简介：文章通过实证分析,指出产学研共同体的深度合作,应该依赖于技术合作和文化共享,从而凝聚共同的文化理念,并在此基础上正视基于制度差异带来的风险意识差异和利益分歧,真正实现资源优势互补,构建合理的利益分配机制,达到社会效益和经济利益的共赢。

简介：在经历了2009年的困境与蛰伏后，中国港口业在2010年开始了复苏之旅。进入2010年，全球经济经历过严重的衰退之后，增长正在逐步转负为正。外贸需求增长，1月份全国港口生产数据令人欣喜；时值“两会”，吹来有利于港口业进一步恢复发展的政策春风，积极利好的政策支撑或将使中国港口的复苏可能比预期提速。

简介：由于我国铁路建设的标准提高，客运专线的勘探深度大大加深，通过对目前勘探情况的分析，研究了沉降检算对勘探的要求，以及用压缩层的厚度确定勘探的深度，提出路基和桥梁地基勘探深度的建议．

简介：文章在分析张謇与南通旅游的关系基础上,论述了张謇历史遗迹资源开发现状及其对策,从开发山水旅游、开发园林公园旅游、开发实业旅游、开发博物馆旅游、开发小巷旅游、开展旅游营销宣传等六方面提出了以张謇历史遗迹为核心的南通旅游开发策略。

简介：习近平同志就加强国有企业党的领导、加强党的建设强调指出:'要在深化国有企业改革中,始终把加强党的领导和完善公司治理结构有机统一起来,把党的领导总的要求、党对国有企业领导的要求、党建工作总的要求纳入公司的章程,要把党的领导和公司的各项治理结构有机结合起来,把党建这种制度优势内嵌到公司法人治理结构中。'中铁十六局集团物贸公司主动适应政治新常态,坚持党建与生产经营融合协同发展战略,培育共识、共建、共担、共进的发展新格局。

简介：近年来,多媒体技术以其独特的优势被广泛应用于高校教育教学中,使用多媒体辅助教学已成为当今教学的主流,但是,多媒体应用也存在一系列的问题,一定程度上影响和制约着教学效果。因此,分析多媒体技术在教学中的优势与问题,探析多媒体教学的特征与原则,以期深度应用促进教学效果的提高。

简介：结合工程实践对强夯法处理地基的加固深度和主夯、满夯单击夯击能的匹配问题进行分析和探讨。

简介：目前评价沥青面层的松散与磨光程度主要依靠主观判断的方法,速度慢、安全性低。理论上构造深度指标与沥青面层的松散与磨光程度具有良好的相关性。本课题研究采用激光断面仪快速检测手段,通过室内成型不同沥青混合料试件得到构造深度变化区间,选取不同松散和磨光程度的试验路段,建立主观经验判断与构造深度大小的对应关系,从而构建沥青面层松散与磨光程度的分级评价标准,最后给出了工程应用示例,为快速、有效的评价沥青面层松散与磨光程度提供参考依据。

简介：分析中国高职院校校企合作的现状,针对航海类专业教学实践性强的特点,从符合国际海事组织（IMO）STCW公约马尼拉修正案要求的实际出发,探究校企深度融合的＂双向四段＂高职航海类专业人才培养理念和培养模式,并对此新的培养模式的实践成果进行归纳。

简介：中国应继续创新融资体系,鼓励金融机构深度参与一带一路建设,促进金融机构在＂一带一路＂倡议下发挥更大的作用。2013年,习近平总书记首次提出＂一带一路＂倡议,至今已到了第四个年头。在此期间,中国政府和相关机构在推动＂一带一路＂建设方面付出了巨大的努力,并与＂一带一路＂沿线国家在基础设施建设、交通运输网络建设、经贸合作等方面取得了良好成绩。

简介：从车站的角度论述了涉及车站运输方面的几个重要信息系统的功能、分析管理、技术和使用中出现的一些现象,探讨系统资源整合深度利用的可行性、方向性,对利用信息技术保障推进车站岗位优化配置有一定的参考价值.

简介：积雪灾害主要指自然积雪、风吹雪、雪崩．本文分析研究了积雪灾害的特征、类型、影响因素、发生机制、规模以及发生的规律等，探讨了最大积雪深度、最大风速的计算方法，从而为铁路选线设计提供评价依据，为工程设置提供定量基础．

简介：鉴于目前海上风机的安装主要借助自升式风电安装平台,为保证自升式风电安装平台吊装的安全性,开展平台插桩入泥深度的计算方法研究.考虑到相邻土层的影响,提出海底多层土极限承载能力的计算方法,并将其与实际施工记录及有限元分析结果相对比,验证该方法的准确性,为海上风电装备的施工提供参考.

简介：据了解，继去年我国摩托车产销量创5年来新低后，今年上半年，我国摩托车行业产销量分别是112745万辆和1145．36万辆，产销量同比累计下降3．05％和2．42％。摩托车产销量的波动，牵动着众多摩企人的神经．“如今．面对人民币升值、

简介：提出了一个全新的动态公交客流预测模型,使用智能卡数据和网络爬取的常州市兴趣点(POI)数据、天气记录数据,建立一种特征融合的长短期记忆递归神经网络(Feature-fusionLSTMRNN)模型,并应用于常州市地面公交客流集散点的智慧卡(SmartCard)刷卡客流预测.将以上模型用于刷卡客流预测实验,结果表明经过良好数据训练后的特征融合的长短期记忆递归神经网络可以在刷卡客流预测中保持较高的稳定性、准确性和泛化能力.