浅谈工会凝聚力的产生与增强要素

《工会法》颁布以后，我国工会工作就进入了新的发展阶段，为进一步增强各级工会组织的凝聚力，使其成为名符其实的职工之家。现就工会凝聚力的产生与增强要素，作一些粗浅探讨。　　要素之一，增强参与意识，落实参与措施　　“通过各种途径和形式，参与管理国家事务、管理经济和文化事业、管理社会事务；协助人民政府开展工作，维护工人阶级领导的、以工农联盟为基础的人民民主专政的社会主义国家政权。”这一规定，标志着我国社会主义民主建设的健全与发展。就目前我们水文系统工会实施民主管理工作状况看，既存在工会组织及工作人员参与…     

关于班级团支部功能弱化原因的调查分析及对策研究——以宁夏医科大学为例

面对高校班级团支部功能的弱化,积极寻找原因所在,并有针对性进行对策研究是当前高校班级团支部建设亟待解决的问题。本课题组运用问卷调查的形式,从班级建设情况、团支部建设情况、学生个人对班级团支部建设的建议及意见三个方面进行问卷调查,通过对调查结果的分析找出宁夏医科大学班级团支部功能弱化的原因所在,并针对性的提出切实可行的对策,并进一步在高校间推广实施。     

X射线荧光光谱法结合HCA-PCA-BPNN实现塑料快递包装袋识别分类

X射线荧光光谱法与机器学习有机结合,建立现场塑料快递包装袋物证科学精准识别分类模型。利用X射线荧光光谱法对72个塑料快递包装袋样品无损检验,并依据光谱数据,利用定性半定量分析法对塑料快递包装袋初步分类。利用z-score标准化进行光谱预处理,并结合层次聚类、主成分分析和BP神经网络(HCA-PCA-BPNN)建立识别分类模型,确定最佳聚类类别。结果显示,72个样品聚为8类时,模型检验集预测判别正确率为97.9%,预测集预测判别正确率仅为72%,模型识别分类准确度较差;72个样品聚为3类时,模型检验集和预测集预测判别正确率均为100%,识别分类准确度较高,72个样品最佳聚类为3类。研究表明,X射线荧光光谱法结合HCA-PCA-BPNN可以为现场塑料快递包装袋物证无损且准确地识别分类提供一种方便可行的模式。     

差分拉曼光谱结合机器学习对汽车灯罩的可视化研究

为实现对汽车灯罩的快速无损、高效便捷的分类及预测,提出一种基于差分拉曼光谱结合机器学习对灯罩的可视化鉴别方法。利用差分拉曼光谱仪对32个品牌、9种车型共计46种汽车灯罩样品进行了检测,得到了样品的差分拉曼光谱图。对光谱数据先进行主成分分析降维,用提取到的5个PCA对样品进行自组织映射(SOM)聚类,同时对聚类结果可视化处理,再结合多元无序logistic回归、可优化支持向量机(SVM)对样品进行分类预测。46个样品被分为7类,多元无序logistic回归、可优化支持向量机的准确率皆为100%,实现了对样品的分类及预测。差分拉曼光谱准确高效,谱峰尖锐清晰,可以分析样品的主要成分及填料。SOM函数分类效果较好,所建立的分类模型可以精准地对不同来源汽车灯罩样品进行区分及归属预测,为汽车灯罩物证溯源提供了一种新的思路和技术手段。     

全自动在线HS-SPME-GC-MS/MS检测鱼塘投毒案件水样中的13种有机磷农药

建立全自动在线顶空固相微萃取-气相色谱串联质谱技术(HS-SPME-GC-MS/MS)检测鱼塘投毒案件水样中13种有机磷农药的方法.将2 mL水样中加入0.6 g氯化钠(NaCl)置于20 mL顶空瓶中,使用直径为100μm的聚二甲基硅氧烷(PDMS)萃取纤维,在75℃条件下萃取45 min,采用GC-MS/MS多反应...     

酶法提取黑木耳多糖

研究了酶法提取黑木耳多糖的最佳工艺条件。以提取率为指标,分别考察了浸提剂倍数、酶解pH、温度、时间、加酶量对果胶酶或纤维素酶酶解反应的影响。试验确定了果胶酶酶解木耳的最佳工艺条件:浸提剂倍数50,pH5.0,温度55℃,时间80min,酶加量1.1%,在此条件下,黑木耳多糖的提取率为4.15%;纤维素酶酶解木耳的最佳工艺条件:浸提剂倍数50,pH5.0,温度50℃,时间80min,酶加量为1.3%,黑木耳多糖的提取率为4.71%。     

纵火现场助燃剂塑料容器盖的XRF分析

为建立一种检验纵火现场助燃剂塑料容器盖的光谱分析方法,模拟案件现场条件,对完全燃烧后的助燃剂塑料容器盖进行X射线荧光光谱分析。根据不同品牌样品中元素的种类,可将38个不同品牌的样品分为6组,针对每一组采用元素质量分数的比值进一步区分,可以达到区分的目的,并使用皮尔逊相关系数验证分组的相关性,证实了分类方法的准确性。     

改善高吸水树脂性能的主要技术方案

文章介绍了盐的存在对高吸水树脂吸水性能的影响，重点论述了提高高吸水树脂耐盐性、吸水速度和吸水后水凝胶强度的技术方案。     

差分拉曼光谱法对注射针剂塑料底托的检测分析

为建立一种简单快捷无损地区分塑料针剂底托的方法,采用便携式差分拉曼光谱仪对57个注射针剂塑料底托进行检测,首先通过直接观察,根据样品透明与否分类,再根据得到的差分拉曼光谱图的峰位、峰数等对样品进行成分和填料分析,同时利用系统聚类和皮尔逊相关系数分析来验证判别结果的准确性。实验结果表明,透明类样品主要成分为聚氯乙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯,不透明类样品主要成分为聚氯乙烯、聚对苯二甲酸乙二醇酯和聚苯乙烯,利用统计分析软件“统计产品与服务解决方案”(SPSS 26.0)聚类分析对透明类样品分类进行验证,分类结果可靠。以透明聚氯乙烯类样品为例,根据填料不同可将其分为6组,选取一组样品为例,可利用相对峰高比对其进行明显区分,再选取一组样品利用皮尔逊相关系数验证,组内样品相关性高。     

一次性塑料包装瓶盖(杯盖)的拉曼光谱分析

利用便携式拉曼光谱仪对收集到49个现售饮品或外卖配送饮品的一次性塑料杯盖样品和饮料瓶瓶盖样品进行检验分析,先根据样品外观进行分类,再根据拉曼位移按照成分进行分组,最后再通过计算相对峰高比进行进一步区分,都取得了较好的效果.建立了基于系统聚类的分类模型,利用主成分分析对60％的样本进行了降维和分类.最终被检样本被分为6类...