浅谈工程项目思想政治工作

工程项目是建筑施工企业人财物诸生产要素的集结地,是企业形象、信誉的“窗口”和效益的源头,毫无疑问,企业思想政治工作的出发点和落脚点就是每一个工程项目部。1围绕项目施工规划,进行项目政治工作定位项目政治工作应定位在:以工程项目建设为载体,开展各种组织、宣传群众政治工作的活动,发挥好党的政治优势和核心作用,充分调动人的主观能动性、生产积极性和创造性,优质高效地完成工程生产任务,实现项目部最佳社会和经济效益目标。任何一个工程建设项目,必然有其所处地的地理环境特点、建设规模、技术特点和建设时效性要求,因此,项目政治工…     

Text-to-SQL文本信息处理技术研究综述

信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language, Text-to-SQL)的出现,使用户无需掌握结构化查询语言(Structured Query Language, SQL)也能够熟练操作数据库。介绍Text-to-SQL的研究背景及面临的挑战;介绍Text-to-SQL关键技术、基准数据集、模型演变及最新研究进展,关键技术包括Transformer等主流技术,用于模型训练的基准数据集包括WikiSQL和Spider;介绍Text-to-SQL不同阶段模型的特点,详细阐述Text-to-SQL最新研究成果的工作原理,包括模型构建、解析器设计及数据集生成;总结Text-to-SQL未来的发展方向及研究重点。     

新型纳米硫酸铅乙炔黑复合材料辅助再生氧化铅制备铅酸蓄电池电性能研究

从废铅酸蓄电池回收铅膏制得的氧化铅可直接作为铅蓄电池电极活性材料,但是与球磨铅粉相比,整体电性能比较优势不明显。本文通过微波辅助方法来制备新型纳米硫酸铅乙炔黑(PbSO₄@Pb/AB)复合材料作为废旧铅酸电池回收氧化铅制备的负极材料添加剂,系统研究了其理化特性及制备的铅蓄电池的性能。结果表明,与AB和AAB黑相比,PPA复合材料用作碳添加剂能够显著增大铅炭电极的电化学活性,有效保持回收铅粉制作的铅酸电池HRPSoC循环性能,且大幅提高其电池放电容量;添加3.0%纳米硫酸铅乙炔黑复合材料制作电池的高倍率部分荷电状态(HRPSoC)循环寿命(11 551次)是空白电池(2 960次)的3.9倍,尤其0.2C放电容量约942.5 mAh,是空白电池94.8 mAh的9.9倍。     

Indian beauty on top of the world——Saira Mohan世界最新美女标准

Saira Mohan今年26岁，身高1.80米，是当今世界超级名模之一。Saira的美是朦胧而忧郁的，乍一看，你会觉得她不像“印度人”。在她的脸上，同时交织着东西方美的神韵。美国《新闻周刊》曾经把她作为封面人物，并赞誉她为“世界最新美女标准”。     

Saira Mohan世界最新美女标准

Saira Mohan今年26岁,身高1.80米,是当今世界超级名模之一. Saira的美是朦胧而忧郁的,乍一看,你会觉得她不像"印度人".在她的脸上,同时交织着东西方美的神韵.美国<新闻周刊>曾经把她作为封面人物,并赞誉她为"世界最新美女标准".     

商业软件项目可靠性管理初探

商业软件由于自身的特点，需要重点保证其在软件运行／维护过程的可靠性。针对这一特点．本文提出了商业软件可靠性管理应重点实施在运行／维护过程中的管理理念，并对管理流程进行了探讨。最后指出了软件可靠性管理的趋势。     

基于情景感知与移动数据挖掘的行人轨迹预测方法

移动数据挖掘是智能交通领域中各项应用的研究基础,对于理解复杂的人类行为模式和改善城市规划、交通和公共安全有着巨大的潜力。行人轨迹预测立足于移动数据挖掘,从中发现行人的移动规律,致力于在智能机器人、自动驾驶、智慧旅游等许多现代产业中发挥重要作用。考虑到传统的行人轨迹预测模型仅关注时空数据,没有充分考虑人与环境、人与人之间的相互作用以及情景信息,提出了一种基于空间社会力图神经网络(Spatial Social Force Graph Neural Network,SSF-GNN)的行人轨迹预测模型。SSF-GNN可以处理行人的历史轨迹,并从不同场景中提取特征。利用社会力理论量化了行人的互动和情景感知信息。SSF-GNN融合了行人的社会影响和隐藏状态,可以准确预测连续轨迹点。在两个经典数据集(ETH和UCY)上进行了大量的实验,结果表明SSF-GNN的性能优于当前主流算法。平均位移误差(Average Displacement Error,ADE)相较于对比方法的平均值减小了25.6%,最终位移误差(Final Displacement Error,FDE)减小了15.4%。预测行人在未来3.2 s的轨迹点时,现有对比方法的平均准确率为48.6%,SSF-GNN的准确率显著优于最先进的模型,达到67.7%。     

基于机器学习的SARS-CoV-2传播和临床风险预测方法

综合征监测作为公共医疗卫生政策的主要检测指标,拥有充足且及时的监测信息至关重要。传统流行病学指标监测的滞后和误导会影响病情严重地区的医疗实施方案。使用谷歌趋势搜索量、谷歌移动、电信运营商、英国国家医疗服务体系(National Health Service,NHS)电话119和线上新冠检测请求网站的空间数据,提出一种局部范围内SARS-CoV-2传播和临床风险的早期指标建模方法。利用浅层学习算法作为基准方法训练局部空间神经网络,提出空间集成长短期记忆(Spatio-Integrated Long Short-Term Memory,SI-LSTM)算法和空间集成卷积神经网络长短期记忆(Spatio-Integrated Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory,SI-CNN-LSTM)算法。在规定的评估时间周期内,两种算法均能准确识别出疫情感染高风险区域。此外,在基本公共卫生服务项目中,该模型还原了2020年底阿尔法变体、2021年4月德尔塔变体和2021年11月奥密克戎变体在英国境内的局部增长指数,其空间分散性和增长指数得到了临床数据的证实。