基于ISM的装备安全管理质效影响因素分析

装备安全管理是一个结构、要素复杂的管理系统。针对其复杂性特点,选取主要指标要素,并利用解释结构模型(ISM)的方法,将各指标要素间的关系转化为邻接矩阵,通过矩阵布尔运算,建立装备安全管理质效的结构模型,揭示出各要素间的相互关系。然后,运用网络层次分析法(ANP)计算出解释结构模型中各要素的权重,进而通过要素权重排序分析出装备安全管理质效的主要影响因素。     

集群视角下天津市生物医药产业发展对策探析

本文通过文献研究、园区及企业调研等方法,基于全球生物医药产业的集群化发展趋势,对天津市生物医药产业发展进行了研究。分析了天津市生物医药产业集群发展情况及存在的问题,提出集群发展要与区域经济发展战略相结合、实施人才发展战略、引进及培育龙头企业、完善生物医药产业多元化融资体系的对策及措施。     

新时期重点高校土木类大学生就业意向调查与现状分析

本文就新时期重点高校土木类大学生就业现状所发生的变化，通过问卷调查、数据分析、文献研究、专家座谈等方式作了深入分析。笔者认为目前高校（特别是重点高校）土木类毕业生日益上升的就业期望值与土木行业相对艰苦的就业条件之间的矛盾更加突出，这种矛盾日益突出的深层原因与学生生源构成变化、毕业生职业规划不清晰、学校培养方案有待改进等因素有关，由此提出加强学生职业规划教育，鼓励毕业生多元化就业和加强校企合作、建立联合培养机制等措施。     

"青蛙现象"对高校突发事件预防管理工作的启示研究

近年来,频发的高校突发事件给高校带来了一定的负面影响.而高校管理中的一些"青蛙现象"的存在,容易滋生一些不安全、不稳定因素,因此,对"青蛙现象"的研究已经成为高校突发事件预防管理工作的重要内容.     

从智慧城市到智慧区域——新的城市与区域发展模式

 信息技术的快速发展不仅推动了中微观层面上智慧城市的发展建设，在宏观概念上更是未来区域协调高效合作的核心驱动力。中国的智慧城市建设已经体现出由点到面、连片发展的态势，智慧区域建设是必然趋势。对国外智慧区域分析表明智慧区域建设的经验是：重视信息通信技术、注重创新、高效合作、人才培养等。建议国内智慧区域建设重视区域的范围多维化、合作效率高效化、教育与创新积极化、市民参与的多元化等。     

脱贫攻坚战略的地方政府实践响应——基于2015-2020年天水市政府工作报告的分析

运用NVivo11软件,通过对天水市2015-2020年政府工作报告的编码分析,发现6年来天水市在脱贫攻坚中工作强度总体一致.在具体措施中,产业扶贫、水利、电力、交通等基础设施建设扶贫和金融扶贫是主要的政府政策工具.但在人才支撑、土地使用等市场化政策工具的使用上,呈现明显不足.结论和建议是:天水市在脱贫攻坚行动中,既需要发展特色产业,建强基础设施,用好金融工具,也需要加大市场化政策工具的运用,在广泛宣传动 员、加大人才支持力度、用活用好市场手段上下功夫,确保打赢脱贫攻坚战.     

基于YOLO与图像处理的塔吊裂缝研究

在塔式起重机发生事故越来越频繁的背景下,根据实际需求提出采用YOLOv3捕捉裂缝并提取裂缝区域,使用Otsu算法等图像处理技术对捕捉的裂缝进行转换处理获取贴近裂缝的二值像素图像,最终计算获取裂缝缺陷的具体参考参数,为工程技术人员提供危险评估参考和解决方案根据.实验表明YOLOv3识别精度为80.53％,图像处理获取的数据参数误差在5％-18％区间,基本满足需求.最后还提出存在的一些问题并指出下一步改进的工作方向,更好得帮助塔式起重机安全管理监督.     

系杆拱桥钢管拱灌注事故分析与处理

文章针对某钢管拱混凝土灌注爆管事故,建立有限元模型模拟钢管拱的撕裂破坏,结合钢管拱的细部构造,分析认为事故的原因主要是管道润滑与灌注间隔过长、焊缝质量缺陷、方形锚杯口应力集中以及管内截面有效面积偏小等。提出对损伤钢管进行切割后重新焊接新钢板,对缺陷混凝土凿除清理后采用一次灌注、二次灌浆的处理方案,为类似工程提供参考。     

三维多孔结构氧化石墨烯-二茂铁的合成及其过氧化氢化学传感

利用一步法制备了三维多孔结构的氧化石墨烯-二茂铁纳米复合材料,并利用其构建了过氧化氢电化学传感器。实验结果表明,该纳米复合材料具有三维多孔的结构,因而具有更大的比表面积,提供了更多的电化学活性位点,有利于电子的传输,并对过氧化氢具有良好的电催化活性。其对过氧化氢浓度响应的线性范围为25.0μmol/L~3.0 mmol/L,检测限约为3.5μmol/L。此材料合成方法简单,构建的过氧化氢传感器具有响应快、稳定性好、灵敏度高、重现性好等特点。     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.