政策东风起,助力民营文旅企业借势破局

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目的 优化经典名方三化汤挥发油饱和水溶液法包合工艺。方法 以β-环糊精为包合材料,通过Plackett-Burman结合Box-Behnken设计试验,筛选三化汤总挥发油最佳包合工艺。采用显微镜法、薄层色谱法、紫外分光光度法对包合物进行验证,顶空-气相色谱-质谱联用确定包合前后挥发性成分变化。结果 经典名方三化汤总挥发油最佳包合工艺为转速2 000 r·min-1、包合1 h、料液比1∶10、包合
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我国是一个传统上洪涝灾害严重的国家,且在全球气候变化和本国快速城镇化背景下加剧。建设科学合理的洪涝风险治理体系是保障人民群众生命财产安全的必要路径,也是全面贯彻落实总体国家安全观的必然要求。英国对洪涝风险区的开发时间较早,在洪涝应对和适应过程中积累了大量可供我国吸取的经验教训。运用文本分析、文献分析和比较分析的研究方法,从洪涝风险防御、缓解、预防和准备4个方面梳理英国洪涝风险治理体系。从经验和教训
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为了提高电动汽车制动过程的节能效果,构建了可以对电机回馈制动以及液压制动过程进行协调控制的方案,能够满足对车轮轮缸的协调控制效果。通过仿真测试发现,随着制动强度的变化,可实现电机回馈制动力与液压制动力间的良好协调,以此满足制动过程的控制要求,实现制动能量的高效回收。以电子稳定控制器(Electronic Stability Controller,ESC)实现的制动能量回收方案效率更高,并且随着制动
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为减少能源的浪费,提高能源的利用效率,保障供电安全,短期电力负荷预测和系统的优化运行是必不可少的。高效准确的短期电力负荷预测可以提高电力系统运行的稳定性和可靠性,也是应对电力资源供需不平衡,提高运行效率的方法之一,可用于电力系统调度、实时控制、制定运行以及发展计划等多个方面。而系统的运行优化则是保证系统安全稳定运行以及实现系统经济运行的有效方法。针对低压台区短期负荷预测精度不高的问题,提出一种基于
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当前现有预测方法对智能电网短期时间内的电力负荷预测存在预测精度低、预测精度受气象条件变化影响等问题,现引入BP神经网络研究智能电网短期电力负荷预测方法:获取智能电网历史运行数据,对数据进行预处理,对样本进行归一化处理;利用BP神经网络构建电力负荷预测模型;建立模型训练网络拓扑结构,训练模型预测性能;完成电网短期电力负荷预测,并在考虑气象因素的情况下对预测进行补偿,得到预测结果。实验证明:新的预测方
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