大藤峡水利枢纽工程业财一体化集成建设探析

大藤峡水利枢纽工程建设规模大，投资额度大，施工周期长，建设资金来源多元化，相关利益群体多。随着工程建设全面铺开，原有的业财流程机制已逐步制约财务管理向清晰化、体系化方向发展，为解决财务管理中存在的业财流程孤立、工程核算粗犷、双账并行难度大、中央基本建设项目竣工财务决算要求高等问题，在智慧大藤峡框架下，通过业财一体化集成建设，重建核算账套，打通与项目管理系统数据流，拓展多系统全模块集成联通，将竣工财务决算的工作要求前置到工程建设过程中，逐步建立智慧财务管理体系。     

关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

国内纸业速览

◎孝感金凤凰扩增产能签约80万t/a包装纸项目3月12日,湖北省孝感市孝南区举行了2021年一季度招商引资项目集中签约活动。本次签约的17个项目中包含金凤凰纸业(孝感)有限公司投资的80万t/a环保包装纸及配套产业设施等一体化项目。项目建成后可新增产值40亿元,预计2021年上半年开工,争取在18个月以内再造一个现在规模的金凤凰,达到总产值100亿元的生产规模。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

印度一次性卫生用品市场

随着近年全球经济的一体化,新兴市场成为全球资本的追逐对象,在金砖四国中,印度市场也吸引了全球的目光,本文从印度的官方网站,卫生行业研讨会分享的数据,以及通过近几年和印度当地客户的沟通和走访,整理归纳了一些数据和信息,希望能给行业的同仁们提供一些参考,也希望能有行业同仁不吝指正。