德国Hacoba公司参加5th OTEMAS展出

Hacoba公司在5th OTEMAS 4展厅4006展台展出其展品。 Hacoba Thread King H 1200全自动缝纫线锥形筒络筒机 该大部分设备能有效地加工所有的普通规格产品和生产较长的工业用缝纫线。自行生产的单锭安装在通用的机架上,用相关的微处理机控制调节准确的卷绕长度、运转速度、张力和理想的卷绕叠圈。最经济的具有圆筒形往复动程的实际速度为1800m/min,顺向机械式自动落纱系统具有最短的落纱时间。 Hacoba Allround Winder H     

分子印迹聚合物微萃取样品前处理技术研究（英文）

分子印迹聚合物微萃取是最近一二十年发展起来的一种新型样品前处理技术,集合了分子印迹技术和微萃取技术两者的优势,广泛应用于食品、药物、环境和生物等复杂样品的前处理,其研究也备受关注.本文综述了分子印迹聚合物微萃取技术在样品前处理中的应用进展,包括分子印迹固相微萃取、分子印迹搅拌棒吸附萃取、分子印迹磁性微球萃取和分子印迹整体材料微萃取,探讨了分子印迹聚合物微萃取样品前处理技术存在的问题和局限,并对其应用前景进行了展望.     

一种产品BOM展开及生成改进循环算法的实现

物料清单(BOM)是MRP、PDM等信息系统的核心数据,BOM的数据结构和BOM遍历和生成算法,是提高信息系统BOM运行效率的关键所在.文章比较了几种传统的BOM数据结构,根据递归法和层次法的基本原理,利用临时表的方式,提出了一种基于单层BOM结构的改进循环算法,解决了传统遍历算法中的效率低和不能直观显示BOM结构等问题.该算法在基于C/S模式的信息系统中进行了实际的应用,大大提高了系统的运行效率,取得了良好的实际效果.     

综合用户偏好和优先新品推荐的协同过滤算法

协同过滤算法是电子商务推荐系统中最重要的技术之一,基于传统的协同过滤推荐技术并未考虑到新商品有更多的推荐价值。提出一种改进策略,运用矩阵分解SVD算法、余弦相似性,将具有共同兴趣的用户聚簇分组,提取组内用户评价产品的特征向量,运用BP神经网络进行训练,预测用户组对未知产品的满意度。对于满意的新产品赋予较高的推荐等级,进行优先推荐。同时,也有效弥补了在传统的协同过滤算法中普遍存在着的冷启动、矩阵稀疏等问题。     

Web环境下数据过滤方法研究

网络技术的发展使得Web环境下的信息系统迅速增加。传统开发模式中,系统数据过滤代码不能复用、处理效率低,并且开发工作量大,影响系统开发效率。本文提出了新的数据过滤方法,把数据过滤程序与系统功能页面分离,将过滤程序文件布置到服务器端。要过滤的数据由数据过滤函数一次性进行数据过滤并反馈数据过滤结果以及提示信息。该数据过滤方法实现了信息系统数据过滤的灵活定制和软件复用,减少了开发人员的重复工作。     

简析企业品牌的命名价值与原则

一个成功的企业或品牌必须有一个好的名称,就像一个人的名字一样,它不仅仅是一个代号,而且在成功的背后还蕴藏着无限的价值。通常,一个企业的新产品在进入市场的时候,如果让人们能很快地认识它、接受它,首先要借助于它的名称。企业品牌命名的好坏,直接影响着消费者的视觉心理和消费心理,所引起的联想差别也很大,同时也影响着消费者对企业的认知度。