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2.
商学院是高等教育机构中最贴近市场、最国际化的学院,既有教育机构的特点,又有着企业特性,商学院信息化水平是衡量商学院发展和参与市场竞争的主要指标之一。商学院信息化不同于高校信息化和企业信息化,目前,商学院需要建设以CRM为核心的集成信息平台系统,其成功实施影响着商学院的整体发展。借鉴企业信息系统成功的关键因素相关理论,结合高校信息化特点以及商学院实际情况,采用关键因素法,从战略层、项目执行层、技术层、组织管理层和外部环境层等层面,建立了商学院集成信息平台成功实施的影响因素模型及评价模型。使用结构方程模型方法进行实证研究,识别出影响我国商学院集成信息平台成功实施的关键因素。提出了针对性的对策建议,为我国商学院信息化建设提供一定的理论和实践指导,并进一步检验前人关于企业信息系统实施成功的关键因素在商学院环境中的适用性。 相似文献
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4.
为了分析数字全息图记录和再现过程中影响再现像分辨率的因素,将空间光调制器与数字全息相结合,构建了实时光学三维显微系统.通过理论推导,得出了能够记录的物体大小和其分辨率之间的定量关系,同时也给出了最佳的参考光条件和最佳的记录距离;在此基础上,把USAF 1951鉴别率板的4个不同区域作为记录物体进行相应的实验.结果表明,实验与理论分析相吻合. 相似文献
5.
低功耗自适应分簇(LEACH)算法是最早提出的分簇算法,将LEACH算法应用在无线网状传感器网络(Wireless Mesh Sensor Networks,WMSN)中,令簇首直接和Mesh路由器或基站进行通信.与应用在WSN中相比,可以减少簇首的通信距离,降低能量消耗.实验结果表明,LEACH算法应用在WMSN中能够有效地延长网络的生命周期. 相似文献
6.
基于博弈论构建由热电联产机组、光伏发电和电网组成的多能互补综合能源系统优化规划模型.模型以经济性为优化目标,各参与者容量为决策变量,使系统既能满足用户对冷、热、电负荷的需求,又能同时实现收益最大化.根据参与者是否结盟,提出5种博弈模式,证明Nash均衡的存在性,并通过仿真算例得到各模式下的Nash均衡策略.仿真结果表明,在满足负荷需求的同时,与非合作博弈相比,4种合作博弈联盟价值均大于0,且完全合作博弈模式下系统总收益最高.可见,只有通过采取完全合作的最优策略才能保证系统经济效益最大化. 相似文献
7.
生态环境是人类生存和发展的物质基础,生态环境的脆弱性已成为当前全球变化的热点问题之一,是制定区域可持续发展规划的重要前提.生态脆弱性评价是区域生态综合评价的重要内容和生态规划的重要依据,近年来在地理学和生态学研究中广泛应用,有关生态脆弱性的研究正在多角度的发展.本文对近年来国内外有关生态环境脆弱性的研究进行了归纳和总结,重点论述脆弱性的内涵和几种主要的生态脆弱性的含义,对比目前常用的生态脆弱性指标权重确定方法和评价模型,以及国内外的研究方向和进展,指出了生态脆弱性研究面临的困难和不足之处以及今后研究的主要发展方向. 相似文献
8.
使用电子自旋共振(ESR)、X-射线光电子能谱(XPS)测定了金属卟啉及负载化金属卟啉化合物的结构.结果展示:载体与金属卟啉之间存在强相互作用,金属卟啉负载后中心金属离子电子云密度升高.聚合物和氧化物载体对金属卟啉的影响不尽相同,前者通过P-共轭效应作用,后者可能形成了一种新物种. 相似文献
9.
灌注螺纹桩承载机理与计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过室内模型试验和数值分析研究了灌注螺纹桩的竖向承载机理.室内模型试验和数值反分析结果表明,灌注螺纹桩承载力取决于土体抗剪强度,承载力达到极限值时,桩周土体出现竖向剪切带.采用数值方法进行了参数分析,研究接触面属性、土体抗剪强度和螺纹桩构造尺寸等不同因素对其承载力的影响,进而分析承载机理及其规律.结果表明,影响螺纹桩竖向承载力的关键因素为土体抗剪强度指标、螺纹桩螺距和螺牙宽度.在此基础上提出了螺纹桩承载计算公式,并用现场试验和数值分析结果进行了验证. 相似文献
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葵花籽作为国内需求量很大的油料作物,常用的化学检测方法虽然准确性高,但是时间久,破坏样本完整性,难以实现快速检测。为了研究近红外光谱法快速无损检测葵花籽中蛋白、脂肪及水分含量的准确性,本文使用454份葵花籽样本近红外光谱数据及蛋白质、水、脂肪三个含量信息为测试对象,随机选取其中383份作为测试集,71份作为验证集,对测试集使用不同的预处理方法之后分别进行PLS和BP神经网络建模,并通过验证集对模型进行预测分析。结果发现:(1)PLS模型预测中发现小波变换的预处理方法对蛋白质含量的预测最好RMSECV=0.343,RMSEP=0.296,小波变换的预处理方法对水分含量的预测最好RMSECV=0.299,RMSEP=0.354,标准化的预处理方法对脂肪含量的预测最好RMSECV=0.285, RMSEP=0.316;BP神经网络预测中一阶导数+均值中心化对蛋白质含量的预测最好RMSEP=0.341,一阶导数对水分含量的预测最好RMSEP=0.329,一阶导数+标准化对脂肪含量的预测最好RMSEP=0.312。(2)BP神经网络模型与PLS模型预测对比发现,PLS模型预测精度要高于BP神经网络模型。 相似文献