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抓改革必须“得其法”
来源:人民日报 发布日期:2024-11-20
改革向纵深推进，每往前一步都不容易，要求我们用好方法论 走进山东济钢集团老厂区，有两块牌子引人注目。一块是矿井标识牌，标注着“建井时间1966年，封井时间2024年6月”。另一块是公司新门牌，写着“济钢空天产业发展有限公司”。 这里曾有360米深的矿井、30多公里的巷
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衰减高斯噪声DDPG算法的机械臂轨迹规划
来源:农业装备与车辆工程 发布日期:2024-10-25
针对农业采摘机械臂的DDPG算法轨迹规任务中，调查了因高斯噪声标准差取值不当导致的强化学习训练失败问题，提出一种衰减正态噪声的DDPG算法，使高斯标准差σ随训练回合数增加而减小；利用Mujoco物理引擎进行多次仿真训练，验证衰减正态噪声相较于传统正态噪声在轨迹规划任务中的优势。结果表明，改进后的算法在完成采摘机械臂的轨迹规划任务时更为有效，成功解决了存在的问题。
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化工企业火灾原因分析及消防管理策略
来源:天津化工 发布日期:2024-11-30
本文针对化工企业火灾的发生原因进行了深入分析，并提出了相应的消防管理策略。通过对危险品储存、人为操作、机械设备故障等方面的分析，明确了火灾发生的主要原因。针对这些原因，提出了提升防范意识、加强员工培训、定期检修设备、加强监管以及制订紧急预案等消防管理策略。旨在帮助化工企业降低火灾的发生率，提高企业的安全防范水平。
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农业机械数控加工工艺优化与效率提升
来源:农机使用与维修 发布日期:2024-11-10
随着农业机械需求的不断增长，数控加工技术在农业机械制造中的应用越来越广泛。该文通过分析当前农业机械制造中数控加工技术的应用现状和存在的问题，提出合理选择加工参数、优化刀具路径、改进夹具设计、应用先进的数控编程技术以及采用智能监控系统等优化策略，可以显著提高数控加工的效率，减少加工时间和成本，同时提高加工精度和产品一致性。此外，探讨了数控加工技术在农业机械制造中的未来发展趋势，将数字孪生技术和人工智
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信息化背景下中职汽车营销专业教学改革的研究
来源:时代汽车 发布日期:2025-01-05
当前汽车营销教学存在教学方法单一、教学内容滞后、传统实训场所与现实脱节等问题，难以满足市场对高素质营销人才的需求。信息化背景为汽车营销教学提供了种类丰富的教学内容、形式多样的教学活动方式和生动形象的教学课件等资源支持。为此，对信息化背景下中职汽车营销专业教学改革的必要性及有效方法进行探究，提出了教学改革的有效方法，包括利用新媒体软件激发学生学习兴趣，融合真实情景与情境教学法，构建信息化教师培训平台
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我国新能源汽车电池技术专利丛林的影响因素研究
来源:世界科技研究与发展 发布日期:2024-10-15
专利丛林是影响我国新能源汽车电池技术发展的重要因素，新能源汽车产业只有穿越专利丛林才能促进技术创新，赢得市场竞争力。本文通过专利丛林的形成机理分析，构建新的影响因素指标体系，针对2000—2022年新能源汽车电池专利运用偏最小二乘法进行影响因素分析。研究结果表明，选取的7个指标对我国新能源汽车电池技术专利丛林均具有正向显著的促进作用，其中被引证专利数量、专利寿命为十分显著，合作研发的专利数量、专利
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预计明年煤炭供需继续保持基本平衡
来源:中国煤炭报 发布日期:2024-12-12
2024年接近尾声，近一年来煤炭市场供需形势如何？2025年是我国“十四五”规划的收官之年，煤炭市场将呈现何种态势？ 在日前举办的2025年度全国煤炭交易会上，相关管理部门、行业协会以及企业代表把脉市场、提出建议，共同促进煤炭经济平稳运行。 今年以来煤炭市场相对宽松
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数字赋能机械工程专业课程思政与工程教育深度融合探析
来源:中国机械 发布日期:2024-12-05
促进机械工程专业课程思政与工程教育深度融合，将“数字赋能”思想融入到思政教育全过程，是新形势下教育工作者所面临的一大挑战。本文根据机械工程专业课程的内容和特点，充分调研了现阶段课程思政与工程教育融合的现状，深入分析了深度融合过程中所遇到的机遇和挑战，提出数字化条件下实现课程思政与工程教育深度融合的措施。
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“双碳”背景下我国钢铁行业绿色化智能化发展路径研究
来源:信息技术与标准化 发布日期:2024-10-25
钢铁行业作为全球经济的重要支柱产业，具有高能耗和高排放的特性，是各国减排目标的重点领域，近年来在技术创新、节能降耗、碳减排等方面取得了显著成效同时面临绿色转型等诸多挑战，从低碳冶金技术、低碳排放钢标准、产业链协同减碳方面展开分析，基于绿色化与智能化集成研发的总体思路，提出“双碳”背景下钢铁行业转型升级的发展路径。
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基于CNN-BiLSTM-Attention的钢铁企业电力能耗预测
来源:工业工程 发布日期:2024-11-27
为有效预测钢铁企业的电力能耗，提高资源利用的可持续性，提出一种基于CNN-BiLSTM-Attention模型的电力能耗预测模型。通过互信息法(MI)提取电力能耗特征，以优化模型的输入变量，提高模型的泛化性和鲁棒性。引入卷积神经网络(CNN)进一步获取多特征输入的空间关联特性，并采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取序列时序变化特征，最后通过注意力机制(Attention)强化对关键信息的提取
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