浅议我国证券公司股权激励模式

证券行业是人力资本密集的行业,证券公司之间的竞争直接取决于人才的竞争,而股权激励机制则是公司能够在上述竞争中拔得头筹的核心。证券公司自身具有的鲜明特点及外部环境的整体制约使其实施股权激励表现出不同于其他行业的特点。因此,本文主要通过对实施股权激励模式的现状进行分析,结合证券行业特点对行业内部公司激励模式进行分析比较,从而进一步探讨适合证券公司特性的股权激励方案

Life Cycle Assessment of Biodiesel Produced from Soybean and Waste Cooking Oil

对以大豆油和地沟油为原料制备的生物柴油进行全生命周期评价,估算了生物柴油全生命周期各过程的能源消耗及周期排放。对以大豆油和地沟油为原料生产生物柴油的生命周期进行了对比,结果表明：以地沟油为原料生产生物柴油的全生命周期总能耗约为以大豆油为原料能耗的1/8,其周期排放也低于大豆油生产的生物柴油,CO2、SO2、NOx、CO、CH4、VOC、烟尘、PM10和固体废弃物各项排放较大豆油为原料分别降低14.2%、56.7%、4.9%、46.3%、96.5%、98.5%、18.8%、61.9%和10.1%。制备生物柴油的CO2排放远远小于化石柴油的排放,其中大豆油生物柴油降低83.5%,地沟油生物柴油降低85.9%,以地沟油为原料制备生物柴油比以大豆油为原料更具优势

电动汽车能耗与气体排放分析及环境影响评价

以普瑞斯、比亚迪E6分别作为混合动力汽车和纯电动汽车代表,利用生命周期评价方法,对电动汽车制造、使用、报废回收3个主要阶段进行了环境成本、能耗和环境影响潜值评价,并与以桑塔纳为代表的传统燃油汽车的相应结果进行比较分析.结果表明:在生命周期内,纯电动汽车的环境成本最低,其次是混合动力汽车,传统燃油汽车的最高,其中纯电动汽车的环境成本仅为燃油汽车的36.04%.混合动力汽车和纯电动汽车在全生命周期过程中总能耗分别是传统燃油汽车的59.92%和52.20%.车辆行驶阶段,电动汽车的能耗较低,而在车辆制造和废弃回收阶段它们的能耗则更高.混合动力汽车和纯电动汽车全生命周期的加权总环境影响潜值分别为传统燃油汽车的56.72%和34.16%.混合动力汽车的环境影响负荷与传统燃油汽车的类似,主要来自于光化学烟雾,而纯电动汽车环境影响负荷则主要来自于粉尘、全球变暖和光化学烟雾三个方面

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用

Er离子在Inp、GaAs和Si中的1.54μm特征发光峰

分别在InP、GaAs和Si中以7×10＜′14＞和1×10＜′15＞cm＜′－2＞的剂量进行Er离子注入, 并采用闭管、快速和炉退火等热处理。低温光致发光（PL）、反射式高等电子衍射和卢瑟福背散射实验研究表明, 上述样品中Er＜′3＋＞离子特征发光的中心波长均出现在1．5μm处, 其中InP的发光峰最强, 而注入损伤的恢复是影响Er＜′3＋＞发光的重要因素之一。卢瑟福背散射分析进一步证实退火后Er原子在Si中向表面迁移, 而在InP中的外扩散较小, 并比较了Er在InP和Si晶格中的占位情况。图7参1

Expertadvice on the diagnosis and intervention of Chinese developmental dyslexia

发展性阅读障碍是一种以儿童阅读能力显著落后于年龄和智力应有水平为主的障碍，属于具有遗传基础的神经发育性障碍。目前国内对发展性阅读障碍的评估、诊断与干预多出现在科研场合，临床诊疗和教育性质的应用明显不足。专家意见采用专家书面反馈意见和视频会议讨论的形式，以发展性阅读障碍的病因学基础为指导，对发展性阅读障碍的临床表现、诊断流程及干预原则等形成统一意见，旨在为相关专业领域医师和康复专业人员提供参考和帮助，亦为开展对发展性阅读障碍的教育性干预活动提供参考。</p

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ mode with JUNO is investigated. The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits suppression of the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar{\nu} K^+$ is 36.9% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies