计量事业单位执行政府会计制度中存在的问题及对策

一、政府会计制度的实施1.国家政策规定2017年10月财政部印发《政府会计制度-行政事业单位会计科目和报表》,于2019年1月1日起全面实施。我院作为计量事业单位,积极响应制度改革,落实政府会计准则的贯彻实施,做好政府会计制度的衔接工作,推动计量事业单位的发展。2.计量事业单位政府会计制度的具体实施。     

润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

《中国棉花加工》征稿简则

《中国棉花加工》是由中华全国供销合作总社主管、中华全国供销合作总社郑州棉麻工程技术设计研究所主办,面向国内公开发行的综合性技术刊物。主要宣传国家有关棉花工业的方针、政策,着重介绍国内外棉花加工技术与工艺设备、棉花质量检验、行业标准化工作、棉副产品综合利用以及棉花生产、企业管理与经营和科技信息等诸多方面。欢迎国内外棉花加工、棉花检验、棉花生产及相关领域的广大从业人员踊跃投稿,本刊将按规定或约定支付作者相应稿酬。为保证刊物出版质量,对稿件要求如下。     

国际原子能机构(IAEA)发布有关福岛核电站准备排放废水的第一份报告北大核心CSCD

国际原子能机构(IAEA)特别工作组发布了有关福岛第一核电站准备排放废水的第一份报告,以便了解是否违反相关国际安全标准。报告描述了排水技术准备工作的总体进展情况。该报告汇编了工作组于2022年2月,对日本福岛第一核电站运营商东京电力公司(TEPCO)和日本经济贸易产业省(METI)的初步调查结果。IAEA总干事Grossi对初步调查结果表示欢迎。他说:“日本在准备工作中取得了重大进展,特别工作组感到满意的是,东京电力公司和经济产业省确定了计划于2023年排放废水的下一步适当步骤。”这项工作还将继续进行。在日本继续进行准备工作的同时,工作组为审查的下一步确定了需要讨论和澄清的技术主题。报告指出,东京电力公司和经济产业省花了大量精力,就排放废水的过程与利益相关方和公众进行了磋商和沟通。他们希望在临近2023年计划废水排放时,看到这种情况可以继续下去。     

机床精度对产品质量的影响

机床在很大程度上决定着一个国家的工业实力,其精度直接影响着工业产品的生产精度。本文在对机床精度产生的原因和机床精度对工业产品精度的影响研究的基础上,探究机床的养护维修工作,并阐述机床的养护维修工作中的注意事项,通过在机床的养护维修工作中加强检查、强化养护维修和零配件及时更换处理,较大程度上解决机床加工精度存在的问题和延长了机床的使用寿命。     

开展安全生产教育培训工作的重要意义

生产经营单位安全生产工作关系着企业的利益、员工的利益,体现着企业的社会责任,反映着企业的社会形象。安全生产工作一直是党和政府十分关切的问题,是生产经营单位工作的重中之重。建材工业是国民经济重要的基础性产业,已形成门类比较齐全、产品基本配套、面向国际国内两个市场的完整工业体系。建材行业基本生产方式是窑炉作业和矿山开采,具有产品门类多、市场涉及面广、生产工艺繁杂、专业技术多样、作业条件艰苦、高温作业危险因素多和易发生事故的特点。     

天津:持续推进“五大体系”建设计量工作取得新进展

一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.     

新媒体时代大学生教育与管理对策探究

近年来,我国信息技术领域发展迅速,给大学生日常教育、管理环节工作的开展带来了一定的影响.为保证教学质量,相关教师在授课期间应该引导大学生合理使用新媒体技术展开学习活动.目前新媒体技术在大学生日常教学工作中,应用效果较为理想,为使相关教育、管理环节工作开展得愈加顺利,高校教师应该不断寻找更为有效的应用措施.     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。