中美贸易战背景下国有企业核心竞争力研究

来源 :合作经济与科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:j2eeweb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
面对当前全球经济一体化和中国经济的不断复苏,美国产生深刻的危机意识,对中国出口产品采取反倾销、反补贴调查政策。并利用政治手段压制中国出口经济,使得中国的国有企业受到巨大的打击。本文利用国家电网这一典型国有企业,探索国有企业的核心竞争力。并探究中美贸易战对国有企业核心竞争力的负面与正面影响,对负面影响提出建议。
其他文献
本文研究了两个非线性的偏微分方程:带延迟的Degasperis-Procesi方程和电导-电阻对称的神经元模型。它们都是研究物理现象和生物现象的重要数学模型。在本文中,我们主要利用几何奇异摄动和不变流形的理论、相图分析、爆破技术等工具证明了这两个方程孤波解的存在性。第二章我们给出了本文中需要用到的一些分析工具:Fenichel的奇异扰动理论、Melnikov方法、交换引理以及爆破技术。在第三章,我
光催化CO2还原技术通过利用清洁丰富的太阳光来驱动“温室气体”CO2的还原转化实现碳资源再生,是环境控制和清洁能源利用的理想途径之一。高效光催化剂的开发是推进光催化CO2还原技术应用的关键。Ti O2由于其良好的光稳定性、低成本和环境友好,成为最受欢迎的光催化剂之一。然而,Ti O2这类传统无机半导体材料由于自身比表面积低、缺乏与CO2匹配的孔隙,因而光催化CO2还原效率较低,特别是在复杂废气环境
人体生物样本库以造福人类健康为宗旨,在探索基因与疾病、基因与环境的关系以及解决人类疾病问题方面意义重大,但是其产生和发展也引发诸多伦理问题。其一是人体生物样本库的知情同意问题。它与以往生命伦理学及医学伦理学中的知情同意有所不同。笔者认为这些伦理问题主要包括:知情同意对个人自主性或者自主决定权的挑战;再次同意的问题;知情同意的形式化和过度化。针对这些特殊困境,笔者认为应该始终坚持人的主体地位,尊重人
随着摩尔定律的发展,基于MOS结构的存储器件逐渐逼近物理极限。同时,尺寸微缩和工艺迭代的成本壁垒迫使产业界寻找新的存储方案。在众多新型存储技术中,相变存储技术以其优越的性能和三维堆叠能力备受瞩目,被视为最有可行性的存储级内存方案。为了充分发挥相变存储器的性能优势,存储单元必须能够在产品的使用寿命内可靠地工作。基于相变存储器的功能定位,相变存储器在操作性能提升的同时,需要实现比NAND Flash更
学位
校园建筑能耗包含建筑内部能耗和建筑外部能耗,内部主要耗能设备为供暖通风与空气调节系统(Heating,Ventilation,and Air Conditioning system,HVAC),外部主要耗能设备为充电桩(Charging Station,CS)。能耗优化可以降低用电成本,为校园建筑提供一个高效、舒适的环境。然而,高效、舒适的环境温度和最节能的环境温度之间产生了博弈行为,本文通过调节
云块存储(Cloud Block Storage,CBS)作为一种新兴的通用块存储服务,具有高性能、高可扩展性、高可靠性、通用性等优点,倍受业界关注。目前,各大云供应商都面向租户提供了云块存储服务,支持着各行各业的基础数据存储。提升云块存储系统服务端缓存效率是改善其访问性能的有效手段,但面临诸多挑战。首先,多种类型的应用数据存放在云块存储系统,其访问负载的复杂性及动态性使得已有算法的有效性难以保证
随着节能减排的法规日益严格,湍流预混燃烧因为其清洁高效的特点被广泛使用于各类先进燃烧装置中。然而在实际应用中发现,湍流预混燃烧过程常会受流体动力学不稳定性(Darrieus-Landau,DL不稳定性)的影响而偏离预设工况,从而导致热效率降低、排放恶化等情况,这为先进燃烧技术的开发带来诸多挑战。所以,目前亟需解决的科学问题是湍流预混燃烧中的DL不稳定性与湍流相互耦合作用的定量分析问题,为揭示DL不
光学显微镜由于光学衍射极限的限制通常难以满足人们探究200 nm以内微观世界的需求。超分辨成像技术的出现使得人们有机会采用不同的方法绕过光学衍射极限的限制,让光学显微镜也能拥有媲美电子显微镜的超高分辨率。在众多超分辨成像技术中,基于单分子定位的超分辨成像技术(通常简称为超分辨定位成像)利用荧光探针的荧光闪烁行为实现对纳米结构单分子级别的定位。目前,常用的超分辨定位成像探针主要包括荧光蛋白和有机荧光
随着大数据、人工智能以及移动互联网产业的深入发展,数据规模呈现爆发式增长。应用程序和计算系统开始通过将更多的数据存储在内存中来提高数据传输、存储以及运算的效率,这也使得对大容量主存的需求变得愈加迫切。传统的动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)技术在内存容量扩展时面临着价格高、密度低以及能耗高等挑战,使其难以匹配日益增长的数据规模。新型非易失性内存