多元化经营 多维度营销

<正>2000年,中百电器从武汉中百集团里的一个小部门,单立出来成立专业电器销售公司,14年来,中百电器一步一个脚印。虽历经市场巨变,从中百电器、武商家电城、中商家电、汉商家电的武汉家电"四虎"时代,到武汉工贸家电转战零售市场,到全国家电连锁国美、苏宁进驻本土,再到电商与传统卖场的激烈碰撞。14年中,虽武汉的家电江湖潮起潮落,经历战火洗礼的中百电器却是越     

采后水杨酸处理对马铃薯块茎愈伤的促进及部分机理研究

本研究以"青薯168"马铃薯块茎为试材,研究4mmol/L水杨酸浸泡处理对马铃薯块茎愈伤效果的影响及部分机理。结果表明,4mmol/L水杨酸处理有效降低了损伤接种块茎的病情指数,减少了愈伤期间块茎的失重,处理块茎组愈伤第5d的失重率和病情指数分别比同期对照低44.27%和46.70%。水杨酸处理还明显促进了愈伤组织中H_2O_2的积累,提高了过氧化物酶的活性,SA处理后第3d,块茎H_2O_2含量和POD活性分别比同期对照高55.33%和6.91倍。此外,水杨酸处理有效促进了愈伤组织中木质素和软木脂的积累,处理后第14d,处理组愈伤组织木质素和软木脂积累的细胞层数均比同期对照增加了2层。由此表明,采后4mmol/L水杨酸浸泡处理可促进采后马铃薯块茎的愈伤,其对愈伤组织形成的促进作用是活性氧代谢和苯丙烷代谢增强的共同作用结果。     

法庭科学中塑料物证的检验方法

法庭科学中塑料物证的检验方法有很多,一般可通过外观检验、微量化学法、塑料成分检验等来进行.只有充分了解并掌握塑料物证的各种检验方法,才能充分发挥塑料物证在法庭科学中的作用,真正为基层办案服务.     

X射线荧光光谱结合深度学习算法可视化检验食品包装纸

为了实现对案件现场常见食品包装纸的快速分类及认定,提出一种基于X射线荧光光谱(XRF)结合深度学习算法的食品包装纸可视化检验方法.首先,采用XRF检验44个不同来源的食品包装纸样本中的无机元素,并根据主要构成元素的含量,对其进行人工分类和系统聚类分析.其次,分别使用主成分分析和t分布随机邻域嵌入两种降维算法处理数据以检...     

差分喇曼光谱结合化学计量学检验烟用内衬纸

为了建立一种检验现场残留烟用内衬纸的科学方法,采用最新的差分喇曼光谱技术对44个不同品牌、不同系列的样品进行了检验,依据样品中主要填料的不同对样品进行了分类。结合化学计量学,将经主成分分析降维后的数据用来聚类分析,用显著性P值和Pearson相关系数评价聚类结果的好坏,得出的最优聚类结果用来建立判别式。结果表明,经解析比对谱图后可将样品分为4类; 建立的判别式实现了对44个样品100%的准确分类,并对未知样本的判别提供了依据。该方法结合谱图分析和化学计量学,能快速、无损、准确地对样品做出客观检验,具有一定的普适性, 为公安实际办案提供了理论依据。     

基于系统聚类-神经网络的塑料饮料瓶差分拉曼光谱检验

建立塑料饮料瓶物证快速准确检验鉴别方法。利用差分拉曼光谱法检验42个塑料饮料瓶样品，优化积分时间并进行重现性检验。在40 s最优积分时间条件下采集光谱，任选41个样品作为建立模型的数据集，剩余样品作为盲样，对41个样品材质初步定性分为聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚乙烯(PE)两类。建立基于系统聚类(HCA)、多层感知器神经网络和径向基神经网络的PET样品鉴别模型，确定最优鉴别模型及样品最佳分类。结果表明，系统聚类-多层感知器神经网络为最优鉴别模型，PET样品最佳分类为2类。差分拉曼光谱法结合系统聚类和神经网络可实现塑料饮料瓶有效鉴别。     

基于Client/Server模式的三维CAD系统研制

本文针对三维CAD在网络化应用中存在的问题，提出了基于Client/Server模式的系统结构，并概要的介绍了Client,Server和Ddtabase层的结构模型和功能，采用这种系统模型可以较好地实现三维CAD在网络化中数据通讯，数据共享，数据安全以及基于多用户的任务协调，基本满足了CAD在internet上应用的要求。