VPN技术构建企业信息化平台的应用

随着社会经济的不断发展和进步，企业信息化也就成为了一种必然的趋势。企业和市场之间的空间距离可以因为信息化而被很好的消除，同时企业的信息化也可以使得企业在国内外市场得到拓宽，而且也可以使得企业的产品在到达消费者手中的时间提前。随着信息技术的不断发展，企业要想保持良好的市场竞争力，那么就需要建设信息化的管理。在建设企业信息化应用的过程当中，供企业选择的有很多种，但是其中最经济、最实用的方案还是VPN技术。本文主要就是针对VPN技术在构建企业信息化平台的应用进行了分析。     

英帝国的兴衰与地理环境的关系

在19到20世纪的大部分时间里，英国人统治着世界的一大部分地区。除了欧洲，世界上大多数国家的诞生都与英国有着一定的关系，大英帝国对现当代世界的形成产生过巨大的影响。     

纳滤-反渗透分离膜处理水性漆废液中COD的研究

针对某整车厂涂装车间产生的高浓度水性漆废液,经混凝预处理后,采用纳滤-反渗透工艺进行处理。膜处理过程采用纳滤-反渗透二级膜处理,使COD(化学需氧量)从1.75×10 ⁵ mg/L左右降低到1.10×10 ⁴ mg/L左右,去除率达93.7%。其中,纳滤的COD去除率在25%~31%,反渗透对纳滤进水的COD去除率在85%~93%。通过考察膜通量,比较管式纳滤膜和振动纳滤膜的性能,表明振动膜的处理性能和耐用性高于管式膜。能谱仪(EDS)分析表明,该水性漆为丙烯酸类,且硫化程度较高。     

钢包喷粉生产53CaS易切削钢

本文介绍53CaS钢的冶炼工艺及钢包喷粉参数的控制。分析不同冶炼工艺条件下所获得的夹杂物形态及其纵横向性能。 以氩气为载流,利用喷粉罐将Fe_2S粉和Ca—Si粉混合喷入钢包的工艺是试验中较好的一种工艺。当氧化物成颗粒分布时,它们大多被硫化物所包围,有利于切削,而钢材的横向冲击值也有所提高。     

浅谈高校人事档案

本文通过对高校人事档案现状的分析，阐明了人事档案工作改革的必要性，并提出了从管理体制、归档制度、组合方式、计算机辅助管理等方面进行改革的设想。     

三福高速公路龙慈隧道喷锚支护技术

对三福高速公路龙慈隧道强风化弱质围岩浅埋地段新奥法施工初期喷锚支护的施工过程进行了较为详细的叙述。     

基于人工神经网络和AMSR2多频微波亮温的北疆地区雪深反演

被动微波遥感数据是进行积雪深度反演的重要资料,不同频率微波信号对积雪响应不同。利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)方法结合新疆北部地区积雪观测资料建立AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波亮温(Brightness Temperature,TB)、地理位置、地形因子与雪深的隐含关系,以实现通过亮温、地理位置、地形因子估算北疆地区积雪深度,并分析微波极化方式、位置以及地形的不同组合方式对雪深反演效果的影响。实验结果表明:水平极化对雪深反演的影响大于垂直极化,纬度对雪深的影响大于经度,地表粗糙度和坡向对雪深的影响大于高程和坡度,并且位置和地形因子对雪深影响作用相当。最终通过4种优选模型的误差空间分布对比发现,综合亮温、经纬度、坡度、坡向的ANN输入模型能够较好的反映北疆地区积雪分布状况,训练集的站点平均误差在-7~6cm之间,该组合模型作为神经网络的输入能够较为合理地获取北疆地区雪深模拟值。     

基于ASTER数据黑河中游植被含水量反演研究

植被含水量是影响植物生长的主要限制因子之一,也是衡量植被生理状态和形态结构的重要参数。应用遥感技术定量估测植被含水量,对于农业旱情监测、作物产量估计和科学研究具有重要意义。基于2012年黑河生态水文遥感试验期间获得的6景ASTER遥感数据和同步观测的研究区生物量观测数据集,选取NDVI、RVI、SAVI和MSAVI 4种植被指数分别与单位面积内植被含水量的关系进行比较分析,建立了不同植被指数的植被含水量反演模型,并对反演结果进行了验证。研究结果表明:4种植被指数均与实测的植被含水量有较高的相关性(R20.846),利用MSAVI反演的植被含水量精度略优于其他3种指数,其均方根误差(RMSE)在0.794kg/m2内。模型较为可靠,可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。     

甲基丙烯酰异氰酸酯的合成

本文主要介绍用甲基丙烯酰胺和乙二酰氯作原料,经中间体——2-异丙烯基(口恶)唑啉-4,5,二酮盐酸盐,合成甲基丙烯酰异氰酸酯的工艺路线和制备实例。     

基于EFAST方法的SEBS模型参数全局敏感性分析

应用高效、稳健的EFAST方法,以黑河流域盈科绿洲站为例,从3个方面对SEBS模型的参数敏感性进行了分析:分别以感热通量(H)、潜热通量(λE)、蒸发比(fr)作为SEBS模型的输出结果,分析其对12个输入参数的敏感性;利用气象数据驱动模型,分析H、λE和fr对6个地表特征参数的敏感性;分析了参数取值范围对敏感性分析结果的影响。研究结果表明:H、λE与fr都对参考高度处的气温和风速、地表温度以及植被特征参数的敏感性较高。参数间相互作用对H、λE的间接影响很小,而对fr的影响较大。当气象输入参数确定时,6个地表参数中地表温度对模型输出的直接贡献最大,其主敏感度指数接近0.6。参数采样范围不同时,模型输入参数的敏感性表现不同。