浅谈企业新闻发言人的传播功能

在世界一体化,经济全球化的大背景下,我国政府新闻发言人制度带动了企业新闻发言人制度的发展,各大中型企业纷纷设立新闻发言人。但由于大部分企业对新闻发言人的传播功能认识不到位,经验不足,使企业新闻发言人的作用得不到很好的发挥,有的甚至形同虚设。只有正确认识建立企业新闻发言人的必要性、把握好企业发言人传播功能,才能让新闻发言人制度在企业公关宣传中展现其应有的作用。     

基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位

为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上的进一步开发过程,其通过引入边界条件的爆炸半径选取方式和选择策略更加高效地改进烟花优化算法实现。研究结果表明：本文算法相比于支持向量机回归模型(LinearSVR)、GWO算法和粒子群算法具有更高精确度,相比于GWO算法和粒子群算法具有更高稳定性和更低随机性;在气体源定位问题上,本文算法整体表现优于LinearSVR、GWO算法和粒子群算法。研究结果可为解决三维空间中气体源定位问题和相关参数估计问题提供新的思路方法。     

含磷酸盐对聚乙烯粉尘爆燃的抑制影响实验研究

为了揭示含磷酸盐(KH₂PO₄,NH₄H₂PO₄,Ca(H₂PO₄)₂)对聚乙烯粉尘爆炸的抑制作用,通过哈特曼管实验装置和20 L球形爆炸罐,研究含磷酸盐对聚乙烯粉尘爆炸火焰和压力传播特性的抑制效果。采用高速摄影方法记录含磷酸盐对聚乙烯粉尘爆炸火焰传播的影响;采用20 L球形爆炸罐,收集压力传感器数据,分析含磷酸盐对聚乙烯粉尘爆炸压力的影响;采用同步热分析仪研究聚乙烯粉尘和含磷酸盐的热解行为。研究结果表明：含磷酸盐对聚乙烯粉尘爆炸火焰传播特性参数和爆炸压力特性参数均有显著的影响,通过对比得到NH₄H₂PO₄抑制效果相对最好。研究结果可为含磷酸盐在抑爆剂工程应用提供理论基础。     

自动扶梯乘客摔倒智能识别方法研究

针对乘坐自动扶梯频繁发生乘客摔倒的问题,本文分析乘客摔倒影响因素和摔倒过程受力情况,选取加速度峰值特征作为摔倒识别的特征量。使用摔倒惯性加速度信息采集系统获取摔倒和日常动作的加速度峰值样本,建立多特征集半监督支持向量机（SVM-D-R）算法模型并进行样本训练,测试在日常生活下样本集,对乘客摔倒加速度峰值特征进行识别。实验结果分析,该方法在正常生活环境下监测识别乘客摔倒的过程中受其他影响小,识别结果准确性高。     

应用于智慧社区的安全接入网关设计与实现

国家及各级地方政府对加强社会治理和智慧社区建设提出明确要求,并出台了一系列政策文件,智慧社区建设正在我国拉开帷幕.智慧社区所采集的数据都是与居民息息相关的数据,不仅关系到公民的个人隐私,更关系到公民的生命财产和安全.目前已建成的大多数智慧社区并不能保证这些数据的安全,本文提出并设计了一款应用于智慧社区的安全接入网关,支...     

MODIS林火识别算法的验证分析

利用中国境内9起森林火灾事件对MODIS火点识别的理论算法进行验证分析．结果表明：MODIS火点识别的理论算法在中国境内是基本通用的．但受地域和季节变化的影响．应用时可能会遗漏个别低温闷烧的热点;利用火点亮温偏离统计均值标准差的关系来确定阁值．可以避免火点的遗漏;林火点在CH21和CH22上的值比较接近。一般有CH21-CH22〈20K。而噪声点在两个波段上的亮温差异比较大。根据以上知识．提出了改进MODIS林火热点识别算法的建议。     

早安中铝系列故事——带电的母排

喜马拉雅音频平台播放的"早安中铝"节目是中铝集团近年来打造的安全文化品牌活动,节目通过每日分享员工的亲身经历、经验、案例、警示、"吓一跳"的不安全行为等,通过小故事反映大道理,传播理念,影响他人。节目内容全部由员工自己撰写、自己演播。经过授权,本栏目精选连载部分内容。2000年4月的一个早上,当时.     

金属丝网对甲烷/空气预混火焰管道内传播的影响

为研究管道内金属丝网对甲烷/空气预混火焰传播的影响,通过实验和三维数值模拟研究安装金属丝网的管道内火焰传播特性以及流场、温度场的变化。结果表明:40目4层的金属丝网可以使火焰淬熄,30目4层的金属丝网无法淬熄,但可以使火焰停滞3 ms;大涡模型可以很好地对管道内火焰淬熄现象进行模拟;当火焰穿过30目4层金属丝网时,速度增大,在Kelvin Helmholtz不稳定和Rayleigh Taylor不稳定的耦合作用下形成湍流;金属丝网的目数会影响热量在丝网层中的扩散,当金属丝网为30目4层时,火焰热量扩散快,而当金属丝网为40目4层时,火焰热量扩散慢且温度大幅度衰减,衰减率达到83%。     

提高GPS定位精度的群调度滤波算法*

为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（INS）融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。