持续深化服务流程与标准化建设

<正>随着物业市场的整体变革,递增式规模化发展给物业服务企业带来的管理风险也逐步显现。传统的物业管理模式已无法满足企业快速发展的需求。纵观行业发展,走在前沿的物业公司都在寻求市场规模化发展的同时,夯实运营,建立流程与标准化体系。作为绿色科技物业服务企业,第一物业服务有限公司(简称"第一物业")自成立以来,就坚     

用资本点燃企业提速引擎

正去年7月25日,距离第一物业挂牌新三板刚好过去一年,第一物业发布了企业战略新品"绿服务1.0",并获得由国际知名投资公司鼎晖投资领投,第一资产及六大国内顶尖投资公司中金证券、中信证券、信达证券、华融证券、长江证券、东北证券跟投的1亿元人民币融资。成为新三板挂牌物业公司成功获得资本关注的典型案例。缘何热衷新三板时下,物业服务企业登陆资本市场,用资本点燃企业提速引擎,已成为行业发展热点。物业服务企业争先恐后登陆资本市场(以挂牌新三板为例)的原因,我认为有以下     

电力市场仿真和培训系统的设计及实现

介绍了电力市场仿真和培训系统（PMSTS）的设计及实现。该系统基于 Net Framework框架结构，建立在统一的底层数据库之上，采用模块化结构体系、可视化图形界面，由教员台（客户/服务器结构）、学员台（浏览器/服务器结构）2部分组成，可以仿真不同电力网络在不同市场交易规则下的运行过程，达到培训、指导电力市场参与者的目标，并且对电力市场机制的设计和评估具有重要的理论参考价值。立足于电力市场运作的仿真和培训，该系统可以检验电力市场决策方案的合理性和有效性，能够帮助广大电力系统专业的学生及专业人员理解、熟悉电力交易机制，掌握市场规律。通过IEEE 30节点系统的算例，验证了该系统的有效性和实用性。     

一年打基础 二年上台阶 三年争先进——菏泽消防支队举行消防业务汇报表演

菏泽地区消防支队组建两年,团结奋斗,艰苦创业,各项工作取得了显著成绩,初步实现了支党委提出的“一年打基础,二年上阶,三年争先进的奋斗目标,走出一条欠发达地区做好消防工作的     

电力市场仿真和培训系统的设计及实现

介绍了电力市场仿真和培训系统(PMSTS)的设计及实现.该系统基于.Net Framework框架结构,建立在统一的底层数据库之上,采用模块化结构体系、可视化图形界面,由教员台(客户/服务器结构)、学员台(浏览器/服务器结构)2部分组成,可以仿真不同电力网络在不同市场交易规则下的运行过程,达到培训、指导电力市场参与者的目标,并且对电力市场机制的设计和评估具有重要的理论参考价值.立足于电力市场运作的仿真和培训,该系统可以检验电力市场决策方案的合理性和有效性,能够帮助广大电力系统专业的学生及专业人员理解、熟悉电力交易机制,掌握市场规律.通过IEEE 30节点系统的算例,验证了该系统的有效性和实用性.     

电力市场中市场力的辨识及监管

在电力市场中发电商利用其寡头垄断地位滥用市场力以谋取超额利润的行为，将会破环市场竞争秩序，损害市场效率，因而必须加以监管.阐述了影响市场力实施的各种因素，通过归纳分析市场力的各类指标介绍如何辨识和衡量市场力，最后提出了预防市场力的实施，和消除其危害的具体措施.     

油介质损耗因数异常的原因分析及处理

华电国际邹县发电厂油介质损耗因数测量值分散性较大,测量时存在放电现象。对采集的数据进行分析后,确定测量数值变化大的原因为2801电桥存在故障。更换2801电桥的油杯引线柱接头后,油介质损耗因数测量值稳定,内部放电的问题得到了有效解决。     

裂缝性低渗透率储层的开发地质研究问题——以克拉玛依油田八区乌尔禾组油层为例

本文以克拉玛依油田八区乌尔禾组储层为例,通过分析其沉积、成岩、构造和成油史对今储层性质——包括孔隙结构和构造裂缝特征的影响,提出了对带裂缝低渗透率储层进行开发地质研究的一些基本方法和思路,可供同类储层地质研究时参考。     

应用地球物理方法预测地层破裂压力初探

地层破裂压力预测对压裂工艺实施具有实用价值。本文就伊顿公式计算地层破裂压力梯度G_f=G_p [σ/(1-σ)](G_0-G_p)中,上覆岩层压力、地层孔隙压力和泊松比的确定,尤其是运用声波时差地球物理方法和岩石中分散泥质含量经验公式求取泊松比σ作了探讨,并用夏16井实例所计算的地层破裂压力与实测值相比,绝对差值仅0.2MPa。证明了这一结果是可信的,其方法是可行的。通过夏18、夏36井破裂压力梯度计算,证实了断裂或构造位置对其控制作用,指明了克—乌断裂控制了各油藏的破裂压力梯度的变化。     

微粒群神经网络在绩效评价系统中的应用

绩效评价系统是人力资源系统3P模型中的重要一环,是定期考察和评价个人或小组工作业绩的一种正式制度。利用微粒群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到人力资源管理系统中的绩效评价系统。最后通过在各级评价标准内按随机均匀分布方式生成的训练样本和测试样本来检测该微粒群神经网络。结果表明微粒群神经网络具有较强的泛化能力,应用在绩效评价系统中具有很高的评价准确率。