广东省中小企业自主创新的环境、问题及对策

文章在对广东省中小企业自主创新环境、问题进行总体分析的基础上,针对广东省中小企业自主创新中的困难和问题．探索地方政府在促进中小企业自主创新中的作用、责任以及政府促进中小企业自主创新的财税政策措施。借鉴国外成功经验,在财政政策上,政府对中小企业自主创新进行直接投资、财政补贴、政府出资设立中小企业自主创新专项基金、建立科技开发准备金制度;在税收政策上,优化政府的税收政策设计、允许中小企业实行加速折旧、制定有利于中小企业自主创新的税收减免政策等。     

我国企业内部控制存在的问题及改善措施

俭业内部控制基本规范》的颁布,拉开了我国全面、系统地完善企业内控管理制度的序幕。文章从对企业内部控制的不同认识出发,阐述建立和完善企业内部控制的必要性;并通过对目前我国企业内部控制存在问题的分析,从控制环境、风险评估、控制活动、信息与交流和监督评审等五个方面入手,提出相应改善措施。     

驾驶员对夜间红绿障碍物空间距离判识差异

分析距离判识差异变化规律,选用32名驾驶员在不同深度距离和车速条件下,进行实际道路试验。统计检验全部被试判识结果,获得距离判识差异特征值。运用BP神经网络,模拟判识差异变化趋势。结果表明:在夜间地面动态环境中,随着深度距离增加,绝对距离判识差异增大,相对距离判识差异减小;随着速度增加,在较远深度距离下,绝对距离判识差异先减小后增加再减小,在中等深度距离以下时,差异逐渐减小;相对距离判识差异随速度增加而减小。     

车辆动力传动系建模与整车性能仿真

动力传动系性能是影响车辆动力性和燃油经济性的重要因素,而发动机数学模型是整车性能模拟计算的重要依据。文中采用最小二乘拟合法获取发动机外特性的转速一元函数,运用曲面拟合法获取基于发动机转速和转矩的二元函数万有特性模型,运用Matlab建立整车动力性与燃油经济性计算机仿真平台。数值仿真计算和道路试验结果对比表明,计算方法及仿真平台设计是正确的,模拟计算值有效、可靠。     

我国道路交通安全社会环境探析

文章从人们对道路交通安全的认识,道路交通管理体制与机制,道路交通管理政策措施,交通参与者的素质,交通运输工具的安全性等方面深入剖析了我国道路交通安全社会环境现状,系统阐述了构建良好的道路交通安全社会环境的策略。     

两大法系环境刑法重大问题的比较与借鉴

日益严重的环境问题已经引起世界各国的关注,运用刑事法律手段对环境犯罪加以制裁成为各国共识。由于历史文化与法律发展进程不同,两大法系国家的环境刑法亦有差异,但其宏观上仍有共通之处。我国环境的刑法保护起步较晚,法律规定有相当缺漏。本文通过对英美法系与大陆法系典型国家有关环境刑法的若干问题分析研究,希望对我国环境刑法的发展与完善有所裨益。     

关于中国特色的会计与国际会计协调的几点思考

文章从会计环境入手,充分论证了我国的会计应该具有中国特色,阐明在现实情况下,采用统一企业会计制度,是现实的选择,是与国际会计充分协调的必然结果。     

公路建设对生态环境的影响和防治对策

分析公路设计、施工和营运阶段对生态环境可能造成的各种负面影响,提出相应的防护和治理措施,并着重论述3S技术在公路环保中的作用和意义。     

汽车部件虚拟装配技术的研究

分析阐述了虚拟装配技术的原理和一般过程,给出了虚拟装配的具体设计流程;以汽车轮毂为例进行虚拟装配设计,并对结果进行相应的装配检验,成功地在虚拟环境下完成了对产品的装配设计.     

高原地质及气象环境下公路交通风险致因耦合分析

为了分析高原地区特殊的地质和气象环境对公路交通风险的影响,以2010~2015年云南高原地区发生的6 261起公路交通事故原始数据处理与分析为例,结合云南高原地区公路交通事故分布特征,分析高原地区公路交通风险的内涵及构成要素。通过对高原地质及气象环境下公路交通风险致因耦合的界定并结合公路交通风险指标作用情况,利用N-K模型和改进的耦合度模型构建高原地质及气象环境下公路交通风险致因耦合模型,并分别计算单、双风险因素耦合模型的各构成要素间的耦合度,量化各类耦合的危险程度,最后分析高原地质及气象环境下公路交通风险值与各风险构成要素的关联性机理。研究结果表明：强耦合会使风险造成的后果更为严重,最终造成风险量的急剧增大或耦合突变后变成以新的风险形态在系统内部传导和蔓延;云南高原地质环境构成要素中"急弯"与其他要素的耦合通常表现为强耦合,气象环境构成要素中"雨天"和"雾天"与其他要素耦合度较高,应加强高原地区公路最小转弯半径以及雨天与雾天情况下的行车限速、载重与车距保持等方面的地方规范和标准建设;随着时间推移,双因素耦合形式由2012~2014年的10种强耦合降为2015年的7种,各类耦合度明显减小,表明2015年较之前3年因地质与气象风险要素耦合所导致的公路交通事故危险程度下降。