高校住房公积金管理信息系统的研究与实现

住房公积金制度是国家法律规定的重要的住房社会保障制度,具有强制性、互助性、保障性。单位和职工个人必须依法履行缴存住房公积金的义务。住房公积金的管理主要集中在缴纳、支取、贷款等。以清华大学合同制人员住房公积金管理为例,介绍了住房公积金管理的业务流程以及相配套的信息系统的设计与实现。最后介绍了系统的应用情况。     

建设统一人力资源管理信息系统的方法与步骤

建设校级统一信息系统不仅是满足用户对整合的、个性化的、主动的信息服务需求的需要,也是信息化建设本身可持续发展的需要。结合清华大学统一人力资源管理信息系统建设方法、步骤,探讨校级统一信息系统建设理论的完善,同时也为高校校级统一信息系统建设或者职能域内部统一信息系统的建设提供了可供借鉴的经验。     

几种知识获取方法性能对比研究

本文介绍了几种智能型知识获取方法及其应用,包括了神经网络、模糊逻辑、遗传算法及粗糙集方法等,讨论了这几种方法结合的可能性及混合算法的分类性能,最后,对几种算法的分类性能进行比较.     

苦笋肴两款

<正> 苦笋又名慧竹笋,为禾本科植物慧竹的嫩芽,质地细嫩、味美鲜香,享有“素荤”之美誉。苦笋以新鲜质嫩、肉厚节间短,肉质呈乳白色、无霉烂、无病虫害者为佳。苦笋在烹饪中应用较广,适于炒、煮、焖、烧等多种烹调方法,既可作主料,亦可作配料。既可鲜食,也可加工成干制品和罐头。鲜食时应先进行焯水或过油处理,以除去其中大量的草酸。     

喷气燃料腐蚀与防治研究现状

对喷气燃料腐蚀变质问题的系列研究进行了综述。分析发现，硫化物银片腐蚀及机理研究是重点，但尚不能解释颜色成因问题；再生处理局限于吸附方法，缺乏选择性；未建立起喷气燃料腐蚀变质预测预报机制。     

东营凹陷孔二段烃源岩特征及测井评价

根据东营凹陷王46、莱深1、柳参2等孔二段烃源岩样品地球化学特征分析,为中一差等烃源岩。为了全面认识孔二段烃源岩地化特征,利用孔二段烃源岩实测分析资料,建立了测井信息烃源岩评价模型,并运用该模型对孔二段烃源岩有机碳含量（TOC）、氢指数（Ⅲ）及成熟度（民）等进行了系统评价。孔二段烃源岩TOC为0．5％～2．4％,干酪根以Ⅱ-Ⅲ型为主,R0为0．72％～1．32％,表明有机质处于成熟-高成熟阶段,综合评价为一套中等-好烃源岩,是东营凹陷又一套具有巨大生烃潜力的烃源层。     

聚合十六烷氧基硼酸钾的合成及作为润滑油抗磨减摩添加剂的摩擦学性能

本文合成了一种含硼及钾的油溶性化合物-聚合十六烷氧基硼酸钾并将其用作润滑油抗磨减摩添加剂,用四球及环块摩擦试验机研究了它的摩擦学性能.结果发现:500SN基础油的抗磨性能得到明显改善,其承载能力明显提高,摩擦系数明显降低,有—最佳添加剂含量,超过此量,油品的承载能力不升反降.将磨斑分别在石油醚及蒸馏水中用超声波清洗后用扫描电子显微镜表征,结果发现磨斑表面存在有含硼沉积物.聚合十六烷氧基硼酸钾在表面发生了摩擦化学反应,如分解、缩合等,这些反应产物形成了一层具有抗磨减摩性能的膜.     

基于电化学热耦合模型的电池热管理研究

动力锂电池在快速充放电过程中,会产生大量的热量,具有热积聚热失控的风险,要对电池进行热管理。本文首先建立了电池电化学热耦合模型,对电池的温升特性进行研究,然后设计了基于复合相变材料（CPCM）的电池热管理系统,对电池在高倍率放电过程中进行控温管理,最后,比较了不同电池间距情况下,电池热管理系统对电池温度和温差的控制效果。数值仿真结果表明,单电池在3 C倍率放电过程中,电池最高温度为58.9℃,而当采用复合相变材料对电池冷却时,即使在35℃的环境温度下,也可以有效把电池最高温度控制在46.1℃,温差控制在3.6℃,从而能确保电池在适宜工作温度内安全运行,延长电池组的使用寿命和提高电池安全性能。更重要的是,通过对复合相变材料的固相率进行分析表明,固相率不为0时,可以有效控制电池温度和温差,而当热管理系统中的复合相变材料固相率为0时,电池组温度和温差均快速升高,因此通过对复合相变材料固相率指数进行分析,有助于复合相变材料的应用及热管理系统的优化。     

超低频/超大脉宽信号源

介绍了一种超低频/超大脉宽脉冲信号产生器.它的主要功能是产生低频、超低频/超大脉宽脉冲信号,其最大周期Tmin＝800s,最小周期Tmin＝1ms.其脉宽可在(1/10)T～(9/10)T范围内分9挡进行调节.输出脉冲f/T的精确度≤0.02‰,输出脉冲f/T的稳定性≤±0.01‰.输出脉冲分连续输出和单次手动触发输出.该电路可以输出NIM/TTL和NIM/INM信号.NIM快信号的上升时间tr≤4ns,下降时间tf≤4ns.     

一种多维不确定性数据流聚类算法

目前在很多不确定性数据流聚类方法研究中,存在着聚类模型和数据流的数据模型失配问题,且它们往往假定不确定性数据的概率密度函数、概率分布函数或者概率是已知的,然而这些信息在实际系统中很难获得.鉴于此,本文提出一种基于区间数的多维不确定性数据流聚类算法(UIDMicro).在该算法中,首先利用区间数结合不确定性数据的统计信息表示多维不确定性数据流,然后采用“当前簇”和“候选簇”两层簇窗口对不确定性数据流进行聚类,通过动态调整两层簇窗口实现聚类模型和数据模型的实时匹配.实验结果表明,该方法具有较高的聚类精度和处理效率.