需求信息的延迟对牛鞭效应的影响

研究在一个库存环境中,用于未来需求预测的需求信息的延迟对于需求预测的影响.当通过一种补充订货策略控制补货时,这种延迟降低了历史订单信息的波动性,最终减弱了牛鞭效应的影响.     

和谐实践的科学内涵探析

和谐实践是解读马克思主义当代性的一个重要基点.探讨和谐实践的科学内涵,揭示和谐实践的具体形式,分析和谐实践在构建和谐社会中的作用是和谐实践研究的基本要求,这些探讨对于提高构建社会主义和谐社会的能力具有重要的理论和现实意义.     

大学低年级学生心理状况调查研究

对某高校低年级学生进行了UPI问卷调查,结果显示:超过1/3的大学低年级学生多少存在一些心理问题,需要引起高等教育工作者的高度重视,并及时地给予必要的帮助。产生这些心理问题的原因,既有区域、性别和科别因素,又有环境因素,还有情感和个体体质的因素;大学生中出现一些心理问题是正常现象,关键是要重视,早发现、早引导、早治疗。     

以HCCI燃烧过程为主要研究对象的模拟燃烧系统

所论述的模拟燃烧系统是针对均质混合气压燃特性试验研究开发研制的装置,主要由燃烧系统主体部分、混合气配给系统等组成。该装置具备定压燃烧过程、复合燃烧过程以及定容燃烧过程的研究试验功能,且具有良好的边界条件可控性。燃烧系统压缩终了压力可达到2.6MPa,活塞最高速度为5m/s,平均速度为2.18m/s。     

特种越野车关键部件疲劳分析方法的探索

通过对某特种越野车进行道路试验,获取不同工况下关键部件动应力的时域、频域信息;在此基础上,对传统时域疲劳分析方法和频域的各种不同疲劳分析方法进行对比。     

如何推进企业政工工作与企业管理的共同发展

伴随着我国经济的不断发展与进步,我国企业也正在不断的发展,但是现如今的情况是我国企业内部依旧存在很多的难以解决的问题,这导致我国企业的发展遭受到了限制,其中政工工作就是较为关键的一项问题。政工工作的含义在我国企业运行过程中已经得到了重视,可以使用更多的方式来提升企业管理水平,这对于企业的发展有着重要的意义。本文主要针对于企业政工工作的实际内涵和企业管理的发展方向展开讨论,分析我国企业政工工作的基本方式。     

浅谈倒车影像系统图像质量评价

倒车影像系统通过车辆尾部的摄像头提供实时的影像,结合倒车轨迹路径描绘成的辅助线,辅助驾驶员完成车辆停放。该功能近几年被广泛应用于车载辅助驾驶安全领域,现市面上有多种倒车影像系统方案,但各方案图像质量存在参差不齐的情况,本文对倒车影像图像质量如何评价,并结合实际用车时的应用场景进行概述。     

中职汽车维修专业教学改革中理实一体化的运用分析

随着我国逐渐的发展,汽车的保有量数据呈现递增趋势,所以在汽车维修领域中需要大批的高水平人才.在中职教学中,汽修专业占据大量的学生也是汽修人才辈出的主要根据地.在面对汽车领域对汽修人才的大量需求,教师应更加注重对学生的专业素养能力的培养,满足汽车市场的条件,在中职院校应加强教学改革内容将实践和理论相结合,使学生能进行实操...     

波罗的海国际海事委员会/国际航运联合会《2000年人力资源研究报告》介绍

通过波罗的海国际海事委员会 /国际航运联合会 2 0 0 0年人力资源研究报告的介绍 ,阐述了目前与未来全球海员的供需状况 ,并对全球海员供需平衡的几个关键性问题进行了分析。     

Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.