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1.
2月21日,海底捞2021年最高亏损45亿元的消息引发关注。公司盈利警.告称,2021年净利亏损约38亿元-45亿元;营业收入预计超过400亿元,增长超过40%。该消息一出,2月21日港股餐饮板块大跌。其中,海底捞股价大跌6.04%,九毛九跌4.26%,快餐帝国跌3.53%,呷哺呷哺跌2.85%。海底捞将2021年业绩亏损归因于2020年、2021年门店网络快速扩张,以及公司内部管理问题等对经营状况带来的冲击。 相似文献
3.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
4.
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。 相似文献
5.
文章提出一种以四氢萘(Tetralin,THN)为溶剂预处理生物质快速热解的方法,以实现生物质中羟基(氧)有效转移到酚类化合物中,降低热解油酸类含量。热解实验采用固定床反应器,考察了热解后气、液、固产率,采用气相色谱仪、气质联用仪及傅里叶红外光谱仪分别对热解气、液、固进行分析,结果表明,THN预处理能够有效提高核桃壳(Walnut Shell,WS)的液体产率。对热解后液体产物组分分析发现:THN预处理后液体产物中的酚类含量升高,酸类含量降低,且THN添加量越大,这种趋势越明显;当WS和THN质量比为1∶0.5时,液体产物中酚类含量为59.6%,较理论值(33.11%)增幅最大,且液体产物中几乎无酸类物质,对生物油品质提升效果最佳。 相似文献
6.
随着文化和旅游持续融合发展,充分运用动漫游戏等新兴文化产业,以创新文旅类型,满足群众对文娱体验的多元需求,是数字经济格局下文旅产业高质量发展的重要课题。"动漫旅游"作为日本重要文旅类型之一,对日本振兴地域、激活经济、再现城市魅力有着重要意义,因此探讨日本动漫产业在文旅规划中的创新思路和方法策略,有利于拓展中国文旅规划新兴模式。通过对相关实践案例梳理总结可知,日本"圣地"型动漫旅游是以地域振兴为目标,多元合作体制为依托,游客特殊需求为导向的创意性文旅规划模式。结合中国实际情况,提出呼应动漫场景、构建主题游线以及协同交互环境三大规划策略,以期为中国数字经济格局下文旅规划提供可借鉴经验。 相似文献
7.
针对某款发动机曲轴的扭转共振问题,提出了一种来源于模态惯量法的扭转减振器(torsional vibration damper,简称TVD)参数优化方法。将曲轴多自由度扭振模型等效成单自由度扭振模型,通过对Den Hartog的最优同调设计理论进行研究推广,提出了TVD失调与过调的概念。以此为理论依据,针对TVD与曲轴耦合后在多个频率激励下均会出现扭转共振的特点,以曲轴Hub端的Overall角加速度曲线与理想直线的最大相对误差最小化为目标函数,以TVD频率调整因子为优化变量,建立了优化模型。计算结果显示,使用该优化模型能够更好地实现TVD与曲轴的合理匹配。试验测试结果表明,使用优化后的TVD能够降低发动机Hub端的扭振响应与加速噪声峰值,提升整机的噪声、振动与声振粗糙度(noise, vibration, and harshness,简称NVH)性能。 相似文献
8.
9.
本文通过调研江西省河湖管理范围内渔光互补光伏发电项目开展的实际情况,针对存在的问题,提出相应的对策和建议,为有效开展河湖管理范围内光伏发电项目提供一定的参考依据。 相似文献
10.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献