马建民追求卓越

人在一生中能有几个顿悟的时刻?豁然开朗、茅塞顿开，仿佛冥冥中神灵的仙指点化，为人生与事业的苦旅指明一条阳光大道。这样的时刻并不多得，因为大多数人不愿忍受顿悟之前求索的忧烦苦闷。三年前，作着一个普普通通、优哉游哉的小书商的马建民，忽然发现了自己未来要走的路。     

旋转的陀螺——新奥特企业文化的几个侧面

新奥特公司的标识是一只旋转的陀螺，它的企业文化“宽厚、平实、志存高远”则是让这只陀螺保持高速旋转的动力。     

配合煤结焦特性与焦炭热态强度的关系

分析近年来昆钢新焦配合煤结焦特性指标变化对焦炭热态性能造成的影响，找到配合煤结焦特性指标与焦炭热态性能指标之间的关系，提出配合煤结焦特性值x、Y、G、b适宜的控制范围。     

MP3编解码对音频水印信号影响的研究

MP3已经成为数字音频的主流压缩编码.本文从实验出发探讨了MP3编解码对时域和频域两方面影响,重点分析MP3编解码对水印信号的影响,善于此得出针对时域变化采用载体信号和重采样划分来实现嵌入与提取同步,通过量化相邻子帧低频能量比来嵌入信息以消除频域失真.     

主动支撑电网频率的园区多能微网优化运行EI北大核心CSCD

随着新能源电源接入比例持续上升,电力系统频率失稳风险也随之上升,亟需发掘快速调频资源,增强电力系统频率稳定性。园区多能微网(district multi-energy microgrid,D-MEMG)下辖的微型燃气轮机与电转气装置功率可快速调节,具备对电网频率的支撑能力。为此,该研究主动支撑电网频率的园区多能微网优化运行问题。首先,提出改进的系统频率响应模型,刻画各类参与频率支撑设备调速器的死区与限幅环节,基于差分法,获得电网频率动态时域离散化模型。其次,考虑园区多能微网参与调频对上级配气网运行的影响,精细化建模园区多能微网调频时与上级配气网交互天然气流的变化量,构建配气网运行约束可行性检测子问题。随后,将所提模型转化为两阶段鲁棒优化问题,并采用列和约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法进行求解。最后,设计算例验证所提模型与算法对支撑电网频率的有效性。     

考虑同步机调差系数灵敏度与频率约束的机组组合

为解决高比例新能源并网带来的系统惯量水平降低及频率安全问题,有必要从同步机的角度出发,进一步发挥同步机组的调频能力,提高系统的频率稳定。考虑系统中各同步机组频率支撑能力的不同,基于灵敏度的方法分析不同机组调差系数的改变对最大频率偏差的影响程度。综合考虑同步机与风机参与调频,推导最大频率偏差的解析表达式。在考虑频率安全约束的基础上,提出考虑同步机调差系数灵敏度的多目标机组组合模型,并采用快速非支配多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II, NSGA-II)进行模型求解。仿真结果表明,所提模型在考虑频率约束的机组组合模型基础上,进一步发挥了同步机组的调频能力,抑制了最低点频率的跌落,改善了系统的频率响应。     

美国社区学院实训教学评价指标体系的启示及应用

社区学院是美国职业教育的主力军,通过对美国奥斯汀社区学院实训教学质量指标体系的特点进行研究与分析,进而提出我国高职院校在实训教学质量评价指标体系设定等方面的一些想法.在此基础上尝试构建了我国高职院校实训教学质量评价的指标体系,并以宁夏职业技术学院某课程的实训教学质量评价为例,运用模糊综合评判法对指标体系进行实证分析,验证了构建的评价指标是科学合理的,也是可操作的.结果表明,我国高等职业院校与美国社区学院都有很多相似之处,科学合理地借鉴美国社区学院实训教学评价的成功经验,有利于提升我国高等职业院校的实践教学质量.     

基于改进Petri网模型的电网故障诊断新方法

将Petri网理论用于电网故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。分别以线路和母线为例说明了Petri网模型的构建方法、推理过程及解析表示方法。该方法对于电网的单一故障、多重故障及存在保护和断路器不正确动作等情况的严重故障均能快速准确地定位故障元件,自动给出可靠有效的诊断结果,适用于电力系统在线故障诊断。在四平地区电力系统中的测试结果证明了基于该模型的故障诊断系统的实用性和有效性。     

一种新的支持向量机主动学习策略及其在文本分类中的应用

There are two well-known characteristics about text classification.One is that the dimension of the sample space is very high,while the number of examples available usually is very small.The other is that the example vectors are sparse.Meanwhile,we find existing support vector machines active learning approaches are subject to the influence of outliers.Based on these observations,this paper presents a new hybrid active learning approach.In this approach,to select the unlabelled example(s) to query,the learner takes into account both sparseness and high-di-mension characteristics of examples as well as its uncertainty about the examples‘‘ categorization.This way, the active learner needs less labeled examples,but still can get a good generalization performance more quickly than competing methods.Our empirical results indicate that this new approach is effective.     

管理外包制胜三步

管理外包是近两年国内比较热门的话题．不同于生产外包，管理外包是将企业的某一部分管理职能包给提供专门服务的公司，时下比较流行的形式有人力资源外包、IT资源外包等。