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<正>策划人语外包作业在企业发展过程中有着悠久的历史。早在1989年,著名管理学家德鲁克就在其著作中这样描写:“任何企业中仅做后台支持而不创造营业额的工作都应该外包出去,任何不提供高级发展机会的活动与业务也应该采取外包形式。”在安全生产领域,存在着大量的外包作业形式,在不同的行业领域有不同的称呼,如外协、外委、承包、委包等。尽管名称不同,但有一点是共同的,那就是外包主体的员工都不是企业或者用工单位的员工,但都为企业或者用工单位的发展提供劳务保障。近年来,随着专业分工的细化,外包作业在很多行业领域发展迅速, 相似文献
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以廉价的正丙胺及苯酚、乳酸、四氮唑乙酸为原料,采用一步法合成了3种丙胺类离子液体(丙胺乳酸盐([PA]L)、丙胺苯酚盐([PA][PHE])、丙胺四氮唑乙酸盐([PA][TAA]),并将其用于SO_2的吸收。测定了3种离子液体的主要理化指标,系统考察了其脱硫性能,并对SO_2的吸收机理进行了探讨。实验结果表明:3种离子液体均具有较高的热稳定性;25℃下,[PA][TAA]的密度和表面张力均较高,而[PA][PHE]的黏度远小于[PA]L和[PA][TAA],仅为66 mPa·s;3种离子液体的脱硫能力均较高,且吸收速率快,30℃下吸收平衡时SO_2与[PA][PHE],[PA]L,[PA][TAA]的摩尔比分别为0.570,0.806,0.904;3种离子液体的解吸较容易,对SO_2的吸收具有高选择性,且循环使用性能较好;丙胺类离子液体对SO_2同时存在物理吸收和化学吸收作用。 相似文献
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准确地预测施工建设中的安全风险对于开展高质量的公路建设作业至关重要。基于南中项目安全巡查记录,建立致因指标体系,通过比较分析K邻近(K-Nearest Neighbor, KNN)、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、随机森林(Random Forest, RF)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)模型预测的准确率,选择XGBoost模型进行风险等级及风险类型预测,通过自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)模型对建设风险进行时序分析。结果表明,XGBoost模型相较于其他模型对风险等级预测的准确率最高,为0.82,对风险类型预测的准确率为0.74,具有较高的精确度。临边围蔽及设置警戒线、特种设备装置、电缆架空、气瓶保管等方面管理不到位对施工风险的影响较大,且临边围蔽及设置警戒线指标在管理指标的交互影响下与宏观风险等级呈负相关。LSTM... 相似文献
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