知识型企业的知识管理应用与探索

21世纪是以信息技术为基础的知识经济时代,企业要取得良好的发展,取决于企业的知识管理能力。本文以河南电力设计院实施办公一体化协同平台为例,对知识型企业的知识管理进行了探讨和分析,认为知识管理需要采取团队建设、知识体系构建、系统初始化、使用培训、上传及分工、技术支持等措施。而在建设中,需要在前期培训、员工参与、方法的综合使用、知识创新等方面需要重点关注,最后指出知识管理的发展方向。     

电力行业知识型企业的知识管理应用实践研究

21世纪是以信息技术为基础的知识经济时代，企业要取得良好的发展，取决于企业的知识管理能力。本文以河南电力设计院实施办公一体化协同平台为例，对电力系统的知识型企业的知识管理进行了探讨和分析，认为知识管理需要采取战略制定、团队建设、知识地图构建、知识库建设、管理机制和企业文化建设等措施；而在建设中，需要在前期培训、员工参与、方法的综合使用、知识创新等方面需要重点关注；最后指出基于WIKI和价值链等的知识管理发展方向。     

利用卷积神经网络提取高分辨率遥感图像喀斯特森林信息

针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,"同物异谱"和"异物同谱"现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将多源多特征融合构成提取喀斯特森林信息特征,改进标准的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),将支持向量机(support vector machine,SVM)与卷积神经网络相结合(CNN-SVM)应用于遥感分类,并与CNN、随机森林(random forest,RF)、支持向量机等方法进行比较。结果表明,CNN-SVM、CNN两种深度学习方法的提取喀斯特森林信息精度均明显高于RF和SVM等浅层模型方法。CNN-SVM综合了CNN提取遥感高阶特征的能力和SVM的分类性能,分类精度在90%以上,高于标准的CNN。深度学习CNN可有效地区分农作物,提高喀斯特森林植被信息的提取精度。     

石油类LNAPL在沿海土-水系统中的运移及电阻率监测研究进展

目前国内的石油储备基地基本位于沿海地区,其泄漏后造成的土-水系统污染不容忽视。本文介绍了国内外众多学者关于石油类轻非水相液体(LNAPL)在含水土层中的运移及电阻率法监测最新研究成果,包括石油运移的物理试验模拟和数值模拟、静态污染土的电阻率特征、动态运移过程的电阻率监测。同时笔者预测特殊地质条件下石油的运移及重分布、石油污染后电阻率响应机制、油污染土电阻率的通用公式及国内对于多相流数值模拟软件的开发将成为今后研究的主要热点。     

不可逆热力学研究木材干燥规律

应用不可逆过程热力学研究木材干燥过程传热和传质及其耦合作用的宏观规律,为制定木材干燥工艺条件奠定科学依据.     

成层性非均质含水土层中柴油运移及重分布过程研究

柴油在现代能源中占有重要地位,但其泄漏后对含水土层的污染不容忽视。通过自制物理模型,模拟了柴油在非均质土层的运移和重分布过程,最终对土样进行化学分析,测定代表性点位的含油率和含水率。分析了土壤质地及土质界面对柴油运移范围和速度的影响,水位升降及降雨对柴油在非均质土层中重分布的影响。结果表明:柴油垂向运移速度与土粒孔隙成正比,横向运移范围与土粒孔隙成反比;当柴油运移遇到土质界面时,不会立即向下迁移,而是先在界面处聚集,并在界面处侧向运移,扩大了污染面积;随着水位上升,部分柴油向上迁移,并被土粒吸附扩大污染面积;随着水位下降,柴油下移,污染区域进一步扩大;降雨淋滤及混合稀释作用使污染物分布更均匀。成果可为柴油污染土壤后的治理与修复提供理论支持,具有重要的实际应用价值。