新形势下加强高校办公室信息工作的思考

信息化浪潮推动下的高校办公室信息工作面临新的机遇和挑战。新形势下,提高信息工作水平,发挥信息主渠道作用,对于学校领导和有关部门了解情况、科学决策、有针对性地改进工作、提高工作水平和实效具有重要的现实意义。高校办公室必须转变工作观念,更新工作手段,逐步从具体微观的过程管理中摆脱出来,实现信息工作的转型。笔者具体探讨了高校信息工作的四种转型,并分析了实现转型的三种途径。     

浅论飞灰可燃物的降低

火力发电厂燃煤锅炉飞灰可燃物主要是未燃尽的碳粒,它的含量直接反映了燃烧调整及经济运行情况,对环境保护、提高飞灰综合利用价值等有间接的影响,尽可能降低燃煤锅炉灰可燃物的含量是广大节能科技工作者的目标。有段时间,某厂#1炉的飞灰可燃物含量一直偏高,曾一度高居20％以上,成为提高锅炉燃烧效率、开展节能工作的一大难题。在此本人想探讨降低飞灰可燃物的方法。     

基于光纤传感技术的桥梁承载力快速评定法

为了满足战时部队车辆装备通过民用桥梁时进行安全性快速评定的要求,在分析已有的旧桥承载力评定方法优缺点的基础上,提出了一种基于光纤传感技术的快速评定法。根据战时特点给出了进行承载力实时评估的基本标准,叙述了其实施流程和基本原理,并进行了室内模型试验,验证了该方法的可行性。结果表明,该方法符合平战结合的要求,战时便于实施,能较准确地评定既有桥梁的承载力。     

本科教学工作水平网络评估系统的设计及实现

建立了本科教学工作水平网络评估体系(NGS),该系统的优点有:动态收集、整理各部门的评估信息;录入信息自动效验;录入操作简单;以丰富的图表反映评估的实际;数据可以随时、随地分布采集;评估模型和参数可以动态设定;通过多种方法确保系统的稳定和安全;信息传递方便快捷;保留历史信息方便对照比较.最后介绍了网络评估系统的实验过程.     

众包物流平台企业内部社交媒体与员工绩效关系研究——基于目的链模型

利用方法目的链模型,分析众包物流平台企业员工使用企业内部社交媒体对工作绩效的影响.通过阶梯法针对某众包物流平台企业30位员工进行深度访谈,了解其所认定社交媒体环境的核心价值.以内容分析法进行资料编码与分析工作,归纳出价值阶梯图,包括六个属性、九个结果及六个价值.众包物流平台企业内部社交媒体功能属性,除了利于工作者之间知...     

三相交流电机的受控源等效电路及其分析

根据动态磁耦合电路的观点分析三相隐极型电机定子绕组、转子绕组以及它们之间的关系,得到了电机定、转子分离的受控源电路模型,并通过该电路模型分析电机的各种工作状态.     

低压配电系统浪涌保护器的选择及保护

随着IT技术的迅速普及,现时的工作场所无疑比过去更易受浪涌电压的侵害,虽然这些浪涌的能量通常很低,但是它们足以对电子设备产生极大的损坏。由于这些电子设备耐冲击电压水平低于低压配电装置,所以更易受浪涌电压的侵害,因此加强低压配电系统电源防浪涌保护是十分必要的。一、     

深化"以人为本"的图书馆管理与服务

“以人为本”管理的理念是改革开放以来中国管理理论界追捧的热点,受到各行各业的青睐和重视, 图书馆也不例外。近年来“以人为本”的理念被引入图书馆管理之中,在现代图书馆管理中,管理的主体是人,同时其管理又体现在服务之中,而服务的主体也是人,这就形成了图书馆工作中的“以馆员为本”和“以读者为本”的工作中心。要想使图书馆能跟上新时代的发展,保持朝气蓬勃的精神面貌,高质量的服务和管理是必不可少的,因此服务与管理中的“以     

习近平在全省自主创新大会上强调加快建设创新型省份推动经济社会转入科学发展轨道

3月20日,全省自主创新大会在杭州召开。省委书记习近平在会上强调,要以邓小平理论、“三个代表”重要思想和科学发展观为指导,全面贯彻中央提出的“自主创新、重点跨越、支撑发展、引领未来”的科技工作方针,按照深入实施“八八战略”,全面建设“平安浙江”,加快建设文化大省,努力建设法治浙江的要求,坚持科技与经济社会发展紧密结合,市场导向与政府扶持紧密结合,原始创新、集成创新与引进消化吸收再创新紧密结合,发展高新技术产业与改造提升传统产业紧密结合,科技创新与体制创新紧密结合,充分发挥企业的自主创新主体作用,集聚创新要素,激活…     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.