礼俗性消费的文化意蕴、功能及引导探析

从文化视阈考察礼俗性消费,可以发现礼俗性消费本身即是一种文化形态,主要表现在两个方面:一是"礼""情"应"志于道""据于仁";二是"礼""情"应把握"度",趋向于"和".认为礼俗性消费文化具有重要的德育功能,政府应加强对礼俗性消费的引导,倡导移风易俗、革故鼎新,大力激发礼俗性消费的德育因子,不能让礼俗成陋俗,更不能让礼俗性消费成"债"、成"灾".     

集团管控模式浅析

我们在谈到集团管控时,总是喜欢去探讨管控的力度,即集权还是分权?其实,集团管控并没有如此单纯.其集权或分权管理的力度不仅与管理者的意愿有关,还受集团构成及发展战略的影响.     

当代城市轨道交通综合枢纽理论研究与发展趋势

轨道交通重新定义了当代城市的空间与时间,轨道线网对于城市空间发展有重要的引导作用,也决定着城市空间的效率。如果说轨道交通是大城市运转的主动脉,城市轨道交通枢纽对于城市如同心脏一样重要,保障整个城市交通系统的运行、决定整个城市运转的效率。正是由于城市轨道交通枢纽的交通重要性与复杂性,规划设计实践中交通组织以及交通效率成为重点,枢纽对于城市的催化作用以及枢纽本身空间的多重职能却往往无力顾及。轨道交通枢纽规划设计理论也因视角的多重性和体系的离散性,让人很难既抓住核心又理清脉络。本文从轨道交通枢纽规划设计工作的核心出发,将轨道交通枢纽理论分为交通视角与城市视角两个方面,通过对轨道交通枢纽研究的梳理和比较,阐释当代轨道交通枢纽的内涵与本质,梳理分类与特征、枢纽选址、空间布局和换乘效率等问题,旨在通过多重视角的轨道交通枢纽分析,揭示未来轨道交通枢纽发展的方向和趋势。     

UCM模块的状态位及其应用

一、前言 UCM是单元控制装置(Unit ControlModule)的简称,它是美国FOXBORO公司生产的集散型控制系统SPEC7RUM系统中的主要控制设备,它的过程控制功能是由其控制器里的一套功能强,且又灵活的控制算法(固化的子程序)实现的。这些控制算法     

综合性电力设计企业在“双碳”目标下的业务转型与商业模式研究

随着“双碳”目标的提出,能源行业以生产和排放的高碳化特征,成为实现“双碳”目标的主战场。结合“双碳”目标下各领域的政策文件解读,分析综合性电力设计企业在“双碳”目标下的市场机会,同时基于课题组对17家综合性电力设计企业的书面调研,从设计企业自身优劣势出发,提出在“双碳”目标下的业务转型方向、业务开发模式和商业模式创新等方面的策略与建议。     

碱水解法测定乳及乳制品中脂肪的含量

目的建立简单、快速的碱水解法测定乳及乳制品中脂肪的含量。方法取0.5 g样品于离心管中,用10 mL纯水复溶后加入2 mL氨水(25%)水解并65℃水浴20 min。加入乙醇沉淀蛋白质并使用乙醚、石油醚提取样品中脂肪。将上清液提取至收集瓶中,蒸干提取液,称量收集瓶前后质量,计算样品中脂肪含量。结果此法测得样品脂肪含量为26.53 g/100 g,结果相对偏差为0.37%。测定值在质控样品值满意区间内,且符合国标规定的两次独立测定结果之差≤0.3 g/100 g的要求。结论本法测定乳及乳制品中脂肪的含量具有简便、快速、重现性好的优点,适合实验室日常样品测定及考核使用。     

储备补充耕地全生命周期信息化管理建设

针对传统单一的被动式耕地保护监管模式,本文通过对土地整治项目档案的数字化,以"储备补充耕地+地理信息+互联网"为依托,实现土地整治项目的全生命周期监管,并基于信息化外业监管核查、视频监管核查及遥感影像监督复核等方式,打造"空天地"一体化全方位多源监管,建立常态化、立体化、制度化的主动预警式耕地保护智能化全过程监管核查新...     

基于SCADA数据驱动的风电机组状态监测

监测控制与数据采集(SCADA)系统广泛部署于各大风场的风电机组上,其采集的SCADA数据可用于风电机组的状态监测。为了更有效地捕获SCADA数据中的空间关联性,可以改进Inception v1方法建立1D＿Inception v1模型提取SCADA数据中的空间多尺度特征,以更准确地对风电机组进行状态监测。实验结果表明,该模型提供了一种端到端的数据驱动方法,可以直接从SCADA原始数据中学习空间关联性,给出故障诊断结果,相较于传统方法有着更高的准确率。使用基于1D＿Inception v1模型的数据驱动方法,可以及时、准确地对风电机组进行状态监测,降低风电机组的运行和维护成本。     

无模型强化学习研究综述

强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化.常用的强化学习算法分为模型化强化学习(Model-based Reinforcement Lear-ning)和无模型强化学习(Model-free...     

电化学沉积制备高比电容 铁钴复合硫化物超级电容材料

金属硫化物被认为是超级电容器电极材料最有希望的候选者,二元金属硫化物之间的协同作用可以改善材料的电化学性能。以泡沫镍为基底采用电化学沉积法合成了三维片状的铁钴复合硫化物。通过探索试剂比例、沉积时间和沉积电位对电化学性能的影响,以此获得最佳的实验条件。该材料在电流密度为1A·g~(-1)下的比电容为2802F·g~(-1),经过1000次循环后,电容保持率为54.9%。