快速发展的小微企业人力优化探析

国家不断加大对小微企业的政策和环境扶持力度，使小微企业得到了快速发展的机遇，在企业快速发展的过程中，企业人力资源管理遇到较大的人力优化问题，文章将从选、育、用、留四个方面对小微企业人力优化提出针对性的建议和措施。     

五种希格斯玻色子与希格斯场之内部结构模型图表解析

现今，“希格斯玻色子”被认为是所有基本粒子质量的来源，也是标准模型预言的最后一种粒子，目前，物理学家普遍认为不排除未来可能会发现其他带电荷的希格斯玻色子。许多物理学家认为：事实上，希格斯玻色子组成希格斯场是一种更加复杂的理论模型，而这些理论模型预言了应有五种不同的希格斯玻色子，它们不仅带有电荷，还有可能带有色荷，而且质量也不相同。希格斯场遍布在宇宙中，该文就这五种不同希格斯玻色子及其组成的希格斯场，作一理论模型预言之图表解析。     

新课程理念下的初中数学学习方法及对策

初中数学学习在深度上比小学深,在广度上比小学的数学更广泛,而且对小学数学和高中数学学习起着承上启下的作用,所以夯实初中数学是非常重要的,同时,学习初中数学要有自己总结的不同于别人的学习方法.当学习初中数学时,因为开始时的方法是不正确的,学习成绩不是很理想,但通过不断总结自己学习的缺点,努力改善学习方法和解题思路,最后如愿以偿获得自己想要的结果,同时在各个初中高中数学竞赛获得成功,更重要的是,在数学学习过程中,体会到学习的乐趣,学习兴趣起稿了,学习变得很容易.     

卷烟厂生产车间环境空气的差异分析

以Tenax-TA管富集采样,热脱附和气相色谱/质谱联用法定性定量分析生产车间环境空气的挥发性组分,以DNPH采样管富集,乙腈洗脱后HPLC法定性定量分析生产车间环境空气的醛酮组分,比较了卷烟厂异地搬迁后生产车间的环境空气的差异;同时采用烟丝模拟样品与老厂对照样品进行三点评吸以评价环境空气的差异对卷烟感官质量产生的影响。结果显示:新老两厂的环境空气样品在组分的种类和含量上存在差异,并且评吸结果显示空气成分的检测结果和模拟样品的评吸结果具有较好的一致性。为卷烟厂生产车间的环境气息评价提供了技术支撑,也为甄别车间异味来源及治理提供了参考依据。     

冷轧带钢局部高点卷取过程起筋控制的建模与仿真

为了研究带钢局部高点卷取起筋的控制方法，利用三维弹塑性变形基本理论，并引入带钢塑性流动因子，建立了弹塑性卷取应力和起筋量模型.基于应力函数假设、S. Timoshenko最小功原理和伽辽金虚位移法建立了起筋带钢的应力场分布和可用于在线计算的起筋临界卷取张力设定模型.仿真结果表明：局部高点在径向累积叠加所引起的带钢张力不均匀分布和轴向压应力是导致带钢起筋的主要原因；起筋量随局部高点高度、卷径和卷取张力增加而增大，薄带钢比厚带钢起筋量增幅明显；临界卷取张力随卷径、带钢厚度和局部高点高度增大而减小.     

基于轨迹交叉理论的高校信息安全事故分析

近年来,随着我国信息技术的快速发展,尤其是高校信息安全问题日益受到大家的重视.高校信息管理非常重要,因为其涉及到一些项目创新,最新的科技成果和涉密的研究信息,那么加强高校的信息安全事故分析,然后采取必要的措施进行处理,如此便可达到究其根源、治其病根的效果.该文主要根据轨迹交叉理论来对高校信息安全事故进行分析,并针对相应的有效解决途径进行研究.     

人教版物理教科书与科学探索者丛书的水循环过程对比分析

现如今，水资源问题已经成为一个直接威胁人类生存的问题。初中物理教材应利用水资源相关知识展现环境保护的重要性，提高学生的保护环境的意识。该文以人教版初中物理教材与科学探索者版本中的水循环过程为例，从课程标准、教材的知识纬度与教材可行度纬度三方面对比了水循环相关知识在不同版本教材中课程设置情况，通过对比分析从另一个角度来认识我国初中物理教材中的STS内容。     

带有临界增长的Kirchhoff方程极小能量变号解的存在性

为了深入研究Kirchhoff方程的性质,讨论了带有Hartree项和临界增长非线性项的Kirchhoff方程极小能量变号解的存在性。利用能量泛函在变号Nehari流形上的下确界C_λ收敛于0,得到空间E紧嵌入L~6(R~3)这一技术性结果。结果表明,利用限制变分方法和定量形变引理获得极小化序列对应的极小值点是该问题的非平凡解。研究方法在理论证明方面得到了良好的结果,对研究其他Kirchhoff方程解的存在性有一定的指导意义。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.