浅谈企业“以人为本”管好人

进入21世纪，面对知识经济，财富时代的新势态，迫切要求企业规模发展和增强竞争力，以迎接市场国家化带来的挑战。要使企业在激烈的竞争下，按照国际发展的基本原则生产发展，就必须贯彻“以人为本”的思想，尊重人才，实行激励等新的管理机制，置人的管理于企业管理的中心位置，真正管理好人才，留住人才，为确保企业的健康有序发展保驾护航。

基于文献统计和模型拟合的污水处理厂N2O排放因子

污水处理过程中氧化亚氮(N_(2)O)的排放不容忽略.基于126个实证的文献统计数据分析发现,污水处理厂(WWTPs)的地域因素对N_(2)O排放因子有显著影响.然而,全球各地区WWTPs的N_(2)O排放因子普遍低于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐值.在中国,WWTPs的N_(2)O排放因子(以N_(2)O-N/N_(influent)计)约为0.000 35~0.065 20 kg·kg^(-1).同时,不同污水处理工艺的N_(2)O排放因子也存在显著差异,尤其序批式活性污泥(SBR)工艺具有较高排放.采用统一的缺省排放因子进行核算容易高估N_(2)O排放量,建议各国进行实际监测或模型研究,以制定适合本土情况的分类排放因子.此外,在126个实证数据中,基于总氮(TN)去除量的N_(2)O排放因子与TN去除率呈弱负相关,更符合生物处理化学计量学,可以提供准确的N_(2)O核算方法.为此,建立数字孪生模型对案例厌氧-缺氧-好氧(AAO)WWTP进行动态模拟,全面量化N_(2)O的动态排放行为,证明N_(2)O排放具有明显的季节性和日变化性,且仅相当于IPCC推荐排放因子计算值的11%.比较散点线性拟合和分类平均值指数拟合方法,发现后者能更准确地反映N_(2)O排放因子与TN去除率之间的负相关,进一步建立了基于TN去除量的N_(2)O平均排放因子与TN去除率的指数回归方程以预测N_(2)O的排放.本研究提供的动态模拟和分类指数拟合方法对同类WWTPs精确核算N_(2)O具有重要参考价值,可为理解和应对N_(2)O排放问题提供帮助.

基于微流控技术的抗生素敏感性分析研究进展

微流控技术是一种基于对微纳流体的操控从而实现特定功能的分析技术,具有微型化、集成化等特点,在生物、化学、医学等领域表现出了很好的发展潜力和应用前景.利用微流控芯片开发细菌培养和抗生素敏感性分析技术,既能对细菌的培养条件实现精确调控,对细菌生长状态进行实时观察,还能显著节省培养时间和使用成本,并缩短抗生素最小抑制浓度的检测周期.有鉴于此,本文针对抗生素敏感分析中微流控技术的研究进展进行评述,以期为相关研究提供一些思路.