发状念珠藻的分离纯化及人工培养条件研究

为探讨发状念珠藻的分离纯化与人工培养条件,以采自陇西县发状念珠藻原植体为实验材料,经分离纯化后考察培养基、温度、光照对发状念珠藻生长的影响。成功分离纯化发状念珠藻藻种,其分别在BG11、28℃以及50μmol·m^-2·s^-1培养条件得到最大生长速率。该研究结果为将来大规模人工培养发状念珠藻提供科学依据。     

Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE's AI-based HR ecosystem

Analyzing multiple data sources from a global information technology (IT) consulting multinational enterprise (MNE), this research unpacks the configuration of a digitalized HR ecosystem of artificial intelligence(AI)-assisted human resource management (HRM) applications and HR platforms. This study develops a novel theoretical framework mapping the nature and purpose of a digitalized AI-assisted HR ecosystem for delivering exceptional employee experience (EX), an antecedent to employee engagement (EE). Employing the theoretical lenses of EX, EE, AI-mediated social exchange, and engagement platforms, this study's overarching aim of this article is to establish how AI-assisted HRM fits into an organization's ecosystem and, second, how it impacts EX and EE. Our findings show that AI-assisted applications for HRM enhance EX and, thus, EE. We also see increases in employee productivity and HR function's effectiveness. Implications for research and practice are also discussed.     

基于人工神经网络的企业生产预警管理系统研究

企业生产预警管理是生产企业现代管理的一种新模式,它通过监测指标,对企业外部环境变化和生产管理活动进行综合评价,判断企业生产管理所处状态,并采取相应的预先控制对策,使企业生产管理活动始终处于“安全、有效”的管理模式。人工神经网络是广泛应用于众多学科的非线性模拟技术,文章将人工神经网络技术应用到企业生产预警管理中,根据影响生产管理的指标和分类标准随机生成有效的样本数据以建立人工神经网络模型。结果表明样本生成方法和应用人工神经网络技术进行企业生产预警管理评估的方法是合理并可行的。     

专家系统在网络管理中应用的分析与研究

本文将介绍人工智能网络管理中的专家系统在网络管理的应用,它能够模拟人的智能对网络进行自动收集数据、自动进行诊断、进行性能分析、趋势分析、故障分析,控制流量,在各种管理功能域中一定程度上实行自动管理提高了网络管理的质量和效率。     

锚固地梁技术在人工边坡治理中的应用研究

峡口码头高切坡,处于硬软岩性的交接部位,岩体中裂隙发育,多为层状结构和碎裂结构,在切坡初期,常产生规模不等的滑移破坏。基于小变形的假设和有限元分析基础上,确定工程治理措施,是紧密结合工程实践的重要课题。     

美国城郊型湖泊生态旅游开发的成功与启示——以尚普兰湖为例

文章从旅游形象策划宣传、旅游基础设施建设、旅游产品开发等多方位阐述了美国尚普兰湖生态旅游开发模式,认为其在发展旅游及相关产业、保护自然资源环境、促进社区效益等方面均取得了很大成功,其长远的规划、有效的管理机制、立法保护环境、开发产品中的精品意识以及与当地社区旅游相结合等经验,为国内类似城郊型湖泊的旅游开发提供了有益借鉴和启示。     

基于BP人工神经网络的小城镇生态规划研究——以梅河口市中和镇为例

试图将人工神经网络方法引入生态规划,采用BP(Back-Propagation)神经网络建立生态适宜度评价模型,并用于实际的生态适宜度分析中,从而为生态规划提供一种新的方法。对案例区梅河口市中和镇生态健康水平进行评价,结果显示:中和镇生态现状处于亚健康水平。从生态规划学理论和神经网络模型出发,以梅河口市中和镇实际调查数据为基础,利用MATLAB7.0软件建立生态适宜度分析模型。利用建立的评价模型对中和镇的生态适宜性进行评价。根据生态适宜性评价结果和生态健康水平提出中和镇生态区划方案。