构建自身AMC平台，推动央企深化改革

深化中央企业改革，迫切需要央企减轻自身历史银行债务以“轻装上阵”。能否处理好银企债务中的历史问题，对于央企深化改革的成败至关重要。商业银行由于受财税监管核销政策限制及经济下行压力下盈利困难的影响，服务央企减债能力降低，导致银企债务处置矛盾频现且博弈激烈。金融资产管理公司（AMC）是缓解银企债务问题、加快资产重组盘活、控制金融风险的有效组织机构。新一轮央企改革需突破现有4家商业化AMC追求利润、财务性债转股等局限性，仿照政府AMC政策，构建央企自身的AMC平台，直接折扣处理部分难度大、关键性的银行贷款。     

试论柯亨对历史唯物主义的重建

针对历史唯物主义领域的“合法性”问题，柯亨便开始重建了历史唯物主义。由于柯亨采用了功能的解释方法使得它重建历史唯物主义的工作取得了不错的结果。而这种功能解释的方法能够发挥效用是因为柯亨自己重新地定义了社会生产力和社会生产关系的定义。柯亨对历史唯物主义的重建本质上是对哲学框架进行了重新的构建，在坚持马克思主义的哲学思想基础上，使历史唯物主义理论可以更加地清晰。     

浅谈后张法箱梁施工方法

本文从公路桥梁设计、公路桥梁施工及其他环节，结合本人的工程实践，分析了后张法箱梁施工方法。     

龙工在美“触电”,与ICP携手开拓市场

<正>2014年3月5日在美国Conexpo 2014展会上,龙工(福建)国际贸易有限公司与International Construction Products(ICP)联合举办新闻发布会。中国龙工控股有限公司执行董事、首席执行官兼总裁邱德波与ICP公司董事长Tim Frank及首席执行官Wes Lee共同出席发布会。发布会主旨内容为ICP作为一家在线直营商     

卫生陶瓷重烧修补料及修补方法的开发

近年来,随着国内陶瓷产业规模的不断扩大,陶瓷矿产资源日渐枯竭,燃料能源供应紧张。据统计,卫生陶瓷产品一次烧成的质量合格率约为86%~90%,在10~15%的废品中,约有2%可以通过重烧修补技术转变为合格品。如何扩大重烧修补范围,将剩余的残品数量进一步减小,是每个陶瓷工作者的责任,同时也能有效提高资源、能源综合利用率,减少有毒有害气体排放。因此研制一种卫生陶瓷重烧修补料及修补技术,是卫生陶瓷行业实现节能降耗、低碳排放,走可持续发展道路的重要举措。     

河北省煤与瓦斯突出因素分析及防治措施

河北省煤与瓦斯突出因素分析及防治措施河北煤炭厅李富辰，檀新忠河北省统配煤矿从１９７４年开始发生第一次煤与瓦斯突出至今，已有３个矿务局（不包括开滦局）、６个矿（井）发生过煤与瓦斯突出，据不完全统计截止１９９３年共发生煤与瓦斯动力现象８７次，突出总煤量５...     

祁东煤矿3224工作面导水裂缝带高度数值模拟

在分析祁东井田地质条件基础上，利用FLAC有限差分软件对煤层开采引起煤层上覆岩层的变化进行了模拟。分析了覆岩破坏规律，确定了3224工作面的导水裂缝带发育高度，并利用钻孔冲洗液观测方法得到的导水裂隙带发育高度对模拟计算结果进行了验证。     

TRIZ与六西格玛设计集成创新及问题定义阶段融合应用研究

针对目前TRIZ和六西格玛设计（DFSS）融合研究多停留在用TRIZ解决DFSS过程中存在的冲突,以及工程问题求解过程中关键问题无法识别的问题,急需将TRIZ与DFSS深入融合以解决工程实际问题。论证了TRIZ与DFSS融合的必要性和可行性;选取了DFSS的DMADV流程进行TRIZ工具的集成,构建了融合框架并阐述了其中核心关键技术;问题定义阶段是TRIZ和DFSS的重点融合阶段,提出了融合路线和实施步骤,并用柴油车辆供油系统设计实例加以验证。研究形成了一套完整可实施的TRIZ与DFSS融合创新方法,可为企业解决实际工程问题,为实现多方法融合创新应用提供新路径。     

余热锅炉蒸汽流量的温度压力补偿及在DCS系统中的实现方法

将"IFC-1967公式"用于水蒸汽流量的温度压力补偿,可以保证企业精确测量及统计蒸汽流量和累计用量。利用DCS系统提供的结构化文本编程组态方式,将IFC-1967公式写入到系统,并封装成通用功能块,在DCS系统中实现了对余热锅炉过热蒸汽流量的准确测量。     

基于图卷积神经网络的文本分类方法研究综述

文本分类是自然语言处理领域中常见的任务,机器学习和深度学习在该任务中已有较多研究并取得了很大进展,然而,这些传统方法只能处理欧氏空间的数据,不能完全有效地表达出文本的语义信息。为了打破传统的学习模式,诸多研究开始尝试用图表示文本中各实体间的丰富关系,并利用图卷积神经网络学习文本表示。文中对基于图卷积神经网络的文本分类方法进行了综述,首先概述了图卷积神经网络的背景与原理;其次,利用不同类型的图网络详细阐述了基于图卷积神经网络的文本分类方法,同时分析了图卷积神经网络在网络深度上的局限性,并介绍了深层网络在文本分类任务上的最新进展;最后,通过实验比较了各模型的分类性能,并探讨了该领域的难点与未来的发展方向。