电力工程项目总包中对分包的探讨

本文以电力工程总包、分包管理模式为研究对象,在比较了电力工程的传统项目管理模式与总包--分包项目管理模式后,分析我国电力工程项目传统管理模式存在的问题,展开分析与讨论,最后对总包分包模式的改进提出建议。     

基于LSTM-Prophet非线性组合的时间序列预测模型

目前采用单一预测模型对于复杂的非线性时间序列具有预测精度较低,且不能很好地捕捉时间序列的复合特征的问题,因此本文提出一种基于BP神经网络组合的长短期记忆网络-Prophet(LSTM-Prophet)时间序列预测模型。模型将长短期记忆网络及Prophet这2种预测模型得到的预测值通过BP神经网络进行非线性组合,得出最终的预测值。随后设计实现本文模型与3个单项模型的对比实验,使用3个不同领域的数据集验证本文模型的准确性和有效性。实验结果表明提出的预测模型具有较高的预测精度、较好的通用性和应用前景。     

水杨酸调控敏感型黑大豆抗铝性研究

抗性作物品种中水杨酸(salicylic acid,SA)信号与铝(aluminum,Al)抗性相关,但对于SA调控敏感作物抗Al胁迫的能力还有待评估和研究.本实验选用云南本地Al敏感型黑大豆根系为材料,研究了SA对Al胁迫下根内生理生化的调控作用,结果显示:(1)Al Cl3处理抑制根生长并呈现浓度效应,30μM Al Cl3处理可导致中等程度的抑制效应;(2)100μM SA处理可最大程度地缓解Al Cl3(30μM)对根长的抑制效应;(3)SA显著抑制Al胁迫下根尖内Al的累积、丙二醛含量、细胞死亡、活性氧累积(包括过氧化氢和超氧阴离子);(4)Al胁迫下根尖内一系列抗氧化酶基因(Cu-Zn SOD1、Cu-Zn SOD2、Cu-Zn SOD3、CAT3、CAT4、CAT5、PRX2B、PRX4)的表达维持不变或轻微上调,而加入SA后则大幅度上调了这些基因的表达水平;(5)聚类分析结果显示,SA能够逆转Al胁迫对伤害性生理指标的刺激效应;SA调控下Al损伤途径与Al抗性途径呈现负相关性.上述揭示出SA具备显著提升Al敏感型黑大豆抵抗Al胁迫的能力,这与其高效激活抗氧化系统密切相关.这为Al污染地区常规栽培品种的安全生产调控提供了一定的科学依据.     

环氧氯丙烷改性淀粉基胶黏剂的制备及性能研究

以玉米淀粉为原料,经双氧水氧化、环氧氯丙烷交联改性后以碱糊化制得环氧氯丙烷改性淀粉基胶黏剂。通过单因素实验及正交设计实验优化了环氧氯丙烷交联改性的实验条件。最佳工艺条件为:环氧氯丙烷用量为2%(相对于淀粉的质量分数)、反应温度为50℃、反应时间为4 h、交联反应体系的pH值为11。制备的胶黏剂的胶合强度可达4.4 kg/m~2,耐水时间为10 h,交联度为1.2。环氧氯丙烷交联改性淀粉基胶黏剂的性能明显优于氧化淀粉胶黏剂。     

基于3D卷积和LSTM编码解码的出行需求预测

可靠的区域出行需求预测能够为交通资源的调度和规划提供合理有效的建议.但是,出行预测是一个非常具有挑战性的问题,面临海量的时空大数据建模问题,如何有效地提取时空大数据中的空间特征和时间特征,成为当前城市计算的研究热点.文中提出了一种基于3D卷积和编码-解码注意力机制的需求预测模型(3D Convolution and Encoder-Decoder Attention Demand Forecasting,3D-EDADF),用于同时预测城市区域的出行需求流入量和流出量.3D-EDADF模型首先利用3D卷积来提取时空数据的时空相关性,然后使用LSTM编码解码来对时间依赖性进行捕获,并结合注意力机制来描述流入流出的差异性.3 D-EDADF模型对临近依赖性、日常依赖性和周期依赖性这3种时间依赖特征进行混合建模,然后将它们的多维特征进行加权融合得到最终的预测结果.采用真实的出行需求数据集进行了大量的实验,结果表明,与基准模型相比,3 D-EDADF模型的整体预测误差较低,具有较好的预测性能.     

浅议电力工程金融信息数据管理

电力工程项目建设费用高、周期长、涉及数据十分多,尤其是金融数据,从招投标到最后竣工合算,都要进行数据的处理与分析。而对于工程中金融数据的分析,又是电力企业容易忽视的一个环节。论文分析了电力工程金融信息数据的内容与问题,为如何搞好工程金融数据分析提出建议。     

围绕教育发展战略目标创新高校基层党支部建设

高校基层党支部是党在高校的全部工作和战斗力的基础,是推动高等教育事业改革和发展的战斗堡垒.面对国家中长期教育改革和发展战略目标的新要求,高校基层党支部建设意义重大.本文紧紧围绕高校发展战略,客观地分析了目前高校基层党支部建设存在的主要问题,从思想理念、工作方法和管理机制三个方面提出了创新高校基层党支部建设、促进高校事业科学发展的思路.     

基于微信小程序的课程表系统

基于教务管理系统中的课程数据,通过SpringBoot框架与微信小程序设计并实现了一个基于企业微信的课程表查询系统。用户在企业微信中单击“课程表”应用即可查看个人课表。该系统采用微信小程序作为前端,使用SpringBoot开发后端,通过封装视图、Redis缓存机制获取课程数据,提高了访问速度,优化了用户体验,具有一定推广价值。