船舶抵离美国港口出入境申报E-NOA/D7.8版使用详解

船舶在抵离美国港口时需使用excel workbook E-NOA/D 7.8版进行美国港口抵离港电子申报的相关操作。针对于此,文章进行了详细讲解,并归纳了注意事项,对船舶在美国港口正确地进行抵离港电子申报具有一定的指导意义。

浅谈船舶锚链断链丢锚事故的原因及预防措施

文章对船舶在日常抛锚作业时发生的锚链断链、丢锚等事故的原因进行了分析,提出了有效的避免这些事故发生的操作方法和预防措施,为保障船舶安全地进行抛锚作业提供参考经验。

呼图壁地区超深致密砂岩多尺度裂缝地震预测技术

针对呼图壁地区超深致密砂岩不同尺度裂缝预测问题,创新形成基于叠前反演和叠后多属性融合的多尺度裂缝预测方法。据裂缝发育规模,将裂缝划分为大尺度裂缝和小尺度裂缝,其中大尺度裂缝采用叠后地震属性识别,小尺度裂缝成像测井约束反演识别;利用叠后地震数据提取进行机器深度学习、凌乱性检测与曲率增强进行大尺度裂缝检测,将三者结果进行融合以实现大尺度裂缝精细刻画;应用基于OVT域地震数据的叠前方位各向异性属性与叠前反演两种方法进行小尺度裂缝预测;综合大、小尺度裂缝预测结果分析目标区裂缝发育的规律,预测不同尺度裂缝发育有利区。研究结果表明,在呼图壁地区超深储层应用多尺度裂缝地震预测方法获得的预测结果与实测钻孔结果吻合度较高。

产教城融合视角下唐山高校应用技能型外语人才培养模式研究

产教城融合理念的提出,打破了以往教育教学与行业生产之间的壁垒,使得人才培养工作能够更好对接产业运营实际,贴近城市发展需求。基于该理念指导,对重点建设东北亚地区经济合作窗口的唐山而言,本地高校的外语人才培养工作应切实转变育人方向,积极开展校企政合作,优化课程设置,加强教师队伍建设,培养“外语+专业+人文素质”的应用技能型外语人才。

促进大学英语口语教学的探索

在我国,大学生的英语口头交际能力普遍较薄弱,而这与大学英语教学目标是不相吻合的。本文从营造语言的输入和输出环境出发,对促进英语口语教学进行探讨。

大学英语教学中的辩证思维的运用

在英语教学中，适当地融入马克思主义的唯物辩证法．有助于培养大学生的辩证思维，彻底解决令他们苦恼的“哑巴英语”现象。本文立足于辨证思维方法，通过对2006河北省世纪之星英语演讲大赛中的演讲题目的分析，提出在最短的时间内组织条理清晰、表达准确的英语文段的方法。

时间窗变动的车辆调度干扰管理模型与算法

针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

钢渣、沸石PRB材料修复高铁锰氨氮有机污染地下水实验

针对高铁锰氨氮有机污染地下水修复困难的问题,采用静、动态柱模拟实验,进行PRB活性材料的优选及确定最佳组合。实验结果表明:由钢渣与沸石1:1组合构建的PRB新型材料修复高铁锰氨氮有机污染地下水具有良好、稳定的效果,对COD、NH4+-N、Fe2+、Mn2+的最高去除率分别为61.2%、96.3%、99.8%、97.4%。钢渣与沸石的协同作用具有较强的抗冲击负荷能力,实验为钢渣和沸石资源化利用提供了参考依据。

改性膨润土强化低温低浊水混凝试验及其吸附

针对现行常规给水工艺处理低温低浊有机污染水效果不佳的问题,选用聚合氯化铝铁(PAFC)为混凝剂,聚丙烯酰胺(PAM)为助凝剂,投加盐改性钠基膨润土进行混凝试验,并对钠基膨润土的吸附特性进行研究。结果表明,PAFC、PAM投加量分别为15 mg/L、0.3 mg/L时,投加0.1 g/L的盐改性钠基膨润土混凝效果最好,优于酸改性与未改性膨润土,其对浊度、NH4+-N、COD值降低率分别为56.32%、15.45%、23.58%;盐改性钠基膨润土对NH4+-N的吸附过程可以很好地用准二级动力学方程描述(R2为0.9992),动力学参数k2为0.3919 g/(mg·min),平衡吸附量qe为3.48mg/g,吸附过程符合Freundlich等温方程(R2为0.9865),存在表面吸附与离子交换共同作用。

高校基层教学组织践行课程思政的现实困境及突破路径

文章首先简述了高校基层教学组织,然后论述了高校基层教学组织践行课程思政的必要性,接着分析了高校基层教学组织践行课程思政的现实困境,最后提出了高校基层教学组织践行课程思政的突破路径。

解析《看不见的人》中主要的象征艺术

拉尔夫·爱里森的《看不见的人》从存在主义的观点出发,来探讨人的社会异化和自我异化问题,被誉为美国文学史上的'经典之作',它更是象征主义艺术表现形式的典范。通过意象、隐喻、烘托、渲染等象征手法和倒叙的叙事技巧,作者通过'蒙上双眼'、'看不见'等象征意象,写出了主人公人生奋斗的四季变化,描述了一则现代人在经受外部世界的压迫后转向内心深处去探寻、发现自我的现代寓言。

海员适任能力的影响因素与培训策略

针对中国海员教育培训机构在海员培养中存在的问题,运用问卷调查和层次分析法(AHP)评价海员适任能力影响因素,结合海员教育特点和要求,从职业技能、海上资历、身体素质和职业道德四个方面提出海员培训策略。

氟锆酸钾堆积密度影响因素研究

以氧氯化锆(Zr OCl2·8H2O)、氯化钾(KCl)和氢氟酸(HF)为原料,采用反应结晶的方法,在不同的加料方式、p H值、反应温度及反应物浓度的条件下制备了氟锆酸钾产品。测定了产品的堆积密度、锆含量及熔点。结果显示:p H值及加料方式对产品堆积密度的影响较大,反应物浓度及反应温度基本无影响;以对加的方式,反应底液的p H值为10时,产品的堆积密度可达2.17 g/cm3。

京版“国八条”的问题与思考

京版"国八条"出台虽然旨在抑制房价过快上涨,化解房市风险,但是事实上它不但无法解决问题,还会带来诸多新问题。分析房价问题的深层原因在于:资本的"逐利性"和市场预期;土地供应的事实垄断和垄断实施;社会财富的累积和流动性泛滥;贫富差距的扩大,并就此提出了相应的解决对策及建议。

多元共治社区治理模式中皖江示范区农村社区治理探索——基于上海杨浦区社区治理的考察

随着皖江城市带承接产业转移示范区建设与管理的不断完善,农村社区日益取代行政村成为农村基层社会管理实体和基本单元。为推动示范区健康快速发展,不断提升示范区农村社区治理能力的重要性日益凸显。上海市杨浦区尝试建立现代社区治理模式,以社区多元共治为理论基础,探索了政府购买、居民参与等治理手段与方式。对上海市杨浦区社区治理模式进行多维考察,有助于皖江示范区农村社区治理能力的提升。

异质性企业理论下中国出口的可持续发展——基于面板向量自回归模型

随着内外环境的变化,曾经辉煌的中国出口企业面临着前所未有的挑战。困境的产生一部分自然要归结于外因,然而更需要探究的是,出口企业自身的缺陷是否才是其陷入困境的根本原因?本文运用PVAR模型,分析了出口对企业全要素生产率的动态作用,得出结论:出口对企业全要素生产率没有积极影响,在纯技术效率层面上甚至有消极影响。因此出口并不利于企业的可持续发展,原因可能是出口固化了中国企业产业链的低端位置。

考虑负荷预测误差不确定性的配电网中压线路差异化规划方法研究

将地区差异化划分的思想融入到配网规划之中,充分考虑负荷预测误差的不确定性分布,提出了一种针对低负荷密度地区配电网中压线路选型的差异化不确定性规划方法。在负荷预测误差概率特性模型的基础上,构建基于机会约束理论的中压线路规划数学模型。针对模型中的置信水平取值问题,先通过基于层次分析法和离差最大化方法的综合赋权法,对待规划地区配电网的抗风险能力进行差异化划分和评估,然后据此对不同地区选取相应的置信水平。相比于传统规划方法,所提出的规划方法不仅可以实现风险和成本的统筹协调,还充分考虑了低负荷密度区域不同村镇配电网的抗风险能力的差异化特征,从而有效提升配电网规划的精细化水平。

考虑不确定性和多主体博弈的增量配电网源网荷协同规划方法

在对增量配电网进行规划时,如何根据不同利益主体的市场行为获取最优的决策方案是目前亟需解决的重要问题。针对该问题,该文通过引入虚拟博弈者"大自然",实现了博弈理论和鲁棒优化的深度融合,提出一种考虑不确定性和多主体博弈的增量配电网源网荷协同规划方法。首先,分别构建DG投资运营商、配电网投资运营商和电力用户不同利益主体的规划决策模型;然后根据三者的传递关系分析分布式电源(distributed generation,DG)投资运营商和配电网投资运营商之间的静态博弈行为;同时采用鲁棒优化处理DG出力的不确定性,并引入虚拟博弈者"大自然",研究其与配电网投资运营商之间的动态博弈行为;在此基础上提出动–静态联合博弈规划模型,最后结合迭代搜索算法和极大极小值法对上述模型进行求解。仿真结果验证了文中方法的正确性和有效性。

基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究

在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法。首先基于K-means算法对历史调度数据进行聚类预处理;然后构建基于长短时记忆网络的机组组合深度学习模型,通过历史数据训练建立系统负荷与调度决策结果之间的映射模型,以此为基础进行机组组合决策;最后通过积累历史数据实现对模型的持续修正,从而赋予其自我进化、自我学习的能力。基于标准算例、实际电网数据的一系列仿真结果表明:相比于传统决策方法,该方法不仅可以在实际使用过程中不断提升其决策精度或效率,且在面对不同类型的机组组合问题时适应性更好。