纺织企业激励机制的建立和运用

激励是管理的五大职能之一。它是指人类活动的一种内心状态,具有加强和激发动机,推动并引导行为朝向预定目标的作用。企业的发展需要员工的支持,员工     

学会就例说理

例证法是最常见的论证方法,在高考作文中,恰当地运用例证法,不仅可以使论证具有不可辩驳的力量,还可以使议论文更符合"发展等级"的标准.在议论文备考中,我们教会学生运用意义分析法、假设分析法、因果分析法、正反对比法等方法,引导学生学会就例说理,提高学生的议论能力和思辨水平.     

论皖江文化研究的价值

皖江文化研究的价值主要表现在以下几方面:科学界定皖江文化的内涵与外延,分析皖江地区历史文化特点与形成原因,比较皖江文化与周边文化的异同,从而丰富区域文化研究的内容;总结皖江地区经济社会发展中的经验教训,为整合皖江地区旅游文化资源提供新的视角,为皖江地区开发开放献计献策;提高皖江地区历史文化的影响力,促进皖江文化产业整合,为打造安徽文化强省提供服务。     

“国培计划”有效实施的思考及建议——以兰州市小学班主任培训现状的调查为依据

调查表明,兰州市以往实施的小学班主任培训效果不佳。这对于“国培计划”在基层有效实施可能产生一定负面效应。在调查基础上,结合“国培计划----2010年‘知行中国’小学班主任教师培训项目”的特点作出分析,为“国培计划”在基层的有效实施建言献策。     

中成药可溶性汞形态分析方法及样品结果测定

建立了微波辅助提取、HPLC-ICP-MS联用分析中成药中二价汞和甲基汞的方法。分别比较了提取液中盐酸和L-半胱氨酸含量、提取温度和提取时间对提取结果的影响,得到了微波辅助提取的最优条件:体积分数为1%的盐酸10mL和质量分数为5%的L-半胱氨酸1mL作为提取液,控温70℃,微波辅助提取1h。该方法测得的二价汞和甲基汞的精密度分别为1.7%和4.4%,加标回收率分别为80.7%～99.5%和93.7%～95.8%。并应用该方法分析测定了20种、共49批次的含朱砂的中成药中可溶性汞的形态。     

点亮我们心灯的人

瞧!后海小学的激情广场上,那位笑靥如花、胸前挂着漂亮的花环、拉着孩子们的手跳出一个个快乐的同心圆的人就是我们的校长——袁晓峰。她身材修长,眉宇之间流露出亲切平和,我常常把她看做《大脚丫跳芭蕾》里面的那个有梦的女孩,而她自己却常把自己比作是撒播幸福花种的花婆婆。这是一位科研型的校长培训是最大的福利。逼自己一下,你就成长了。这是她对     

基于Flv的流媒体技术应用探讨

流媒体技术是目前在线网络视频应用中的关键技术,Flv视频格式是当前网络视频的主流格式.根据当前应用情况,分析基于Flv的流媒体系统的要素组成和当前应用的关键技术.     

企业创新生态系统的研究回顾与展望

创新体系理论经历了由1.0线性创新范式(封闭式创新)到2.0创新体系范式(开放式创新),再到3.0创新生态系统范式(嵌入/共生式创新)的转变。随着营商环境的快速变化、任务的复杂性和不确定性增加,微观层面的企业创新生态系统理论和实践受到了国内外学者的广泛关注。全球一些领先企业(苹果、IBM、海尔等)纷纷建立以企业为中心的动态开放性创新生态系统。Citespace被广泛应用于文献的可视化分析,能够有效识别研究前沿领域的本质和新趋势。利用Citespace对国内外2002—2019年间相关文献进行回顾和梳理,通过文献关键词频次分析研判了当前企业创新生态系统的研究热点;基于关键词共被引聚类图谱识别了国内外对于企业创新生态系统的研究主题和演变趋势。在此基础上,从企业创新生态系统的不同研究视角出发,结合近年来创新生态系统理论在实践中的应用情况,对未来企业创新生态系统的研究进行展望。最后得出结论:(1)国内外对企业创新生态系统的研究侧重不同。(2)国内外对企业创新生态系统的细分和研究前沿不同。(3)企业创新生态系统结构的研究需要结合多案例开展。(4)企业创新生态系统的构建需要重视影响系统的相关能力。(5)企业创新生态系统相关能力的培养与能力的实现途径有关。     

浅析HXD1型电力机车状态显示屏的故障分析与处理

针对HXD1型电力机车状态显示屏进行了功能、用途、使用维护、故障分析的剖析,为机车日常运行、检修中关于显示屏的使用及故障处理提供了重要依据。     

基于RNN的短期太阳辐照度预测算法研究

预测太阳辐照度对于有效及时的利用可再生能源至关重要。本文旨在研究递归神经网络(RNN)的5个变体,并得出有效可靠的5 min短期太阳辐照度预测模型。5个RNN网络分别是长期短期记忆(LSTM),门控循环单元(GRU),简单RNN,双向LSTM(Bi-LSTM)和双向GRU(Bi-GRU);前3个类别是单向的,后2个类别是双向的RNN模型。基于24个月连续采集的相关天气与辐照数据对5个网络模型进行训练与测试,研究不同参数以及模型结构下预测精度与误差的变化,最终得到最优的模型种类与结构。实验表明模型的深层次的体系结构会产生显著效果,同时,与单向预测相比,Bi-LSTM和Bi-GRU能提供更准确的预测。Bi-GRU模型提供了最低的RMSE和最高的R²值,分别为46.1和0.958;此外,双向RNN显示出较高的鲁棒性与非线性表达能力。