精致化纸浆模塑制品及关键制备工艺参数优化

为制备精致化纸浆模塑制品并研究关键加工工艺参数对其平滑度、光泽度的影响,以牛皮纸二次纤维为原料,在 全自动纸浆模塑机组上进行实际生产操作试验,用sPss软件进行极差分析和重复方差分析,对关键加工工艺参数进行 分析优化,得出较优的工艺参数为：打浆度25。SR、施胶剂用量1.5%、热压整型温度110℃和压力5 MPa。各参数影响 的主次顺序为：热压压力>打浆度>施胶剂用量>热压温度。研究表明提高热压压力,增加施胶剂用量,调节打浆度和 热压温度均可提高纸浆模塑制品的平滑度和光泽度     

“二维多层次”社会养老服务体系构建

文章从需求的视角分析安徽省居民个人特征差异对传统三种养老服务模式的不同偏好,得出居家养老服务模式仍然是安徽省居民的首选,但这出现了理论与实践的悖论,原因是政府和理论界普遍接受的“三维多层次”的养老服务体系存在定位模糊、功能不明确等弊端,因此有必要对安徽省社会养老服务体系进行重构.指出“二维多层次”的社会养老服务模式的重建是从需求出发的合理选择.     

生产性服务业集聚外溢效应的实证检验

文章以传统产业剥离过程中空间集聚与专业要素集聚的外溢效能的空间差异为研究对象,选取外商投资、国内资本、交通便利、文化教育等参变因素,结合专业化效率和产业多样化空间集聚,采用广义最小二乘法对生产性服务业集聚外溢效应进行估计.结果证实:生产性服务业的外溢技术红利已不再因交通便利而迅速增加,东部区域相对我国中西部地区具备更为显著的外溢经济推动特性,但其外溢效应主要依赖于这一区域相对集中的产业中间品供给,以及由原先制造业等产业中获得的丰富分支剥离.     

基于偏最小二乘回归的COCOMO模型校准方法

准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义.COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一.文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题.采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度.     

纵向数据下工具变量线性回归模型的经验似然推断

文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,基于工具变量和二次推断函数方法,提出了回归参数的经验对数似然比统计量.在一些正则条件下,证明了所提出的经验对数似然比统计量渐近于标准卡方分布,由此构造兴趣参数的置信域.     

汽车“二次碾压”的哲学反思

近年来,交通事故不断增多,其中最引人关注的是“二次碾压”。这一现象在社会上引起了激烈的讨论。从目前我国出现的“二次碾压”事故的现状入手,深入分析其产生的原因,提出解决问题的途径,以避免类似悲剧的重演。     

基于车辆振动响应间接识别桥梁频率的模型试验研究

为证明采用过桥车辆振动信号可以识别桥梁多阶振动频率,搭建了缩尺车桥耦合振动模型进行试验,研究了各类影响因素下采用二轴试验车对桥梁频率的识别效果。首先,介绍了缩尺车桥耦合振动的模型梁和试验车;其次,分析了传感器分别安装于模型梁、试验车底座和试验车顶座的振动信号,并对比这3种振动信号对桥梁频率的识别效果;最后,研究了悬架刚度、车身质量、路面粗糙度和运营车流激励对试验车间接识别桥梁频率的影响。结果表明,试验车底座的振动传感器可以识别得到桥梁前3阶竖向振动频率和前2阶扭转振动频率,与安装于桥梁振动传感器的频谱大致相同,说明该传感器不受车体振动影响;试验车顶座的振动传感器可以准确识别桥梁第一阶竖向振动频率,但是桥梁高阶频率受到车体自身振动频率干扰较难识别。各类影响因素主要影响试验车顶座振动传感器的桥梁频率识别效果,对试验车底座振动传感器的桥梁频率识别效果影响很小,证明了所设计试验车在间接测量桥梁动力特性的优越性。     

消费的二维结构对直播消费的影响分析

近些年,随着自媒体的快速发展,直播消费模式逐渐被大众接受,直播卖货渠道也成为许多商家卖货的首选,网红直播每天上千万的销售量已经引起业界人士的广泛关注。文章从商品的功能性和享乐性出发,构建消费的二维结构,研究消费的二维结构对直播消费的影响。     

对进一步学习贯彻《二次创业指导纲要》的几点认识和思考

进一步学习贯彻《纲要》,要提高对《纲要》特有属性的认识;进一步学习贯彻《纲要》,要对照《纲要》查找差距,整改提高。     

基于模糊决策树的企业人力资源推荐方法研究

在人力资源推荐过程中,由于对人才数据信息分析精度较低,导致推荐结果中未达成合作关系的情况较为明显,为此,提出基于模糊决策树的企业人力资源推荐方法研究。结合人才数据覆盖要求和信息粒特异性要求之间的矛盾关系,将二者的乘积作为目标函数,在实现乘积最大值条件下设置了模糊决策树的信息粒,并构建了二型模糊决策树,设置了包含“0”和“1”两种输出结果的分支结构后,通过拟合企业人才需求信息与二型模糊决策树中各个节点之间的关系,确定需求数据的传输方向,并将输出结果综合取值最大的人才作为最终的推荐目标。在应用测试结果中,设计推荐方法下未达成合作关系的占比低于20.0%,其中以企业和人才为主导的占比分别为12.39%和5.82%,明显优于对比方法。