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991.
992.
流行市场     
《天津经济》2015,(2):82-83
国产锂电池材料进入战略转型期高端替代加速近日,在举行的高工锂电年会上,来自不同材料领域的专家深度解析了当前中国锂电池材料市场的状况。深耕细分领域,加强技术创新成为业内共识。根据高工锂电产业研究所GBII发布的2014年中国锂电池材料市场调研数据显示,2014年四大核心材料在动力电池的带动下,都出现了显著的增长,增幅超过往年同期。但不容忽略的是,国产锂电池材料在出货量增长的同时,仍未摆脱低端价格战的怪  相似文献   
993.
《价值工程》2015,(32):89-93
随着信息化的发展,大数据逐渐体现出在科学管理方面的优势,这一技术手段为工程项目管理提供了新的提升空间。本文从大数据方向出发,就工程项目的进度、质量、成本进行分析:运用工期进度模型对项目的关键工序进行纠偏与控制、五级量纲理念来确定质量影响因素后,输入数据模型并进行质量控制、再运用挣得值法进行工程项目的趋势预测和进一步的案例分析来论述数据模型在实际工程中的应用。从而解决传统工程项目管理在信息化时代下所面临的挑战。  相似文献   
994.
看中国     
《中外管理》2015,(4):22
国家统计局"前2月宏观数据不及预期"2014年中国经济增速创下了24年以来的新低,步入2015年,经济仍在惯性下滑。国家统计局3月11日公布数据显示,今年1-2月,消费增速较此前下滑1.2个百分点至10.7%,投资增速则下滑1.8个百分点至13.9%,工业生产增速亦回落1.1个百分点至6.8%。值得注意的是,上述数据不仅均低于市场预期,且投资增速创下至少13年以来新低,而工业生产增速则创下了6年多的新低!中国制造最困难的一年正在到来。这些糟糕的数据还只是冰山一角,背后的中国制造企业所  相似文献   
995.
高峰 《时代金融》2015,(4):57-58
<正>近期数据显示,巴西和印度的经济增速大幅放缓,一系列刺激措施的效果不尽如人意,投资者对"金砖失色"的忧虑不断加剧。"金砖"果真失色了吗?金砖未失色在全球经济复苏前景仍不明朗的情形下,新兴市场国家面临巨大挑战。清华大学中国与世界经济研究中心主任李稻葵认为:"金砖国家碰到了一点寒流,各国正在发内功,修补身体机制,储藏养分,这里的养分储藏指的就是内部机制的改变。"专家分析,印度已出现新一轮改革  相似文献   
996.
《商》2015,(26):191-192
伴随着信息技术的飞速发展,各行各业各个领域都在积极引进信息技术,银行工作也是如此。当今时代已经成为了富含海量数据信息的大数据时代,想要在此背景下从众多信息中迅速挖掘出想要的信息,比以往要困难很多。对于银行工作来说,数据基本决定了其发展,但是有些银行目前却还没有发现海量爆炸性数据所造成的威胁,对此,相关工作人员必须加以重视,引进数据挖掘技术,实现银行业的可持续发展。  相似文献   
997.
文惠  席萍 《中国纺织》2015,(2):66-67
刚刚过去的一月,第44届法兰克福国际家用纺织品展(Heimtextil2015)在法兰克福展览中心举办,据法兰克福展览公司董事会成员Detlef Braun介绍,本届展会共有来自全球68个国家和地区的2759家企业参展,与去年61个国家2718家展商的规模相比,实现了令人振奋的乐观增长。走出去,提升中国软实力今年展会显示的市场活力状况与联合国工业发展组织(UNIDO)最新统计数据显示的市场发展趋势相吻合。据UNIDO统计,去年年初,全球纺织生产增速约为5%,但全年整体呈现轻微下降。受美国消费者信心恢  相似文献   
998.
梁迪  赵伊诺  薛健 《价值工程》2021,40(33):187-190
本文针对制造型企业工人的作业疲劳检测问题,首先采用双kinect数据融合技术,提出了骨骼数据融合算法模型并应用于人体姿势识别,实现对工人作业疲劳姿势的智能化检测;然后将该算法与单kinect、Lin等算法比较,验证该算法的可靠性及识别精度;最后通过企业案例进行工人作业疲劳检测,结合人因工程学对工人动作进行分析并改善,对比验证结果表明,基于姿态角的双kinect人体姿势识别算法识别时间明显缩短,识别率显著增强,精准度较高,工人姿势识别数据具有较高可靠性.  相似文献   
999.
"单独两孩"生育政策的启动实施,为再生育管理工作带来了新的挑战.为了提高工作效率和职工群众满意度,本人多次深入基层班组调查研究,掌握了本单位再生育人员的基础数据和生育意愿数据,归纳梳理出符合本单位实际情况的管理工作方法.  相似文献   
1000.
《董事会》2014,(2):16-16
正已经花了数年时间研究"数据智能"的公司相信,全球已经经历了数据分析的两个时代,即BBD(before big data)——"大数据前",以及ABD(after big data)——"大数据后",这两个时代不妨命名为数据分析1.0和2.0时代。一般来说,2.0版本不只是添加一些附加修饰物或者做些轻微的性能调整,而是基于新的优先级和技术可行性进行了更实质的改革。当大量公司开始利用海量非结构化、快速变化的信息,即大数据时,就是数据分析2.0时代了。  相似文献   
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