计算结果
之前写过“撤稿:一个常被忽视的关键指标”,今天对此再进行一些补充,顺便谈谈诚信度,特别是指学术诚信度(Scholarly Integrity简称IS)与撤稿的关系,以及撤稿对《泰晤士报高等教育2020年世界大学排名》(2020 Times Higher Education World University Rankings) 位次的影响。 前文已经指出,令人担忧的是被广泛接受的大学排名系统并没有把撤回的出版物作为排名过程影响因素的一部分加以考虑。《泰晤士报高等教育2020年世界大学排名》(2020 Times Higher Education World University Rankings)中的许多顶尖大学都出现在《撤稿观察》数据库(Retraction Watch database简称RWDB)中
在上表中,您可以查看175/65 R14和185/65 R14轮胎之间尺寸差异的详细计算。计算结果以可视化图表的形式呈现,其上是175/65 R14尺寸的轮胎,而其下是185/65 R14尺寸的轮胎。在表格和图表中,都根据以下指标比较了轮胎:总直径,截面宽度,周长,胎侧高度和间隙
在上表中,您可以查看215/55 R17和225/55 R17轮胎之间尺寸差异的详细计算。计算结果以可视化图表的形式呈现,其上是215/55 R17尺寸的轮胎,而其下是225/55 R17尺寸的轮胎。在表格和图表中,都根据以下指标比较了轮胎:总直径,截面宽度,周长,胎侧高度和间隙
600719:应收账款周转率其计算公式应收账款周转率其计算公式为:应收账款周转率=销售收款人/平均应收账款. 应收账款周转率官方中的销售收件人数据来自利润表,是指扣除折扣和折扣后的销售净额. 平均应收账款是指没有扣除坏账准备的应收账款金额,应收账款周转率是资产负债表中期初应收账款余额和期末应收账款余额的平均数,平均应收账款周转率越高,平均应收账款周转率越短,应收账款周转率的回收越快否则,企业曹运资金过多滞留在应收账款上. 影响应收账款周转率资金的正常周转. 影响应收账款周转率指标正确计算的因素有:1. 季节性经营的企业在使用该指标时无法反映实际情况2. 年末销售大量增加或年末销售咨询大幅下降. 这些因素对应收账款周转率指标的计算结果有很大影响. 财务报表的外部使用者可以将应收账款周转率计算的指标与该企业的前景指标、行业平均水平或其他类似企业的指标进行比较,以判断该应收账款周转率指标的高低. 然而,仅根据应收账款周转率指标的高低,无法分析上述各种原因. 总之,应收账款周转率各资产的周转指标用于测量企业利用资产获得收益者的能力,经常与反映收益能力的指标相结合使用,可以全面评价应收账款周转率企业的收益能力.
环氧树脂是一种高分子聚合物,分子式为(C11H12O3)n,是指分子中含有两个以上环氧基团的一类聚合物的总称。它是环氧氯丙烷与双酚A或多元醇的缩聚产物。由于环氧基的化学活性,可用多种含有活泼氢的化合物使其开环,固化交联生成网状结构,因此它是一种热固性树脂
目前,无尘室洁净室在制药、电子、等行业应用逐渐广泛,那对于洁净室的环境要求也越来越高。企业建成洁净室之后要进行室内环境检测,以达到对洁净室洁净等级对要求。所以,对洁净室空气检测便成为衡量洁净室洁净度高标准的必要步骤
一、Z型钢和C型钢的角度不一样C型钢成90度而Z型钢小于90度所以一定坡度的屋面采用檩条时就要结合受力知识考虑檩条的角度问题坡度大采用Z型钢可以充分利用其的抗弯性能。 二、C型钢截面与Z型钢截面相比强弱轴的力学性能差异较大且与钢架的连接多为螺栓铰接,计算时须按简支考虑.故从受力状态构造以及计算结果等角度看后者更合理一些.所以除门窗洞口以及其它特殊节点处理需要外应优先选用Z型钢截面。 三、在屋面坡度较小时Z型钢檩条抗弯截面模量稍大于C型钢檩条但差别不大,当屋面坡度增大Z型檩条对称于竖直方向的抗弯截面模量利用率增大.所以Z型檩条适用于坡度较大的屋面
简要描述:中药超微粉碎机:广泛用于中药、西药、农药、生物、化妆品、食品、饲料、化工、陶瓷等多行业干性物料的超微粉碎需求。尤其对于纤维性、高韧性,如虫草、茶叶、灵芝等物料的粉碎效果更为*。 中药超微粉碎机适用范围:可广泛用于中药、西药、农药、生物、化妆品、食品、饲料、化工、陶瓷等多行业干性物料的超微粉碎需求
支持两种形式的查询:查询字符串和整个查询语言的符号表示形式,这两种形式可以互换使用,取决于哪种方式更适合。查询字符串的输入很容易,符号表示则有利于我们编写简洁明了的程序,这些程序可以生成依赖于用户输入或计算结果的查询。 下面的例子说明如何在两种查询表示形式之间进行转换
随着互联网技术的普及,人工智能技术也得到了飞跃式发展,而其中最为重要的组成部分之一便是机器学习技术,当人们发现数据的统计和分析在目前的技术下已经不再是难事的时候,便把眼光放到了数据的挖掘和预测上,从信息化软件到现在的云计算和大数据,无论何时,都需要一个能帮助我们进行预测和深度挖掘数据的技术,机器学习便由此进入到人们的视野中。 简单来说,机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是使用算法解析数据并从中学习,然后对新数据做出决定或预测