A级防火木饰面的设计及应用

作为上海世博会的主要建筑,上海世博中心选择了木饰面进行装饰。由于其基本处于安全区或准安全区,因此对防火要求很高：经过比对实验,最终选择了天然木皮复合中空瓦楞铝板。通过对防火木饰面的设计、加工、安装技术介绍,该饰面对节约资源、节能减排、提高木饰面装修防火等级等方面有其独特的优越性。     

高等数学研究性教学方案探析

近年来,本科研究性教学逐步成为高等教育教学改革的一个热点.高等数学作为一门基础课程,是学生整个大学学习的根基.在高等数学教学中实施研究性教学,有利于培养学生的创新精神,提高学生的数学素养,促进学生专业课的学习.文章从工科高等数学实际教学经验出发,结合具体实例,从课堂教学、实践教学、教学资源、教学评价等方面探索了高等数学研究性教学的整体方案,提出了“以问题为主线,以实践促创新,辅以多元化的教学评价”的立体化的高等数学教学新模式.     

环己酮肟钛硅分子筛催化剂的研究进展

钛硅分子筛(TS-1)催化环己酮氨肟化合成环己酮肟的新工艺具有工艺流程简单、副产物少及无污染等特点,为己内酰胺的生产开辟了新的工艺路线;经典法合成的TS-1合成成本昂贵,合成条件苛刻,严重制约着其工业化应用;详述了TS-1的合成、改性及其在环己酮氨肟化反应中的应用研究进展,以及TS-1催化环己酮氨肟化的反应机理;在环己酮氨肟化反应中,开发廉价且高效的TS-1合成体系、工业上TS-1的分离和回收技术,以及明确其催化环己酮氨肟化的反应机理等是未来该领域的研究方向。     

东风饭店大理石地坪清洗及修补施工工艺

历史保护建筑修缮的原则是尊重建筑原貌、延续历史建筑的主要装饰,特别是一些老建筑内遗留下来的珍贵石材装饰。这些珍贵的石材装饰由于近百年的长期使用,受到了各种物化反应的损害。为此,应采用科学的方法,通过试验研究确定修缮方案,对历史保护建筑进行修复。     

初中VB程序设计中的学科思想——以"初识VB程序设计"为例

本文从关注信息技术学科思想角度出发,以"初识VB程序设计"为例,探讨如何在初中VB程序设计课堂教学中基于学科思维角度进行课程设计,梳理了学科几个主要思想方法,并分析学科思想方法对VB程序设计教学的实践意义,以期用更加科学的方式实现学生核心素养的养成.     

TS流复用器中EPG信息处理的优化

介绍了电子节目指南(EPG)以及EPG在TS流中的传输方式,讨论了复用器中EPG信息的处理,对EPG获取进行了研究与优化,提出了一种EPG发生的方法.在Linux平台上完成了系统设计和软件的实现,通过测试,该系统可对TS流的EPG信息进行正确的修改和添加.     

基于大数据调度的OMS配网一体化调控算法研究

针对当前OMS配网一体化调控方法存在的带宽利用率低、数据传输时延高和数据丢包率高的问题,提出基于大数据调度的OMS配网一体化调控算法.根据任务的稀缺度和紧急度计算任务在OMS配网中的优先请求级别,采用历史信息统计法结合节点能力影响因素计算节点在OMS配网中的上传能力.在任务优先请求级别和节点上传能力的基础上,计算路径在...     

集成光场三维显示亮度均匀性校正方法

针对集成光场三维显示亮度不均匀的问题,提出基于光场重构的提高三维显示亮度均匀性的方法. 该方法通过调制每台投影机投射画面各颜色通道的各处亮度,从而提高三维画面的整体亮度均匀性. 实验样机主要由76台小投影机构成的投影阵列和光场调控屏幕组成,通过 实验验证了提出的改善亮度均匀性的方法. 实验结果表明,采用该方法可以克服现有基于多投影的光场三维显示中画面亮度不均匀的缺陷.     

浅谈绩效考核的重要性

当今，人力资源管理在企业发展过程中，起着举足轻重的作用，而绩效考核是人力资源管理中重要的板块，一个企业的绩效考核是否及时有效，制约着企业的人力资源管理，决定了是否可以实现企业稳定发展和员工自我实现的双赢局面。     

基于最大信息系数的ReliefF和支持向量机交互的自动特征选择算法

为解决特征选择ReliefF算法在利用欧氏距离选取近邻样本过程中,算法稳定性差以及选取的特征子集分类准确率低的问题,提出了一种利用最大信息系数（MIC）作为近邻样本选择标准的MICReliefF算法;同时,以支持向量机（SVM）模型的分类准确率作为评价指标,并多次寻优,以自动确定其最优特征子集,从而实现MICReliefF算法与分类模型的交互优化,即MICReliefF-SVM自动特征选择算法。在多个UCI公开数据集上对MICReliefF-SVM算法的性能进行了验证。实验结果表明,MICReliefF-SVM自动特征选择算法不仅可以筛除更多的冗余特征,而且可以选择出具有良好稳定性和泛化能力的特征子集。与随机森林（RF）、最大相关最小冗余（mRMR）、相关性特征选择（CFS）等经典的特征选择算法相比,MICReliefF-SVM算法具有更高的分类准确率。