从年报亮相早晚看高校上市公司

根据《上海证券报》报道,上市公司年报亮相早晚也有讲究。据申银万国证券研究所一份研究报告显示,早露脸的公司在年报披露期间的一级市场表现往往好于晚披露的公司。     

河北湖大科技教育发展股份有限公司

由原来的上市公司“石劝业”变更而来的“湖大科教”,其控股股东是湖南大学百泉集团公司。“湖大科教”的主营业务结构,也由以商业为主逐步向高科技为主,依托湖南大学在科技开发和人才培养两个方面的优势,把上市公司的主营特点,定位于科技与教育、高科技专业设备制造等方面。该集团旗下的长沙石水技贸有限     

科教融合：高校人才培养的战略选择

科研与教学的互动是高校的重要特征,高校应强调科教融合对提高人才培养质量的重要意义。由于高校定位不准确、考评制度不完善等原因,导致教学与科研失衡的现象出现,高校应通过认识教学和科研的内涵与主体、准确定位学科专业发展、加强学校内部管理制度等方法,切实提高人才培养质量,促进科教融合。     

华工科技

2002年报披露 (1)每股经营活动产生的现金流量净额为-0.45元,与上年的-0.343元相比有所下降,说明公司获取现金的能力仍未得到改善, (2)公司前五名供应商合计的采     

鑫科材料

2002年报分析 一、报告期内的经营情况 公司主营业务范围:公司属有色金属加工行业,主要从事稀土光亮铜杆、稀土合金铜带、合金铜型材、金属基碳纤维复合材料及制品、氧化物系陶瓷粉体及制品、钼酸铵系列     

高校上市公司竞争力评价实证研究

用实证的方法研究了我国高校上市公司的竞争力水平,结果表明,并没有因高校上市公司具有丰富的智力资源、科研能力而带来竞争力的必然提升.因此,高校上市公司管理水平的提升和公司治理机制的完善非常重要.     

高校上市公司业绩分析初探——基于2010年的数据

通过对有代表性的12家高校及高校企业控股的上市公司进行研究分析发现,现有的高校上市公司在盈利能力、发展能力、资产质量和偿债风险等方面业绩并不理想。高校上市公司普遍呈现出发展平稳、安全性高的状态,高校上市公司在技术创新、技术来源和人才等方面的优势并未为公司带来更广阔的利润空间,没有提供更快速的成长通道,没有实现业内人士对它的预期。     

基于大数据的高校财务样本数据库研究

研究了大数据算法在高校财务数据分析中的应用,提出了基于水库抽样算法建立样本数据库的方法,结果表明:基于水库抽样算法建立样本数据库,能够大幅缩短建立时间、系统开销小、且建立完成后其内部数据具有良好的均匀特性,可有效解决传统高校财务管理中基础数据样本生成时间长、开销大、分布不均匀的缺点,提高了财务基础数据分析质量,推动了高校财务管理工作的发展.     

我国生物制药类上市公司的多维主成分分析

主要利用多维主成分分析的方法，对我国上市的生物制药类公司进行多方位的分析和研判，得出综合实力的排名。     

湖泊形态健康内涵及其集对分析评价——以大纵湖为例

在借鉴国内外湖泊形态方面研究、综合考虑湖泊形态健康影响因素的基础上,提出湖泊形态健康的内涵。从湖泊的平面形态特征以及形态动态变化特征两方面入手,初步构建包括总体层、系统层及指标层的湖泊形态健康综合评价指标体系,以此体系为基础,运用集对分析评价方法对大纵湖的形态健康进行评价分析。结果显示:(a)就湖泊形态变化特征而言,大纵湖形态变化很大;(b)就其平面形态特征而言,大纵湖的形态为不健康状态;(c)人类活动是导致大纵湖形态不健康的主要原因。     

学生视野：高校大课堂教学中值得注意的几个问题

采用无记名方式对实施学分制的本科生大课堂教学现状作了调查。调查结果显示大课堂教学中存在着诸如讲授方法、教学媒介、逃课现象以及学生主体地位缺失等问题，并就此进行了深入、多层面的分析，希望引起相关部门的重视，使学生在学分制改革中普遍受益。     

机器学习在高校大数据的应用现状与趋势

针对高校应用数据量激增,很多数据存在数据孤岛,大数据的隐含价值得不到很好应用的现状,利用可视化分析工具CiteSpace和传统对比分析相结合的方法对2010-2020年的CNKI中的高校大数据、机器学习及其相关领域研究文献进行详细分析研究。研究表明大数据、机器学习和人工智能逐渐成为高校大数据的研究热点,但高校大数据中的机器学习应用研究仍然有限,研究团体之间缺乏合作。这种网络分析和对比分析对未来高校大数据研究具有启示意义。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统救火式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。厦理工e起来的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

基于大数据的高校资助系统模型与案例分析

基于大数据开展智慧教育应用已成为时代发展的趋势。在高校智慧校园的建设中,利用大数据技术开展高校资助工作具有十分重要的意义,驱动高校资助体系从主观判断向行为科学的转变。很多高校在实践中并不清楚如何具体开展工作,文章从实用角度建构了大数据支持下的高校资助系统工作模型,并对实践案例进行分析,结合实例提出了大数据在高校资助工作中的几种应用途径,为大数据在高校资助工作中的示范推广应用提供参考。