简介:摘要:徐州中联水泥有限公司(以下简称徐州中联)坚决贯彻落实习近平总书记生态文明思想,主动扛起生态文明建设的政治责任,切实做好绿色矿山,努力实现与自然、社会和谐发展。
简介:摘要:三元乙丙橡胶(EPDM)因具有优异的加工性能、电绝缘性和硫化后的低压永久变形性等特点,在各类工程中得到了广泛的应用,本文主要研究三元乙丙橡胶(EPDM)在汽车中的应用,为深化和完善三元乙丙橡胶(EPDM)性能、细部处理的设计提供一些参考依据。
简介:摘要:随着我国煤炭价格市场化改革的不断深入,煤炭市场的价格走势一直成为各方关注的重点问题。本文考虑了煤炭价格的多种影响因素,采用套索(Lasso)模型作为煤炭价格模型的线性建模方法对煤炭价格进行预测,借助秦皇岛港5000千卡/千克动力煤平仓价数据进行模型检验,结果证明此模型预测结果精度较好,能在一定程度上预测出煤炭价格的变化趋势。
简介:摘要:洪水是自然灾害中威胁人们生命和财产的严重事件之一,因此洪水管理至关重要。本论文探讨了水文预测模型在洪水管理中的关键作用和应用。首先,文章介绍了洪水的定义和成因,以及洪水对社会和环境的广泛影响。接着,对水文预测模型进行了概述,包括不同类型的模型和数据采集方法。然后,详细讨论了水文预测模型在洪水管理中的应用领域,包括洪水预测与警报系统、洪水风险评估以及洪水管理决策支持。此外,本文还探讨了水文预测模型所面临的挑战,如数据不确定性和模型复杂性,并提出了应对策略。总之,水文预测模型为洪水管理提供了强大的工具,有助于降低洪水风险,提前预警,加强决策支持,进而推动更有效的洪水管理策略的制定和实施。
简介:论文摘要:塔台位置和高度的研究确定涉及因素较多,是机场建设过程中重要环节和关键部分。为确保塔台位置和高度的安全性、科学性和适用性,在考虑塔台各项影响因素的基础上,建立塔台位置和高度分析模型,以获得塔台位置和高度最佳方案,为决策提供有力参考。
简介:摘要:班组管理是企业管理的基础,班组建设是所有组织活动的基本工作单元。班组的组织充满活力,班组管理的质量可以从侧面反映公司的整体水平,而班组长是影响整体水平的核心人物,优秀的班组长可以在整个班组中拥有出色的战斗力,企业领导者是生产的领导者,作为终端生产者和管理者,具有生产和管理的双重职能。过去几年,改革步伐始终加快,班组长的管理职位与日俱增,他们的整体素质和管理水平关系到改革战略的成功实施和高级政策决定的有效执行,然而,由于各种原因,一些班组长进入了错误的管理领域。本文分析了班组长的能力模型和能力提升,并考虑了班组长适当能力模型的内容和重要性,提出了几种规划方法和计划,以规划如何有效地提高班组长能力。
简介:摘要:水利工程是国家重要的基础设施,我国是世界上水库大坝数量最多的国家,工程安全事关国计民生和公共安全,推进传统水利工程向新型水利基础设施转型,加快已建水利工程智能化改造,推进数字孪生水利工程建设,为水利工程安全高效运行提供有力保障。为整体提升在建水利工程智慧化管理能力,通过数字孪生平台建设,赋能建设期工程施工管理、运行期业务应用。在已建信息化系统的基础上,结合数字孪生水利工程建设要求和目标,构建工程数字孪生平台总体架构,按照工程建设、运行调度、工程维护等管理业务需求,建设水资源调度、航运调度、工程安全监控等业务系统,为更加合理、有序地推进数字孪生水利工程后续建设提供思路。
简介:摘要:本文围绕建筑安装工程的成本效益评估展开研究,对建筑安装工程的成本组成进行了深入分析,包括人力成本、材料成本、设备成本和管理成本等方面。构建了成本效益评估模型,考虑了项目的投资、运营成本和预期收益等因素,并强调了模型的灵活应用和数据收集与分析的重要性。通过模型应用案例分析,验证了评估模型在实际项目中的有效性,并指出了存在的问题和改进空间;同时,展望未来,提出了结合新技术、创新模型的发展方向,以适应建筑安装工程项目管理的新需求和挑战。本文的研究为建筑安装工程项目的经济决策提供了科学依据,促进了项目的经济效益和社会效益的最大化。
简介:摘要:本文围绕建筑安装工程的成本效益评估展开研究,对建筑安装工程的成本组成进行了深入分析,包括人力成本、材料成本、设备成本和管理成本等方面。构建了成本效益评估模型,考虑了项目的投资、运营成本和预期收益等因素,并强调了模型的灵活应用和数据收集与分析的重要性。通过模型应用案例分析,验证了评估模型在实际项目中的有效性,并指出了存在的问题和改进空间;同时,展望未来,提出了结合新技术、创新模型的发展方向,以适应建筑安装工程项目管理的新需求和挑战。本文的研究为建筑安装工程项目的经济决策提供了科学依据,促进了项目的经济效益和社会效益的最大化。
简介:摘要:本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型,以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术,具有强大的特征学习和数据处理能力,能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息,为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战,以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后,详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中,本研究采用了多种深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。
简介:上海现代建筑装饰环境设计研究院有限公司是上海现代建筑设计(集团)有限公司下属的子公司.成立至今已有近20年的发展历史.是上海首家将环境设计冠于名前从事室内外环境设计的专业化企业:并是上海市建筑学会常务理事单位、上海市景观学会副理事长单位、上海风景园林学会理事单位、上海园林绿化行业协会理事单位。公司始终以室内装饰设计、环境景观设计、建筑与建筑改建设计为三大主业.形成的“延伸服务”包括:图文渲染设计,环境艺术设计(含软装饰设计及雕塑设计)、标识设计、机电设计、装饰施工管理、技术经济概算以及艺术灯光设计等“一体化”专业服务。