论绿色营销——以饭店营销为例

节约能源,减少消耗,保护环境,倡导绿色消费,提供绿色服务,将成为我国饭店业发展的重要战略。作为"绿色管理"核心内容之一的绿色营销也在环保潮流推动下产生,在绿色消费趋势下发展。

探索人工智能技术支持的技工院校计算机类专业智慧教学课堂构建措施

随着社会经济的不断发展,科学技术越来越得到提升,这也就要求技工院校的计算机类专业在进行教学时要更加依托大数据,互联网等人工智能技术,以此来打造高效的课堂和智能的课堂。本文围绕技工院校的计算机类专业进行智慧教学的现状、人工智能技术支持技工院校的计算机类专业进行智慧教学的重要性和必要性和技工院校的计算机类专业运用人工智能技术打造智慧教学课堂的有效措施三个方面展开论述,通过分析技工院校运用人工智能技术时仍然面临的问题,来给出相应的措施,帮助技工院校更好地利用人工智能技术来开拓学生的视野,让学生可以更好的掌握新技能,发展成为更加全能的高素质人才。

沙木蓼的地理分布特征及其预测分析

基于沙木蓼(Atraphaxis bracteata A.Los.)的现有分布数据,利用地理信息系统(ArcGis)技术与最大熵(MaxEnt)模型软件,对沙木蓼在三个时期的潜在适宜区进行模拟。结果表明:(1)沙木蓼种群的潜在分布区主要在内蒙古自治区(巴彦淖尔盟乌审旗及伊克昭盟展旦召)、宁夏回族自治区(灵武市及中卫市)、甘肃省(肃南裕固族自治县)、青海省(海西蒙古族藏族自治州)及陕西省(神木市)。沙木蓼种群三个时期的潜在分布区以原有分布点为中心向外扩张。(2)通过MaxEnt模型运算出的AUC(Area Under Curve)数值均大于0.9,说明MaxEnt模型预测精度十分高。(3)影响沙木蓼潜在分布的主要因素为年平均温度和降雨量。本研究结果对沙木蓼的资源保护利用和了解沙木蓼未来发展趋势具有重要指导意义。

电力系统信息化建设中的风险管理

随着社会的进步,电网企业信息化建设亦是日新月异,信息系统在电网企业的应用日趋广泛,既有实时控制又有流程管理,既有数据管理又有决策支持,比如调度自动化系统、配电自动化系统、营销MIS系统、ERP系统、OA系统等等,不一而足。本文以信息系统项目管理理论为基础,结合电网企业的信息化建设实例,探讨了电力系统信息化建设中的风险管理。

基于RBF、GRNN和GA-BP神经网络的电动车空调能耗预测模型

暖通空调系统的能耗值对缓解新能源汽车“里程焦虑”和观测其性能具有重要意义。将环境温度、空气湿度、风速和车速作为输入参数,耗电量作为输出参数,建立径向基函数(Radial Basis Function,RBF)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)和经遗传算法优化的反向传播(Genetic Algorithm-Backpropagation,GA-BP)神经网络模型。利用Amesim搭建某款电动车空调系统仿真得到不同工况下的能耗数据对三种模型进行训练和预测,将预测值和实际值比较,以验证其预测性能。结果表明:三种模型均能较好地预测不同工况下空调能耗,采用RBF、GRNN和GA-BP神经网络训练数据,测试数据线性回归系数R2分别为0.93641、0.95521和0.99517;预测结果相对误差分别为5%、3%和2%;均方误差分别为98.29 W/h、90.42 W/h和27.24 W/h。相比之下,GA-BP神经网络模型能更准确地预测空调能耗,可用于驾驶员缓解因空调带来的“里程焦虑”和实时观测空调性能。