断发动机故障最常用的一种方法,它不需对发动机解体,只是借助人耳或简单的工具即能判断发动机技术状况的好坏,它是一种最简便有效地分析发动机故障的方法。文章对汽车发动机异响的成因及其判断方法分析如下。 相似文献
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目前常用的岩溶区公路路基稳定性的区间模糊评判方法还有很多不足之处,还不能适用到各个岩溶区公路路基的判断之中,针对这些问题,在充分考虑层次性以及模户型的基础上,构建了岩溶区公路路基稳定性的区间二级模糊判断模型,同时对影响模糊性判断的模糊矩阵和权向量的非线性特征进行了分析,通过引入模糊矩阵合成算子、区间数向量矩阵的分析判断方法,构建了岩溶区公路路基稳定性的区间模糊判断分析方法,运用数值模拟软件对构建了岩溶区公路路基的三维数值模型,简要分析了路基横向、纵向与深度方向的位移应力的变化情况,该新算法不断能降低区间模糊判断的主观性,还能充分的反映不利因素对其判断的影响。 相似文献
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发动机异响的听诊是判断发动机故障最常用的一种方法,它不需对发动机解体,只是借助人耳或简单的工具即能判断发动机技术状况的好坏,它是一种最简便有效的分析发动机故障的方法。本文对汽车发动机异响的成因及其判断方法分析如下。 相似文献
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汽车发动机异响的听诊 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机异响的听诊是判断发动机故障最常用的一种方法,它不需对发动机解体,只是借助人耳或简单的工具即能判断发动机技术状况的好坏,它是一种最简便有效地分析发动机故障的方法。本文对汽车发动机异响的成因及其判断方法分析如下。 相似文献
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对汽车不同状态下的运行工况进行判断,有助于对汽车状态进行有效的评估,在文中主要就基于模糊判断的汽车不同状态的运行工况进行分析。 相似文献
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通过异响判断故障部位中,不少驾修人员对活塞销走外圆故障判断不准。其实,只要仔细辨听异响规律就会发现,活塞销走外圆与发动机其它部位产生的异响是不同的。我们在发动机异响判断中。是通过如下两种现象来判断解放车型和东风车型活塞销走外圆的。 相似文献
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罗勇 《内蒙古公路与运输》2019,(5)
在公路工程建设施工中,地质勘察是重要的一个环节,一般需对路线范围内的饱和砂土层进行地震液化判断,以防止因地震液化公路工程出现质量问题,影响结构安全和行车安全。在我国现行的规范中有多种液化判断的方法,在实际工程勘察设计中,由于公式不同,关于地基液化等级的估计有时会产生矛盾的结果。为此,有必要对公路行业砂土液化判断及地基液化等级划分进行分析讨论。文章结合公路工程实际数据,对公路勘察中常采用标准贯入锤击数进行液化判断的方法和静力触探原位测试来判断的方法进行论述,可为工程实践提供参考。 相似文献
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汇总了专家对1997年我国汽车市场总体形势判断、对1998年汽车市场的定性判断、我国汽车需求增长点的分析、汽车市场的定量预测、用户结构预测、价格形势的判断、竞争方式的判断、汽车行业效益的预测等的结果,并作简要分析。专家预测1998年我国汽车总需求量为166万辆、产量为167万辆、进口量为5.34万辆;1998年我国汽车市场将继续在复苏期内运行,会比1997年有所好转,将是稳中趋升。 相似文献
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随着我国市场经济的发展和全球经济一体化趋势不断加强,会计环境日益复杂多变,不确定性经济事项也日益增多,而会计标准却日趋简约,尤其是公允价值计量属性的运用,赋予会计人员更多的职业判断空间。本文阐述了公允价值的定义,公允价值与会计职业判断的关系,影响会计人员运用职业判断确定公允价值的因素等,最后对提高会计职业判断提出了几点建议。 相似文献
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结构健康监测系统的大力发展每天都在产生大量的监测数据。对于结构健康监测系统来说,判断这些产生的监测数据是否正常是对结构健康状态进行分析的第一步,也是关键的一步。同时,监测数据的异常与否也是判断传感器、采集设备、传输设备等是否正常工作的关键性依据。对于一段数据进行识别,判断数据是属于什么样的异常,是一个多分类的问题。采用基于特征提取和机器学习相结合的算法,对时序数据进行分类,能够快速地判断数据是否异常和异常的类型。 相似文献