简介：摘要：我国是农业大国，随着技术的进步，农业朝着现代化的方向发展进步，合理使用农机对于提升劳作效率起到一定的作用，因而监管基层农机作业情况有助于提升农机的利用率。本文将重点研究农机监理的重要性，并给出提升途径。

简介：

简介：摘要：土建行业设置的工程结构安全性标准，对所有土建项目进行约束监督，为提升土建工程建设质量与安全，可根据土建行业的发展需求，合理调整设计对策，提升安全性设置标准。

简介：摘要：社会协调不仅是社会学的重要范畴，也是社会哲学、社会发展哲学的重要范畴，因此，我们对它的理解就不能仅仅停留在社会协调发展等社会学的层面，应该挖掘它的哲学内涵和哲学意义。本文从两个方面、三个层次来把握社会协调的内涵，并从社会协调的客观性、实践和人本等向度来把握社会协调。

简介：道德资本的提出打开了＂道德价值观＂的思维闸门,开阔了＂道德价值观＂的研究视野,改变了传统＂道德价值观＂的＂思维定式＂。本文正是基于对道德资本的深入研究,加上对道德资本实际运作的思考,提出了道德资本的二重性特征：＂目的性价值＂与＂工具性价值＂、＂寄生性＂与＂独立性＂、＂有形增值＂与＂无形增值＂、＂正外部效应＂与＂负外部效应＂、＂丰富性＂与＂稀缺性＂等特征,想在理论与实践层面更深层次理解道德资本的真正内涵,并诠释道德资本的作用机理,发挥道德资本的二重性功能,更好地为社会经济发展服务。

简介：摘要人流集中的公共场所如地铁车站、地铁列车等，如果发生爆炸、火灾等突发状况，容易对人身财产安全造成损坏，甚至会严重影响社会秩序安全。该文章以地铁运营安全和事故发生的预防及应对之策入手，简要探讨了地铁运营中事故发生前的紧急应对之策。只有加强对地铁突发性事件的防范和应急处理，才能把事故造成的对人身财产安全的影响降到最低。

简介：数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。数据库自20世纪60年代中期产生到今天仅仅三十几年的历史，但数据库技术不论在理论上、实践技术上还是在应用上，都取得了巨大的发展。现代数据库技术已成为信息系统和计算机应用系统的核心。特别是在信息时代，建设以数据库为核心的信息系统和应用系统，科学地存储、管理和使用数据，对于提高企业的效益、改善组织的管理、改进人们的生活均具有极其实在的意义。从而吸引了从事理论研究、系统研制和应用开发等众多的学者、专家、厂商和技术人员，致力于对数据库的研究和实践。因此，对数据库系统做全面的、系统的介绍是整个科学界、乃至整个社会的共同需要。本文主要讨论提高输入数据准确性的方法，供读者参考与借鉴。

简介：

简介：摘要：随着我国经济的不断发展，全国各地各行业都对扩大生产，进行建设有着强烈的需求，因此催生出了十分发达的钢铁产业。钢铁生产、加工在一国经济中处于十分重要的位置，我国对此十分重视。然而，随着绿色经济理念不断深入人心，实现环保性钢铁生产已经成为了现在的重要任务。在钢铁加工生产过程中，污染排放最多，也是最需要进行环保性改进的，就是机械设备。本文主要在探究实现机械设备的绿色生产和运行，成为实现钢铁企业的环保性改革的重要基础。

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简介：摘要:磁性槽楔在电机中的使用往往因为受力而发生脱落、粉碎等故障, 严重影响电机运行的可靠性。本文分析了磁性槽楔在气隙磁场中所受的电磁力情况。从磁性槽楔安装工艺、绝缘粘接胶选型等方面提出改进意见，提高磁性槽楔在电机运行过程中的可靠性, 进而减少电机故障, 增强电机运行的可靠性。

简介：工程进入大尺度复杂系统时代,需要＂Ilities＂研究以应对其自身及环境的变化。＂Ili-ties＂主要起源于工程问题,在工程实践中发展成为多维度的衡量指标、构建方法和范式,成为工程系统功效、性能和架构目标的表征。＂Ilities＂反映了工程建构的系统性思维,研究它对我国工程建设具有实践和理论意义。

简介：回顾了互联网复杂性研究成果，结合统计物理学等学科的研究思路和方法，提出对以信息共享为目的的互联网络应用中用户与资源之间相互作用关系的分析框架．对于更好地理解网络应用在信息共享应用方面的复杂性成因，以及改进现有协议乃至新的网络体系结构设计，具有一定的参考价值。

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简介：权利与义务相应,不是一个单纯的逻辑关系,而是权利内在系统在社会系统中的运行状态,是不同主体权利在一定时空坐标中所发生的解构与重构关系及其量比关系。揭示这一问题有助于科学揭示权利与义务的发生关系和社会结构的形成模式,运用相应性所具有的方法论调整主体行为,推动和谐社会关系与秩序建设。

简介：摘要职业教育“以服务为宗旨，以就业为导向”的教育理念，对中职数学教学提出了新的要求，即中职数学教学要服务于专业课，体现“以应用为目的，以必需、够用为度”的原则。因此，作为中职数学教师，当务之急就是接触不同专业，拉近数学与专业学科的距离，然后根据专业特点和课程标准，制定不同的教学要求，灵活地处理教材。当然，还要以生活化的教学使课本知识与生产实践相结合。

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简介：传统的局部适应度社团发现算法（LFM）在社团结构模糊的网络中精度下降严重。针对此问题,提出LFMJ算法。利用邻居节点信息和改进的杰卡德系数重构网络,使网络结构更为清楚,社团划分结果更为准确。为验证算法,选择了5种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,包括LFMJ、LFM和传统的LPA算法以及性能较好的WT和FUA算法。结果表明：在标准LFR网络中,LFMJ精度高于LFM和LPA,与FUA和WT相当;在真实网络和具有重叠结构的LFR网络中,LFMJ精度优于其他4种算法。