浅谈企业效能监察工作

效能监察是企业纪检监察部门的一项重要职责,是建立健全惩治和预防腐败体系的重要途径和有力助手,是强化监督制约机制、提高管理效能、完善规章制度、促进企业管理人员廉洁从业、保证政令畅通的重要手段。本文从什么是企业效能监察工作入手,结合企业实际论述了效能监察工作在当代国有企业中发挥的重要作用,指出了目前企业效能监察工作开展中的常见误区,并针对新形势下企业如何更好地开展效能监察工作提出了建设性意见。     

做好港口规划评估工作的一些思考

<正>最近,交通运输部印发了《关于促进沿海港口健康持续发展的意见》(交规划发【2011】634号)(以下简称《意见》),明确提出要严格港口规划修订与调整。《意见》第七条规定"修订与调整规划,要对原规划的实施情况进行评估,并就修订与调整的必要性进行说明,经原规划审批部门同意后,     

国内煤炭运输船拆除克令吊的探讨

克令吊是为方便散货船装卸货,提高揽货能力而设置的。一般在东南亚等国装货时用途较多。国内煤炭港口装卸货设施先进,克令吊失去了使用价值。克令吊的布置影响了瞭望视线,提高了船舶重心和横向受风面积,对船舶航行安全存在不利影响。克令吊的自重影响了船舶装货,同时导致油耗增加,不利于船舶能效。对于国内煤炭运输船舶拆除克令吊是一个较好的选择。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

压载水性能标准推迟生效的风险与挑战

国际海事组织海上环境保护委员会第71届会议决定,对未在2014年9月8日及以后且在2017年9月8日前完成换证检验的现有船舶将压载水性能标准(D-2)的实施日期推迟两年。文中即针对D-2标准推迟生效的风险和挑战进行研究,分别从海洋环境恶化、设备厂家和船厂生存困难、缔约国履约冲击等方面进行分析,并提出相关建议以期对利益相关方有所帮助。     

广州南沙港中部通用码头作业区铁路布置方案研究

目前广州南沙港区中部通用码头实际运输能力已经无法满足运输发展的需求,为解决港区中部通用码头实际运输能力和运输发展之间的矛盾,在阐述南沙港中部通用码头现状、货运量预测基础上,提出中部通用码头作业区纵列式装车布置方案和中部通用码头作业区环形装车布置方案,通过对方案的综合比选,采用中部通用码头粮食作业区纵列式装车布置方案。该方案的实施对加快南沙港区开发、增强港区内各企业的服务水平、提升港区水铁联运的运输效率提供借鉴。     

航空安全短文本信息主题分析

为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用，提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析，结果表明，利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容，即飞行机组操作特征，通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题，即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题，通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位，尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点，是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。     

沥青路面现场热再生技术

介绍了沥青路面现场热再生技术的原理和特点，提出了沥青路面现场热再生的工艺流程和施工时应注意的一些问题。     

基于OVM模型的交通流混沌研究

研究基于OVM模型的交通流混沌问题。用Matlab结合C 语言编写OVM模型的仿真程序来产生交通流时间序列。在一定的参数组合下,仿真研究交通流车队中不同序号的前后车辆之间的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距变化过程的变化曲线并利用小数据量方法计算Lyapunov指数,证明了基于OVM模型产生的交通流中存在着混沌现象。讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动状态的影响,给出相应的仿真研究结果,得出对于研究与应用交通流理论有益的结论。     

基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别

提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法．该算法首先用关联积分法（C-C方法）和Cao方法确定重构相空间的两个重要参数：嵌入维数m和延迟时间，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数．这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免Wolf方法的局限性．应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别，结果表明，基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象，最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法．