日本的海难情况及安全管理

日本,四面环海,对这个国家来说,海是重要的交通要道。以能源资源为主的原料,大多数靠船舶从外国运输进口,多数骨干企业设在沿海,海上运输极其活跃。此外,海上的娱乐活动十分盛行。尤其在东京湾、伊势湾和濑户内海三个海域,后方是大城市及工业区相依托,船舶交通更是繁忙。另外,最近几年来,东京湾横断道路、关西国际机场及本州国联络桥的建设等较大的项目相继开工建设,因而在船舶交通拥挤的海域,发生海难事故较多,日本海上保安厅为防止和减少海难事故的发生,采取必要的对策来加强海上交通安全管理。     

沥青含量偏差超标时检测有效性的评判

沥青含量检测结果准确与否，取决于实验室进行该项检测的技术能力。运用数理统计原理进行能力验证试验，可以对实验室能力既定性又定量地作出客观评价。中给出一种验证方法并举例予以说明，以便实验室有效地提供施工配合及决策指导。     

A Fast Attack Algorithm on the MD5 Hash Function

Introduction Cryptographichashfunctions[1-3]areimportant cryptographicprimitivesandusedinauthentica-tion,non-repudiation,electroniccommerceand encryptionschemes.Cryptographichashfunctions havetosatisfyrequirementsofonewaynessand collisionresistance[4-7].Onesuchfamilyofhash functionsistheMDxfamily.Thisfamilyincludes hashfunctionssuchasMD5,SHA-1and RIPEMD-160.TheMD5hashfunctionwasproposedby Rivest[2].AnattackonMD5waspresentedby Wang[8].Butthedetailofattackalgorithmwasnot discovereduntil…     

岑溪花岗岩石料在沥青混凝土路面的路用性能试验

沥青与石料的粘结力的好坏，直接影响沥青路面的使用性能。针对岑梧高速公路的花岗岩酸性石料在沥青混凝土的应用，进行试验研究，得出此类酸性石料在沥青混凝土路面的相应的处理措施及路用性能。     

柳州南车站实现亲情化安全管理的方法

柳州南车站在安全管理中,坚持以人为本,采取融入机制、有情管理、亲情关怀等亲情化安全管理方法,既加强了安全管理,又解决了干部职工的思想实际问题,从而实现了车站安全生产的有序可控。     

城市轨道交通近期建设方案灰色关联评价分析方法

将基于单个指标的评价而进行的方案综合评价分析视为一个"灰色"概念,建立灰色关联综合评价分析方法,对轨道交通近期建设方案进行综合评价分析。构建"目标—准则—指标"层次结构评价指标体系,从线网结构、战略发展、运营效果、社会效益、可实施性等5个评价准则方面选取17个评价指标,提出其量化方法。提出灰色关联分析基准序列和参考序列的确定方法、关联系数和关联度的计算方法,以及按照关联序进行方案优选排序的方法。利用灰色关联评价分析方法对深圳市轨道交通近期(2011～2020年)建设方案进行了综合评价。     

山区高速公路桥隧连接段驾驶仿真与安全评价

利用UC-win/Road驾驶仿真平台,对"隧-桥-隧"类型的山区高速公路桥隧连接段进行驾驶仿真试验。分析驾驶仿真试验测得的驾驶人心率变化指标数据,得出行车速度及大雾天气因素对驾驶人心率变化率的影响。根据驾驶人心率变化率与心理负荷之间的关系,建立基于驾驶人心率变化率的桥隧连接段安全性评价标准,提出山区高速公路桥隧连接段安全措施建议。     

交通突发事件下交通疏散方案设计

交通突发事件极易造成交通拥堵,严重影响城市交通系统的正常运行,应尽快制定与实施交通应急疏散方案。因此,提出一种基于蚂蚁算法优化的多目标交通疏导分配方法,通过蚂蚁算法寻求最优路径,并综合考虑多个目标影响因素,运用多目标交通分配模型生成交通突发事件下的应急疏导分流方案。通过示例仿真分析,验证该方法的可行性和实用性。     

浅谈汽车制造业的薪酬预算管理与控制

薪酬预算是企业管理人工成本的重要方式之一,它确定了人力资源的发展方向。薪酬预算需要企业对内外部环境进行分析,科学的制定企业薪酬预算总额并合理的使用。对于高度资本密集和技术密集的汽车制造业来说,薪酬预算管理是人力资源管理的重要部分,做好薪酬预算的管理和控制,对提高企业的经济效益具有十分重要的意义和作用。     

基于Transformer的人工神经网络城轨列车车轮磨耗预测模型构建

针对目前已有地铁列车车轮磨耗预测模型,在大量车辆车轮廓型数据支撑下,分析车轮磨耗规律,如廓形参数及等效锥度等因素与踏面磨耗、轮缘磨耗之间的关系,研究各参数与车轮磨耗之间的相关性。采用数据驱动方式,构建一种基于Transformer的人工神经网络,用于建立车轮磨耗预测模型。试验结果表明,基于数据驱动的车轮磨耗预测网络能够实现车轮磨耗的准确预测,可用于预测车轮使用寿命,减少相关成本,提高经济效益。