浅议CS与CC的融合

论述了顾客满意战略（CS）与企业文化（CC）的融合是我国企业文化建设的必然趋势，二者的融合实质上是企业文化建设的重塑，指出企业文化的建设在经历了从CI（企业形象）到CS的转变之后，实际上已形成了一种崭新的企业文化，而这对于我国企业改革取得最终的成功有着重大的意义。     

简论高速运动物体的视形状

本文首先明确观察者与观看者的区别以及固有长度，观测长度和视长度的概念。在此基础上利用初等数学的方法，以正方形为例讨论高速运动物体的视形状。     

犬复合营养素的研制及饲喂效果试验

试验以研制的由矿物质、微量元素、复合维生素和特殊香料组成的大用复合营养素饲喂２３头小型大和５０头大型犬，收到了明显效果。复合营养素对于预防营养和代谢疾病、佝偻病等有明显作用，亦有益于幼大生长发育及成年犬的繁殖，使用安全、可靠。     

产物分离固相化细胞反应器的设计和数学模型

设计了一种以挥发性产物和非挥发性底物为特征的四相反应器——分离器。在此反应器中,生物催化剂被固定在固体柱填充物上并与含有底物的液相接触,汽相流过柱子而将挥发性产物蒸发迸入汽相。反应器由同方向流的浓缩器和反方向流的分离器两个基本汽——液流部分组成。并建立了吸附的单层细胞稳态群体数学模型和反应器平衡状态模型。     

小型化折叠型RFID抗金属标签天线的设计

设计一种小型化折叠型超高频射频识别标签天线.天线由开槽的辐射贴片、 4个感性短接面和两片金属接地板组成.通过改变短接面尺寸及右侧短接面与接地面的距离,可以有效地调谐标签天线的谐振频率及其阻抗,总尺寸(L×W×h)为40 mm×40 mm×1.5 mm.实验结果表明：标签天线阻抗匹配良好,|S₁₁|＜﹣10dB带宽为880～930 MHz.将标签天线放置于200 mm×200 mm的金属板上,4 W有效全向辐射功率条件下的最大实测阅读距离可达到11.2 m.该标签天线通过适当的开槽实现小型化,同时具有抗金属、识别距离远等优点,可较好地应用于工业物联网相关测量领域中.     

宗教文化对泉州古城街道活力的影响分析

以泉州古城为例,利用多源数据构建街道活力与其影响因素的分析框架,建立包含街道物理环境影响因素和宗教文化影响因素的街道活力评价指标体系.分析宗教建筑对街道活力的影响,并进一步分析宗教建筑与街道的空间关系对街道活力的影响.研究结果表明：街道活力与街道两侧的寺庙宗祠的数量呈负相关,香火旺盛的寺庙宗祠会提升附近街道的活力,但与寺庙宗祠距离无显著相关关系;在寺庙宗祠入口设置广场或宽敞的步行区可以集聚人气,并在寺庙宗祠周围布置商业或与其他景点结合以形成连续的活力点,有助于提升街道活力.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

等离子体窗密封性能实验研究

等离子体窗具有高真空密封性和良好的束流通过性,在电子束焊接、加速器等领域有很大的应用前景. 针对传统等离子体窗应用孔径小的问题,本文在优化的三阴极源基础上研究了通道直径为7 mm和8 mm等离子体窗的密封特性,以及Ar、He、H2三种等离子窗压降系数随输入电流和气流量的变化关系. 结果显示,在输入电流120~210 A、气流量1000~5000 sccm范围内,Ar等离子体窗的压降系数随输入电流、气流量的增加呈先上升后下降的变化趋势,He、H2等离子体窗的压降系数随输入电流的增加逐渐上升,但随着气流量的增加,He等离子体窗的压降系数先上升后下降,H2等离子体窗的压降系数逐渐下降. 本实验获得的等离子体窗最大压降系数为2550,可隔绝的最大高压为1 atm,与已报道文献相比具备较好的竞争优势,展现了良好的密封性,在未来加速器等领域有很大的应用潜力.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

浅谈花生壳的综合开发利用

本文对花生壳的一些生用途如 农用肥料,饲料,胶粘剂,复合材料,活性炭以及提取医药和化原料等作了简要介绍。