农村光棍成因及治理机制研究

以驻村扶贫点滇西南L县X村的光棍为研究对象,侧重个体精准性,强调个体因果性的特征,运用小数据分析该村光棍的贫困特征和生成原因,基于马斯洛需求层次理论探索光棍内生动力激发机制.研究表明:农村光棍趋于年轻化,形势严峻;光棍成因受到外部资源匮乏的限制,又受到自身资源缺陷的制约,内外因相互影响,但外因只有通过内因才能发挥作用.探讨通过需求原理激发光棍群体的内生动力,构建长效治理机制,让光棍群体最大限度实现人生价值,提升社会获得感和幸福感.     

地域文化元素在室内陈设设计中的应用

随着人们的生活水平变得越来越高,人们的生活物质世界也变得越来越丰富多彩,大家对于生活中也就有着更多的精神文化追求,其中最根本的就是人们对于自己的生活空间和生活品质也有了更高的追求,此时就需要室内设计师在设计的过程中不断的融入新的元素和提出新的要求。本文通过对地域文化元素和室内陈设设计的概念进行全方位的解读,之后再进一步对地域文化在室内陈设中的应用进行具体的分析,希望能够更好地给大家一些参考性意见。     

滇民族文化视域下视觉设计艺术语汇系谱化研究初探

云南多民族传统文化因其广袤丰富而形成独特的艺术视野。尽快建立一套有代表性、具权威性、较完整翔实的滇民族视觉设计艺术的语汇系统,为相关学术研究提供有价值有创新的文本资料,是现代设计艺术教育工作者肩负的历史使命。本文就开展该项研究的思路提出了初步的设想和可行的方法,重点提出滇民族文化视域下设计艺术语汇的搜集、补遗、归纳、整理工作凸显系谱化,旨在对时代进程中塑造与传播本土民族表征式、符号性的视觉设计艺术发挥积极的作用。     

应用M-MIVM预测含钛渣系组元活度

 在钢铁冶炼过程中,随着护炉钛材料和含钛铁矿石的应用,大量的含钛炉渣被生产出来。由于缺少多元含钛渣系的热力学数据,限制了钛资源综合利用技术的深入发展。因此,应用改进的分子相互作用体积模型(M-MIVM(FII)),预测了基础渣系Al₂O₃-CaO-SiO₂、FeO-MnO-SiO₂和含钛渣系FeO-MnO-TiO₂、FeO-SiO₂-TiO₂、MnO-SiO₂-TiO₂、Al₂O₃-CaO-FeO-TiO₂中各组元活度,并与试验值比较。结果表明,M-MIVM(FII)的预测值与试验值符合较好,6个体系总的平均相对误差为11%,该精度处于Turkdogan提出的30%以内的试验误差范围; M-MIVM(FII)在参数拟合与活度预测能力方面均优于MIVM,该模型对多元含钛熔渣体系组元活度具有更好的预测效果。在此基础上,应用M-MIVM(FII)预测Al₂O₃-CaO-SiO₂-TiO₂熔体中TiO₂活度,并分析其影响因素。结果表明,TiO₂活度预测值与试验值吻合良好,且随炉渣碱度、Al₂O₃含量的增加而降低,该规律与试验规律相一致。M-MIVM(FII)仅通过拟合子二元系活度或者直接由无限稀活度系数就能够预测多元熔体的热力学性质。     

BIM下的商业地产运维管理应用分析

BIM技术作为当下建筑行业的新型技术,其在建筑行业的科学应用,符合当前社会经济发展形势。本文将基于BIM技术,分析其在商业地产运维管理中的实际应用,探讨构建商业地产运维管理体系的策略,推进管理理念及策略的创新及优化,以逐步减少商业地产运维成本,完善相应的管理模式,促进企业经济效益及社会效益的提升。     

基于云计算的能效评估方法研究

随着经济社会的不断发展,云计算作为一种新型的绿色计算模式,逐步被应用于相关领域中。围绕云计算相关内容展开,介绍并分析了云计算环境过程中能效评估的模型、测量方法和计算方法,以促进我国云计算技术的进一步发展。     

《民法典》融入高职思政课的思考

《民法典》颁布后,思政课应该如何及时地将相关内容融入教学,并使之有效地进入学生头脑?《民法典》内容进课堂对国家法治建设具有怎样的意义?从《民法典》进高职学校所开设的思政课这一视角,探讨《民法典》相关内容融入思政课的必要性,对如何融入教学的整体思考,以及融入教学的切入点和注意事项.     

重油催化裂解副产石脑油资源利用的工艺研究

重油催化裂解(DCC)副产石脑油组分复杂,富含芳烃、环烷烃和二烯烃,无法直接用于汽油调和,需对副产DCC石脑油加氢后进行分离获得高附加值产品。为减少设备投资和环保压力实现资源循环化利用,本试验在某工厂10万t/a苯抽提装置的产能基础上,注入加氢后的DCC副产石脑油,通过复杂原料适应性改造,最终获得合格的汽油和苯产品。试验中根据加氢后DCC副产石脑油的特点,通过调整汽提塔再沸器热负荷、抽提进料位置与回流芳烃位置和二次溶剂线补充溶剂等方法,探索一条资源利用DCC副产石脑油中高附加值产品的工艺路线。     

基于人工神经网络的一卡通数据挖掘

随着计算机技术、通信技术的进步,国民经济得以快速发展,各行各业的信息化程度越来越高。每时每刻都产生庞大的数据,对这些数据进行深入挖掘分析,有助于促进相关行业的发展。本论文将数据挖掘技术应用于校园一卡通数据分析中,通过分析相关记录,从中寻找出品学兼优、家庭贫困的同学供相关部门参考,结合必要的证明材料,使得更多努力学习的贫困学生得到助学金帮助。本文首先介绍了数据挖掘分析的整个流程,接着对人工神经网络算法进行详细的讲述,最后利用Rapidminer studio平台进行实验仿真。