简介：第二次世界大战后．德国战败后大量飞机设计工程师转行进入了客车行业．并将飞机的制造技术应用于客车上。1951年．德国凯斯鲍尔公司制造出了第一台叫S8的全承载车身．宣告了客车行业”全承载技术”的问世。

简介：过去的几十年中,纵向一体化的商业模式在众多产业中居主导地位。完全一体化的企业甚至控制着某些产业的生产能力和战略局面,诸如钢铁、汽车、航空、计算机、纺织、塑料、航天、石油天然气等产业。

简介：文化的融合,是跨地企业培育共同核心价值观的基础。经验表明，文化的融合不仅是建设和谐企业的润滑剂，而且是提高管理水平的助推器。

简介：燕麦属于禾本科燕麦属一年生草本植物，在我国种植历史悠久，遍及各山区，高原及北部高寒冷凉地带，是八大粮食作物之一。燕麦巾营养物质含量非常丰富，包含丰富的可溶性膳食纤维，维生素，矿物质及抗氧化成分，特别值得一提的是含量高达11．3％-19．9％的蛋白质，在粮食作物巾居首位。燕麦中蛋白质的氨基酸组成比较全面，必需氨基酸含量较其它粮食作物高两倍左右。因此，燕麦具有良好的保健功效，如降血脂，降血乐，降血糖，防癌及抗氧化等，这些都决定了燕麦产业广阔的发展前景。生物活性肽（BAP）指的是一类分子量小于6000Da，在构象上较松散，具有多种生物学功能的多肽和小到10个氨基酸组成的小肽。据文献报道，活性肽在体内吸收快，利用率高，并且营养丰富，具有抗高血压，抗血栓形成，降血糖，抗癌，抗衰老，防止肝硬化等多种保健功能。

简介：心理学是研究人类自身心理活动规律的科学，它在对人的社会角色、职业劳动心理．社会人际心理、品德心理、个性心理等方而进行了深入的研究中，积累了许多规律性的知识，驾驶人学习心理学，并结合自己的驾驶活动努力实践．自觉进行个人的文明修养与品德锻炼，就可以形成良好的心理素质和规范性的社会行为。由于机动车驾驶职业是社会窗口行业．加之驾驶活动的社会广泛性与流动性，驾驶人良好的个人．坫德和道德修养可极大的影响社会，有助于整个社会精神文明建设．

简介：相信几乎所有曾经或者即将更新手中车辆的人都出现过文章标题的迷茫。一直以来，作为二手车交易核心的环节，二手车的评估鉴定都缺乏标准的规范和准则，评估结果完全依靠商家的专业和诚信，同车不同价的情况成了普遍现象。不过，好消息传来，《二手车鉴定评估技术规范》有望在今年开始实施。它的出台将填补我国在二手车第三方鉴定评估方面的空白，是针对二手车市场出台的第一个国家标准。

简介：近日，英特尔物联网事业部中国区总经理陈伟发布了一篇标题为《人工智能加持边缘计算，让物联网充分释放数据价值》的文章。他认为，作为分析、挖掘数据价值的创新方法，人工智能可以充分利用、释放数据价值，也给边缘计算带来全新的发展机遇。

简介：结合煤气热处理炉,从设备结构、工艺适应性、使用效果及节能进行了阐述分析,提出了煤气炉在铸造生产中有良好的经济效益和社会效益。

简介：要实施精益生产却无从下手，这是很多企业都会遇到的问题。所以了解自己价值流真正的状况，对于企业持续改进，实施精益生产十分重要。文章以某重型汽车公司车身厂车门区精益改善为例，应用价值流图析技术，对车门区的布局、作业、物流等方面存在的问题进行了全面分析，并进行了车门区改善方案的设计。实践证明，企业通过运用图析技术，实施改善后的方案取得了良好的效果。

简介：贵州省余庆县公安局交警大队在开展交通安全宣传“五进”“进家庭”活动中，把老年人的交通安全教育作为一项重中之重来抓，针对老年人交通意识淡薄，专门为老年人送去了《老年交通安全读本》，使老年人的交通安全知识增强

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：本季一扫颓势,猛然翻红的McLAREN如今终成泡影,还被开出赛车史上最大一笔罚款!今年3月,在KimRalkkonen转投新东家随即拿下开幕站优胜之后

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简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

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简介：摘要：本文结合实际案例，从善用申请信息助力检索的角度探讨学习型检索策略。对于申请信息的善用，介绍了“背景技术校准、技术效果回头看、技术术语深挖掘”三个方面。通过实施学习型检索，以期更加准确理解技术方案、提高检准效率，从而合理界定技术贡献，得到客观审查结论，有利于更新知识储备库，从而不断趋向本领域技术人员。

简介：传感器受到价格下降和商业化的困扰。玩家需要聪明的策略来为自己保留一大块蛋糕。本文介绍了一个描述智能传感器参与者的框架,从而确定了三种不同的体系结构:侧重于测量能力和满足不同环境条件要求的测量专家、为本地数据处理和最终用户接口提供解决方案的本地分析领导者,以及数字创新者提供通信和远程分析以分析来自多个设备的数据。基于这些架构类型,确定了不同的战略选择。虽然理论上每个架构类型都有三个战略选择,要么留在当前位置,要么进入另一个架构类型的领域,但每个选项的可行性取决于应用市场的具体要求和参与者的内部能力。因此,本文结尾为每个构架(Architype)提供了一组战略问题,为找到最适合的战略选项过程提供帮助。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

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