将森林生态效益纳入林业会计核算体系的探讨

在当前我国林业行业发展的过程中,人们已经将森林生态效益纳入林业会计核算制度当中,这样不仅有利于人们对森林资源的控制管理,还使得林业行业的经济效益得到进一步的保障。本文对森林生态的相关内容进行简要的介绍,讨论了人们在森林生态效益管理的过程中存在的问题,对森林生态效益在林业会计核算当中的实际应用,以供参考。     

管理会计与控制技术、核心能力建设与企业业绩——基于中国施工企业293个工程项目的调查分析

近年来,国内管理会计与控制技术(MACs)正在企业不断深入推广,但鲜有研究关注MACs实施的作用和效果,本文在293个工程项目问卷调查的基础上,运用结构方程模型分析了现代MACs在企业中的业绩作用和影响机理。研究发现:MACs的运用能直接提升企业财务业绩,并通过核心能力建设间接影响企业财务业绩。MACs在其运用过程中,加强企业核心能力,并通过核心能力的整合为企业带来持续的竞争优势。研究进一步发现,MACs对核心能力及业绩的作用受到控制技术成熟度的影响,控制技术实施越成熟,对核心能力及业绩的影响越明显。鉴于此,本文研究对于正确认识、选择和实施MACs具有重要指导意义。     

基于点云的典型地貌全局光渲染方法的改进及实现

针对典型地貌全局光渲染中的重点问题:环境遮挡以及色溢的渲染效率和效果,提出光线追踪、光能传递以外的另一种改进方法——点云计算方式。分析了点云算法的原理、特点和优越性,选取张家界石英砂岩峰林地貌三维模型作为样本,测试和比较了光线追踪和点云计算方法的实际效果,实验表明点云计算方式有更高的效率和更好的表现效果,论文也为其他典型地貌的全局光渲染提供了可行的制作方案和流程。     

云平台下基于量子度分配的算法协同实现

大运算量算法的分布式协同实现是解决该算法实现问题的重要途径。提出一种云平台下基于量子度分配的算法协同实现方法,首先将所有的调度任务等效为量子态,采用量子动态来衡量任务的实时调度执行情况,然后通过统一的管理节点实现系统最优化调度。最后采用实际算法进行系统调度测试实验,结果显示,采用云平台下基于量子度分配的算法,相对于传统调度方法,系统整体效率提高了32%,具有很好的应用价值。     

基于分布云和Logistic方法的微格录播系统

提出一种基于分布云和Logistic方法的强抗干扰微格录播系统,采用分布式云计算的思想,将微格录播系统的多种资源分布存储在云平台的各个分布式节点中,实现资源存储和计算的高度均衡性,微格录播系统中,采用Logistic方法实现数据域的精确映射,在数据映射的基础上,保证系统数据的强抗干扰性。最后采用一组微格录播系统图像进行测试实验,结果显示,采用基于Logistic方法的微格录播系统,系统的抗干扰性能平均提升了约20%,具有很好的工程应用价值。     

粒子分集聚敛的分布式云存储聚合性评判系统

提出一种粒子分集聚敛的云存储资源聚合性评判系统,采用粒子分集和聚敛的思想,首先对输入系统的云存储资源进行粒子分集处理,根据资源的特征,分成多个集合,在特征提取的基础上,完成资源聚合,由于每种资源之间的关联性,所以相同类的资源可以很好的实现聚合;最后采用10个节点5种资源进行聚合实验,结果显示,粒子分集聚敛系统可以很好的实现资源高度聚合,具有很好的应用价值。     

云系统垂直分层布隆过滤漂移数据删除技术

云系统中的漂移数据作为大量冗余数据的一种,对其有效及时的删除能保证云存储系统的稳定与运行。传统的云系统漂移数据删除技术采用全文件静态分块策略,由于操作粒度较小,对漂移数据的删除率不高。提出一种基于垂直分层布隆过滤的云系统漂移数据删除算法,设计基于客户端/服务器的云存储系统漂移数据删除机制体系构架,采用布隆过滤技术进行数据源端处理,引入热度垂直索引热度来衡量数据块边界偏移所造成用户的访问集中热点损失,文件根据内容划分成可变长度的数据块,进行垂直分层,得到备份集中数据对象的粒度,采用奇异值分解的方式对漂移数据序列的细节信号展示,根据矩阵奇异值分解矢量的唯一性,避免一些数据块边界偏移造成的误删和漏删。仿真实验表明采用该算法进行云系统的漂移数据删除,性能较好,执行效率和精度优越于传统算法。     

科技型中小企业云融资模式研究——基于云创新视角

在回顾相关科技型中小企业融资模式以及互联网金融研究的基础上,从云创新的视角提出科技型中小企业云融资模式的概念,并分析科技型中小企业云融资的适用性,构建其云融资模式理论模型,指出它由个人、企业、金融机构、风险投资机构等多主体参与,基于互联网平台在复杂的融资环境下按特有的运行机制进行的创新融资活动,进一步分析其运行机制。科技云融资模式将对科技型中小企业的健康发展、国家经济结构调整、产业升级改造起到助推作用。     

改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法

提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。     

模糊弹性控制策略下的云平台数据调度模型仿真

传统云计算平台调度方案,存在请求缺失率高、资源空闲时间高以及资源利用率降低等问题,提出了一种应用SssS的模糊弹性云优化调度方案,分析SaaS云平台弹性优化调度指标,避免资源的过量和欠量分配,提供了弹性云平台调度任务量和平均响应时间的匹配关系,依据云平台弹性调度指标和模糊调度算法,将SaaS云平台分配任务集按照不同优先级进行划分,优先级等级高的任务优先调度,确保更多的重要任务得到调度,最大化SaaS云平台的执行任务量,最小化平台的平均响应时间,使云平台处于相对稳定的状态。实验结果表明,该调度方案能够优化云平台资源的使用效率和服务响应时间,提高了总执行效率,节省了云资源,具有较高的节能开销比和用户满意度。