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L医药公司环境会计信息披露质量研究

L医药公司环境会计信息披露质量研究

作者：唐誉延安大学

学位级别：硕士

近年来,世界绿色发展趋势显著,在这种大潮下,由于我国工业化扩张率与日俱增,各种环保问题也大量显露。以"两山论"为指导思想,创造清洁的自然环境,根本解决污染问题,乃有效之防治措施。考虑到现代环境污染的核心源头之一来自生产环节,因... 详细信息

近年来,世界绿色发展趋势显著,在这种大潮下,由于我国工业化扩张率与日俱增,各种环保问题也大量显露。以"两山论"为指导思想,创造清洁的自然环境,根本解决污染问题,乃有效之防治措施。考虑到现代环境污染的核心源头之一来自生产环节,因此有必要从政策驱动层面迫使企业战略进行调整,使其中包含更多可持续发展要素,在企业财务核算系统及相关规范中增添环境因素,按要求进行信息公开。此外,在医疗等高污染行业,是“三废”排放的重要产业领域,很多时候都与其原材料投入与低产出比高度相关。很多企业在战略层面也忽略了环境会计,使得当前面临着公开环境会计信息数量有限,质量普遍不如人意的局面。在可持续发展和环境资源价值的理论基础上,本文以环境会计信息披露作为研究课题并针对该课题进行国内外文献整理,以L医药公司作为具体案例,对其在2018-2022年间的所有公开信息,涵盖财报、环境报告书、公开新闻及官网资讯等,以层次分析和内容分析为基础,对该案例公司在环境会计信息披露方面的情况展开定性定量探究,主要从披露的内容、方式和质量三个层面进行多元化解析,发现其中问题,主要体现在以下几个方面:信息未充分转化为货币单位,信息可靠性不足,尤其是负面信息披露不足,信息发布滞后,以及披露数据的可比性不强。在此基础上,深入剖析了相关原因,并提出相关建议。本文以L医药公司为案例,目的是为了推动医药类企业投入更多精力和资源用于环境会计信息披露,从而提升本行业整体信息披露水平,并实现相关机制的优化,为我国永续发展及生态文明建设做出应有贡献。

关键词：医药公司环境会计信息披露

尼日利亚高级汉语水平留学生汉语声调感知与产出研究

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尼日利亚高级汉语水平留学生汉语声调感知与产出研究

作者：唐与霜曲阜师范大学

学位级别：硕士

氯盐环境下格栅钢架与喷射混凝土侵蚀性能研究

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氯盐环境下格栅钢架与喷射混凝土侵蚀性能研究

作者：唐渔重庆交通大学

学位级别：硕士

曲线钢-混组合梁桥日照温度场及温度效应研究

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曲线钢-混组合梁桥日照温度场及温度效应研究

作者：唐枭重庆交通大学

学位级别：硕士

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高内阻电池的电动势和内阻测量误差分析

物理教师 2024年第4期45卷 60-61,66页

作者：唐柏忠浙江余姚市第二中学浙江宁波315400

测量电池的电动势和内阻是高中物理的重要实验,新教材分别介绍了“伏安法”“伏阻法”和“安阻法”等方法.通过对各种测量水果电池电动势和内阻的方法进行误差分析,提出不同实验条件下应采用合适的实验方法.建议通过方法比较进行教学拓... 详细信息

测量电池的电动势和内阻是高中物理的重要实验,新教材分别介绍了“伏安法”“伏阻法”和“安阻法”等方法.通过对各种测量水果电池电动势和内阻的方法进行误差分析,提出不同实验条件下应采用合适的实验方法.建议通过方法比较进行教学拓展,培养学生解决实际物理问题的能力.

关键词：水果电池电动势内阻伏阻法安阻法误差分析

中国省级能源消耗CO_(2)排放状况及未来趋势分析

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管理现代化 2024年第1期44卷 180-189页

作者：唐小焱贵州财经大学大数据应用与经济学院贵州贵阳550025

制定“碳减排”措施需要信息支持,为获得必要的辅助信息,首先用动态时间规整聚类方法将中国30个省份按CO_(2)排放的相似性划分为4种类型,再对每种排放类型用LASSO回归模型识别出总CO_(2)排放量的关键排放源,最后用长短期记忆和门控循环... 详细信息

制定“碳减排”措施需要信息支持,为获得必要的辅助信息,首先用动态时间规整聚类方法将中国30个省份按CO_(2)排放的相似性划分为4种类型,再对每种排放类型用LASSO回归模型识别出总CO_(2)排放量的关键排放源,最后用长短期记忆和门控循环单元神经网络模型预测了4种场景下的排放量,并探索“碳达峰”路径。结果显示:类型1和2的关键排放源是交通运输业的柴油、发电供热行业的原煤和非金属矿物产品部门的生产过程(水泥);类型3的关键排放源是发电供热行业的原煤和钢铁行业的焦炭,类型4的关键排放源是交通运输业的汽油、发电供热行业的原煤以及非金属矿物产品部门的生产过程(水泥)。针对当前的“碳达峰”目标,在基准场景下所有类型都不能按时达峰;在达峰任务方面,类型3的省份比其它各类型的省份任务更为艰巨。

关键词：省级CO_(2)排放聚类分析神经网络模型

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动力电池-超级电容混动车辆能量管理研究

机械设计与制造 2024年

作者：唐香蕉赵奕凡上汽通用五菱汽车股份有限公司

由于混合动力客车具有长行驶里程、高负荷承载等运行特点，设计合理的能量管理策略以降低系统的整体能量损失对整车的节能运营具有重要意义。这里基于一种深度强化学习方法（即深度确定性策略梯度算法），设计了面向动力电池-超级电容... 详细信息

由于混合动力客车具有长行驶里程、高负荷承载等运行特点，设计合理的能量管理策略以降低系统的整体能量损失对整车的节能运营具有重要意义。这里基于一种深度强化学习方法（即深度确定性策略梯度算法），设计了面向动力电池-超级电容的混合动力客车最优能量管理策略，较传统的强化学习控制策略相比，所提出的策略通过引入神经网络，避免了求解过程中对连续状态和动作变量的离散化，提高了控制精度。另外，通过利用动态规划算法预先求解最优控制策略，并将策略经验纳入经验池，使后续网络参数训练时能根据最优经验较快获得最佳网络参数，加速了网络的收敛速度，提高了控制策略的最优性。结果表明，所提出的控制策略较传统的Q-learning算法，可实现系统整体能耗下降10.3%；与基于动态规划的最优控制策略相比，能耗仅增加2.05%，证明了所提出控制策略的最优性。

关键词：混合动力汽车超级电容动力电池能量管理强化学习