开口时间与织造生产的关系

开口时间是重要工艺参数之一,对织机能否正常运行及织物物理机械性能有较大影响。本叙述了开口时间与打纬条件、打纬区、经纱张力,织机效率、织物外观、织物强力、织物密度、织疵等的关系,并简要说明了开口时间选定的一般原则。     

中长跑运动员赛前训练不同负荷下尿异常研究

为进一步揭示中跑和长跑运动员在不同负荷下尿成分变化情况,提高尿分析法在中长跑赛前训练监控中的实用性,获得最佳的训练效果。采用尿十项分析法对中跑和长跑运动员不同负荷下尿异常情况进行比较分析。研究发现,尿蛋白和胆红素两项指标阳性率较高,且呈现出很明显的强度依从性;运动强度达到85%以上时,长距离跑和中距离跑运动员尿蛋白的排出量存在显著性差异(P<0.05)。     

汽车生产线物流系统优化

本文以生产线为研究对象,对生产线的物流系统进行分析,以提高整条生产线效率为目的,以精益物流的思想为基础,使用准时制生产模式,通过看板管理从线边库存物流的角度,保证在不缺货和不溢库的前提下,提高零件的露面率、1PITCH化率、包装和工位器具的小型化率以及减少在制品库存。     

产学研背景下《环境微生物学》教学改革实践

结合蚌埠学院实际情况,文章介绍了在产学研结合应用型人才培养模式背景下《环境微生物学》教学改革方面的尝试和实践。实践结果表明,采用＂立体式＂教学模式,将理论知识、生产实践与科学研究有机结合,培养了学生的创新思维与创新能力,提高了教学效果。     

边缘地带的马克思——美国加利福尼亚大学著名教授凯文·B.安德森访谈录

2010年5月,美国芝加哥大学出版社出版了由著名马克思主义研究学者凯文·B.安德森所著的《边缘地带的马克思：论民族主义、族群和非西方社会》一书。该书对马克思主义的一系列边缘问题进行了研究,在西方学术界产生强烈反响。英国、美国、西班牙、法国、德国等国学者纷纷为该书撰写书评。2011年8月,该书被美国社会学联合会授予＂2010—2011年度保罗·斯威奇社会学奖＂。最近凯文·B.安德森接受了美国学者斯宾塞·伦纳德的学术采访,他的回答反映了一个左翼学者对马克思晚年思想的理解,其中不乏真知灼见,仅供国内学术界参考。     

高校学生食堂的生产管理过程探析

高等学校自1999年实施后勤社会化改革以来,学生食堂的社会化改革不断深化,随着高校扩招与壮大,高校食堂的经营与管理也日趋复杂。本文从高校学生食堂的概况入手,结合自身工作实际,对高校学生食堂的生产管理全过程进行了较为系统的阐述与剖析。     

富硒酵母抗动物热应激的研究进展

热应激是热带、亚热带及温带地区影响畜牧业健康发展的最常见因素之一。许多国家积极采取多种措施防控热应激的发生。富硒酵母因其广泛、确实、高效的生物学特性广泛用于缓解动物热应激的研究。本文对富硒酵母在提高热应激动物生产性能、改善营养物质代谢和增强机体免疫力等方面的作用进行综述,为进一步开发利用富硒酵母缓解动物热应激提供研究基础。     

巴西农业专业化与规模化对我国的启示

巴西是农牧业大国,巴西政府在发展农业的进程中,走出了专业化生产、规模化经营的道路,在不到30年的时间内,巴西从一个粮食进口国转变为世界大粮仓之一,这其中的发展经验与历程值得我国学习和借鉴。     

选择绿色化学是可持续发展的必由之路

随着突飞猛进的化学工业的发展,环境污染日益严重。不可再生资源的耗费,迫使人类认真思考所面临的严重环境问题---要想从实质上阻止污染,从根本上治理环境,确保经济的可持续发展,必须坚决摒弃传统化学生产工艺,坚持绿色化学原则,大力发展绿色化学,走可持续发展之路。     

How can artificial intelligence enhance car manufacturing? A Delphi study-based identification and assessment of general use cases

The latest boom of artificial intelligence (AI) has left the information management community in strong need of structure-providing, high-level overview works. Such works are supposed to allow both researchers and practitioners to keep track of that steep development across the technology's numerous possible application domains. So it is among other things that AI is said to incorporate enormous potential for reducing the operational costs of car manufacturers all over the globe. Nevertheless, many of them are still struggling with adopting it at large scale just because of a lack of knowledge on if and where to apply it. This study is therefore designed to find out which general use cases exist for AI within the context of car manufacturing and which ones might be the most promising ones to pursue at this early stage. We conducted a Delphi study with 39 experts in 25 different globally scattered organizations over one and a half years. As a result, we were able to identify 20 different high-level use cases for AI along the entire car manufacturing process. Our panelists have completely ranked and assessed those 20 use cases within two different dimensions, i.e., their estimated business value and their realizability. Besides being the first study to provide such an overview at one glance and to give such quantitative insights on that steeply emerging topic, four use cases from that list have never been discussed in connection with car manufacturing within the scientific literature until now and can therefore be considered as completely new in that regard.