华北旱地春玉米不同水分管理下干物质和氮生产与分配特征

为探索在优良肥力基础上由高产作物一熟替代两熟生产的技术可行性与突破途径,设置垄作覆膜、垄作裸地、平作覆膜、平作裸地（对照）4种处理,监测了旱地春玉米不同水分管理措施下干物质和氮生产及其转运、分配特征。结果表明,华北旱地春玉米干物质累积进程表现典型的＂S＂曲线型,后期缓速增长期出现以茎秆为中心的干物质再度累积特征;抽雄前植株干物质累积达全生育期的47.02%-53.96%,转运至籽粒达到9.99%-25.22%;其中,苞叶与穗轴积累的干物质转运率高达25.22%-47.48%。覆膜使春玉米抽雄期前干物质累积较对照高17.19%-23.61%,干物质快速累积期比对照提前6.4 d,但线性累积持续期却缩短1.5-2.5 d。春玉米氮素累积表现蜡熟期后对土壤氮素的再度高速吸收且以茎秆为中心的氮素富集特征;株体蓄贮氮素总量的43.08%-48.05%转入籽粒,对籽粒的贡献率达49.01%-52.61%;其中,苞叶与穗轴转运率最高,达自身氮素储存量的65.89%-71.40%。垄作覆膜处理苗期茎叶氮素积蓄量较对照高101.08%,生育前期氮素蓄存茎叶、生育后期转运籽粒的＂前蓄后转＂效应,促进籽粒库容构建,使垄作覆膜玉米增产9.47%。华北旱地一熟种植,促发了玉米蜡熟期后的干物质和氮素生产,释放了玉米高产潜力;而覆膜处理加速了玉米干物质与氮素生产进程,但缩短了干物质线性累积持续期;旱地春玉米进一步高产的突破,需要以籽粒为核心的更大库容品种的突破。

基于并行深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略优化

提出了能量管理策略优化方法,通过深度强化学习中的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法调整等效因子,以提高燃油利用率,达到SOC保持与油耗降低的目标。受到边缘计算架构启发,建立了基于并行的深度强化学习算法以加快学习速度。在FTP72工况的仿真结果表明:提出的算法使油耗相对基于PID控制器的传统A-ECMS算法降低了7.2%,而以边缘计算架构建立的并行深度强化学习算法使收敛速度提高了334%。

并行深度强化学习的柴油机动力系统VGT智能控制

针对智能网联(ICV)在动力总成控制领域缺乏相关研究,传统动力总成控制既不智能也不网联的情况,采用最新的深度强化学习算法控制可变截面涡轮(VGT),促进传统内燃动力向智能网联发展。以某台可变几何截面涡轮柴油机为列,分别采用深度强化学习控制方法和PID控制方法进行仿真。结果表明:并行深度强化学习明显优于传统控制方法,最终收敛奖励值超过PID控制,4线程和8线程控制的绝对误差分别提升了37.87%和42.71%。

华北地区设施茄子蒸散量估算模型及作物系数确定

构建华北地区设施茄子蒸散量估算模型,可为制定其优化灌溉制度提供理论依据。本研究设灌水定额15 mm(W1)、22.5 mm(W2)、30 mm(W3)和37.5 mm(充分灌溉, CK)4个处理,在设施茄子苗期、开花座果期和成熟采摘期土壤含水率分别达田间持水量的70%、80%和70%时进行灌溉,以保证土壤供水充足。基于修正后的Penman-Monteith方程,通过分析CK处理的作物系数与叶面积指数的关系,建立了基于气象数据与叶面积指数的蒸散量估算模型,利用W1、 W2和W3实测蒸散量对其进行验证。结果表明:修正后的Penman-Monteith方程可用于设施参考作物蒸散量的估算,W1、W2和W3蒸散量的实测值与新建模型的模拟值平均相对误差分别为17.81%、18.31%和17.97%。作物系数与叶面积指数呈显著线性关系,可通过叶面积指数确定作物系数。分析W1、W2、W3和CK处理的产量和水分利用效率(WUE)得出, W2与CK产量差异性不显著,而WUE差异性显著,较CK提高31.59%,表明W2兼顾产量和WUE。W2处理下茄子的作物系数,苗期为0.21～0.46,开花座果期为0.62～0.94,成熟采摘期为0.70～0.92。本研究认为,新建模型在估算设施茄子实际蒸散量上具有较好适用性,计算出的作物系数在节水灌溉条件下具有实际应用价值。

生鲜食品配送中心的特殊性

案例中提到的生鲜食品配送中心，由于配送产品的特殊性，要求运用比较特殊的运作方法。其属于低温物流，由于生鲜食品易腐败变质、保质期短，因此，生鲜食品的下进行。生鲜食品配送的低温物流是与其他商品配送的常温物流形成了鲜明的反差。生鲜食品配送中心注重加工能力的建设。由于生鲜食品属农副产品，它们大多是初级产品，在进入家庭消费之前，还需经过分类、加工、整理等活动，因此，生鲜食品配送中心的加工能力较—般配送中心强得多。

“蝴蝶效应”与“牛鞭效应”

分析本案例不难发现，由库存产生的“蝴蝶效应”，可以说是由于库存不够而造成的缺货损失，而避免缺货损失最直接的办法就是增加库存了。然而，如果简单这样做的话，库存的需求量在整个供应链条上，必然一环一环的放大，产生我们所熟悉的“牛鞭效应”。“牛鞭效应”是一种可怕的放大效应，最明显的问题就是导致企业库存、运营成本的直线上涨。严重时，甚至牵涉到整个产业链发展状况。“蝴蝶”不见了，“牛鞭”出现了。

呼叫中心应以客户为中心

随着市场竞争的日趋激烈，很多物流企业开始关注顾客需求、关注客户服务，并逐步建立与完善“以顾客为中心”的客户服务体系。呼叫中心作为企业对外服务的窗口，服务对象是顾客。客户体验纯粹是从客户角度出发的，从客户产生一个需求开始到需求被解决为止，是客户在与呼叫中心打交道的过程中获得的体验。

信息化建设的层次

安得公司信息化的遭遇，让我想起我所在公司实施信息化过程所走的一段弯路。起初，也是由于公司业务量增多，公司规模扩大，公司实施信息化，直接购买了一套所谓专业的软件，为了适应这套软件的工作要求，我们甚至修改了工作流程。结果，运行一段时间后，由于原有工作流程的改变，在业务量持续增加的时候，产生了很多冗余的工作环节，

使用对流班车降低运输成本

很明显案例中提到的对流运输，不同于不合理运输形式中低效率的“相对运输”，而是要解决返程空载的班车运输模式。