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面对全球信息化的浪潮,传统的人事档案管理正面临前所未有的机遇和挑战。人事档案信息化管理正是在这样一个时代背景下对传统人事档案管理模式的改革和创新。信息技术的发展与广泛应用使人事档案信息化建设提上了议事日程,为高校人事档案工作取得了历史性机遇。高校人事档案的信息化管理,是人事档案工作发展的必然趋势。 相似文献
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在常温下,叔胺催化的巯基-丙烯酸酯和巯基-环氧反应活性的差异明显,具有可控顺序固化特征。以四(3-巯基丙酸)季戊四醇酯(SH4)、对苯二甲醇二缩水甘油醚(BOB)或2,5-呋喃二甲醇二缩水甘油醚(BOF)、1,4-环己烷二甲醇二丙烯酸酯(CHDMDA)构建了硫醇-丙烯酸酯-环氧顺序双重热固化体系,并研究氢键对体系固化过程及性能的影响。采用FTIR、流变分析、DSC、DMA、万能材料试验机和硬度仪表征了一重固化后的中间态材料和二重固化后的终态材料的热性能、流变性能、力学性能及常温适用期。结果表明,氢键的存在会延缓双重固化反应的进行,提高终态材料的力学性能。此外,此顺序双重热固化体系所产生的两阶段材料流变性能、热性能和力学性能可调控,中间态材料可在室温24 h保持性能稳定。可控顺序双重固化赋予热固性聚合物方便的复杂形状加工成型、高性能于一身,以及更广泛的应用范围,如形状记忆致动器和压敏胶膜,突破了热固性塑料在形状设计与加工上的局限性。 相似文献
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以低筋粉、木耳粉为原料,添加适量油脂、白糖、食盐、泡打粉等研制木耳酥性饼干,并测定产品理化性质、硬度和保质期。结果表明:以低筋粉100 g,木耳粉12.5 g,白糖25 g,泡打粉2.5 g,食盐1.7 g,油脂含量40 g(其中黄油8 g,棕榈油32 g),抗氧化剂TBHQ 180 mg/kg(以油脂计)为最佳配方所制成的木耳酥性饼干产品外形饱满、内质结构细密均匀、酥松、细腻、色泽均匀、香味浓厚,感官评分达(94±1)分。木耳酥性饼干成品含水分2.8 g/100 g,灰分2.56 g/100 g,脂肪33.2 g/100 g,酸价(以油脂计)0.45 mg/g,过氧化值(以油脂计)0.0012 g/100 g,硬度27.30 N,符合酥性饼干的标准。通过保质期加速实验预测产品保质期为1年。本研究获得了兼具功能特性、组织结构好、口感酥脆、口味独特的木耳酥性饼干。 相似文献
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等离子喷涂涂层中不可避免存在残余应力和微裂纹,为了减少TiN涂层的残余应力,在等离子喷涂TiN涂层中添加了Ni/G,在45#钢表面制备了TiN-Ni/G复合涂层。研究了Ni/G含量对涂层的微观组织、显微硬度以及抗冲蚀性能的影响,并分析了涂层在不同pH值泥浆中的冲蚀机理。结果表明:TiN-Ni/G复合涂层的平均显微硬度值在9800 MPa(1000 HV0.2)左右,在质量分数5%NaCl泥浆冲蚀过程中涂层受到SiO2颗粒的冲击以及溶液的腐蚀;pH=10的NaOH泥浆对涂层冲蚀表现为SiO2冲击作用。涂层在含NaOH泥浆中的质量损失较中性溶液有明显减少,在2种冲蚀液中Ni/G质量分数为11%时涂层都表现出良好的抗冲蚀性能。 相似文献
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目的 获得一种既具有一定厚度又能保持优异性能的厚涂层,期望广泛用于机械设备零件的表面强化以及再制造。方法 采用反应等离子喷涂技术在42CrMo钢基材上制备不同Ti N含量的Ni60B-TiN复合涂层并对比其组织和性能,选取最优成分含量作为梯度涂层的工作层,从而确定成分梯度范围,并对梯度化设计的Ni60B-TiN梯度涂层与复合涂层进行了性能对比。利用XRD、SEM、EDS分析涂层物相组成和微观组织形貌,观察涂层磨损形貌,分析磨损行为。利用显微硬度计、摩擦磨损试验机测量涂层的显微硬度和耐磨性。采用三点弯曲试验和黏结试样拉伸法测量涂层的弹性模量和结合强度。结果 反应等离子喷涂技术制备的Ni60B-TiN涂层组织致密,没有未熔颗粒的存在,仅存在少量孔隙,涂层主要由Ni基合金相(γ-Ni、Cr1.12Ni2.88、FeNi3)和Ti N相组成。30%TiN含量的涂层具有最佳的组织均匀性、最小的磨损痕迹宽度和磨损体积(0.68 mm3),耐磨性能最好,选其作为梯度涂层的工作层最佳。梯度化设计后的涂层应力得到有效... 相似文献
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概念 设计者希望在森林中营造出一个“树下空间”。镇上的人们徜徉于建筑之中就如同置身森林之中,在树下享受生活,在树上体验森林。设计者试图改变从前建筑与森林疏离、对立的关系,创造出一个与自然林共舞的“人工林”。 相似文献
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本文设计了一种以ZigBee技术为核心的智能仓储管理系统,该系统由PC机、微控制器、无线网络和驱动输出电路等组成.系统利用ZigBee技术建立仓库与管理平台之间的无线网络,并使之进行信息交互.该系统能查询货物的库存信息,并对其进行出入库操作与管理,解决了记账不准确、找货效率低的问题,提高了物流工作效率. 相似文献
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为了提高风速预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)二次分解和长短时记忆(LSTM)网络的风速多步预测方法。该方法首先应用变分模态分解(VMD)将原始风速序列进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量并采用CEEMDAN方法进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到LSTM模型中进行风速多步预测;最后将各模型输出结果进行叠加获得预测风速。以内蒙古某风电场实测数据为例进行建模和预测分析,结果表明所提出的风速多步预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。 相似文献