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基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

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《国家会计学院会计硕士专业学位MPACC系列教材·财务报表分析：理论·框架·方法与案例》由四篇组成。
一篇为理论基础篇，系统地介绍了信息不对称理论、经典研究学派、市场基础研究学派、实证会计研究学派的基本理念、观点及其对财务报表分析的涵义和启示。
第二篇为分析框架篇，在介绍如何识别财务报表粉饰的基础上，通过微软公司与通用、福特、戴姆勒一克莱斯勒等三大汽车公司的案例分析，推导出财务报表分析的逻辑切入点，指出财务报表分析应同时从盈利质量、资产质量和现金流量这三个层面进行系统分析。
此外还介绍了哈佛大学佩普等三位教授在《运用财务报表进行企业价值评估与分析》一书中所阐述的财务报表分析的框架体系，即哈佛分析框架。
第三篇为分析重心篇，详细地阐述了资产、负债和所有者权益、收入、成本和费用等财务报表要素以及现金流量等分析难点和热点问题。
第四篇为分析运用篇，说明如何运用第二篇和第三篇介绍的理念和方法。

一个自绘的CListCtrlEx列表控件类，可以支持：（1）设置奇数行背景颜色（默认白色）（2）设置偶数行背景颜色（默认白色）（3）设置热点行背景颜色（默认白色）（4）设置选中行背景颜色（默认蓝色）（5）设置奇数行文本颜色（默认黑色）（6）设置偶数行文本颜色（默认黑色）（7）设置热点行文本颜色（默认黑色）（8）设置选中行文本颜色（默认黑色）（9）点击列表头，对列表内的数据进行升序/降序排列（10）双缓冲，解决了闪烁的问题

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。