“新医改”背景下我国村卫生室管理与维护的标准化:现状、问题及建议——基于全国76家村卫生室的问卷调查

本文以标准化途径为指导方向,采用了问卷调查的方法,对全国76家村卫生室进行了实地走访调查。根据调研结果,本文从业务用房的选址布局、经营管理、设施设备、医疗服务四个方面详细阐述了农村医疗设施管理与维护现状;继而,从中发现了村卫生室存在资产管理混乱、设施设备差异较大且脱离实际需要、维护缺乏的问题。     

纺织服装企业组织学习对战略导向选择的中介效应

为了深入分析我国纺织服装企业在复杂多变的竞争环境中采取何种战略决策来提升企业绩效,通过对全国知名纺织服装企业的问卷调查,获取184份有效样本,运用回归分析法探讨了战略导向对企业绩效的作用关系,并分析了组织学习对二者的中介效应。研究发现：我国纺织服装企业在战略决策过程中应进一步强化组织学习,战略导向对企业绩效的影响作用还需通过企业内部的组织学习发挥效用;与此同时,我国纺织服装企业在关注市场导向和技术导向的过程中,应适当向技术导向倾斜,这也是企业面向顾客多样化需求必须做出的创新选择,能够有效提升我国纺织服装企业的创新能力,适应市场需求。     

沉淀法制备BAO-ZrO2(BSZ)纳米粉体研究

通过采用氯氧化锆(ZrOCl₂)、BaCl₂水溶液与NaOH共沉淀反应,生成钡稳定氧化锆的前驱体,该前驱体经过预烧结后得到BaO-ZrO₂粉体.研究了搅拌速率、pH值、反应温度、预烧结温度对粉体结晶度的影响.通过分析BSZ粉体的X射线衍射（XRD）和扫描电镜（SEM）结果得出,搅拌速率为280 rad/min、pH值为10、反应温度为80 ℃、预烧结温度为800 ℃是合成BSZ粉体的最佳工艺条件.      

冷冻干燥法制备甜杏仁油微胶囊

以酪蛋白、麦芽糊精为壁材,甜杏仁油为芯材,优化确定最佳微胶囊化工艺,采用冷冻干燥法制备甜杏仁油微胶囊。结果表明,利用冷冻干燥法制备甜杏仁油微胶囊的最佳配方为芯材含量22%、乳化剂含量2.2%、酪蛋白含量5%、均质时间7min。在此条件下,得到甜杏仁油微胶囊粉末质地疏松,包埋率85.83%。     

人工湿地系统应用于化机浆废水深度处理展望

阐述了人工湿地系统的基本概念、特点和原理。与化学浆中段水和二次纤维废水比较,高度封闭循环的化机浆生产线用水量少,排放废水具有浓度高、污染物处理难度大等特点,在物化絮凝和二级生化处理之后,需要进一步处理,以达到GB3544-2008标准第二阶段指标的要求。目前的化机浆废水深度处理手段,投资大、运行费用高,急需技术上的突破和升级,而人工湿地废水处理系统,具有投资省、运行费用低、实施容易等特点,可望作为化机浆废水深度处理手段的选项。     

综合物探法在攀枝花大田地区铀矿勘查中的应用

介绍了音频大地电磁测量法（Audio-frequency magnetotelluric sounding,ATM）和地面高精度磁测法的基本原理,以攀枝花大田地区铀矿勘查为例,阐述了综合物探法在探测深部构造及岩性划分方面所取得的成果,结果表明：综合物探法在攀枝花大田地区铀矿勘查工作中成效显著,可供类似勘查工作参考。     

液压支架用防冻液检验方法的研究

针对液压支架用防冻液产品的特点,对相关标准和试验方法进行研究,并参照MT76-2011《液压支架用乳化油、浓缩液及其高含水液压液》煤炭行业标准,提出了液压支架用防冻液主要性能的检验方法。     

微晶纤维素的现状及其前景

微晶纤维素是可自由流动的纤维素晶体组成的天然聚合物,它是天然纤维素经稀酸水解并经一系列处理后得到的极限聚合度的产物。微晶纤维素作为天然植物纤维原料已经进入全面应用阶段。本文论述了微晶纤维素的特性、理化性质、制备方法及其应用,较全面地介绍了微晶纤维素。     

绿色建筑节能技术增量成本与效益研究

由于绿色节能技术的运用使得绿色建筑的初期成本高于普通建筑,这成为了绿色建筑推广过程中的制约因素。所以有必要对节能技术的增量成本和效益进行分析。对绿色建筑中常用的节能技术,并基于费用效益理论对节能技术产生的各部分增量成本和效益进行分析,构建增量成本与效益模型。在此基础上对节能技术产生的增量效益进行量化处理,得出增量效益和增量成本回收期的计算公式。为人们能够合理选择绿色建筑节能技术提供理论依据。     

基于注意力机制和多关系事件的时序知识图谱推理

时序知识图谱推理是将时序信息引入知识表征学习和知识推理任务中,旨在推断事件在未来的演变趋势.针对大多数时序知识图谱推理方法存在跨时间实体与关系推理能力有限的问题,提出基于多关系事件和注意力机制的时序知识图谱推理模型（Attention Events Network,Attn-Net）.为利用时序知识图谱中推理任务与时序事件的关联信息,往往需要设计专门的、复杂度高的时序编码器.然而循环神经网络作为最常用的一类序列编码器,忽略了序列节点与任务之间的关联程度,并不能很好适用于知识推理.文中提出了使用自注意力机制序列编码模型来融合序列的历史信息,计算推理任务与时序历史信息的注意力标量,从而得到更准确的历史事件关联信息编码.在此基础上,使用注意力机制优化多关系邻域聚合器,根据不同关系下事件关注程度计算得到实体的邻域表示,从而获得更准确的事件编码,最终获取了更准确的实体邻域向量表示.在WIKI和YAGO数据集上实验表明,Attn-Net的效果分别提升了1.5%和2%,且有效提高了时序知识图谱推理的能力.