【摘 要】
：
在张家港市国家卫生城市十连冠的背景下，如何巩固创建成果，实现长效管理，成为城市管理工作的一项重要议题。本文介绍了张家港市城市管理局在全国卫生城市创建中建立的高位协调机制、督查考核机制、市场化机制、网格化管理机制、数字化管理机制、行政执法机制和广泛参与机制7项城市管理长效机制，并对相关机制的现状和未来进行了分析与思考，提出提升建议。
论文部分内容阅读
在张家港市国家卫生城市十连冠的背景下，如何巩固创建成果，实现长效管理，成为城市管理工作的一项重要议题。本文介绍了张家港市城市管理局在全国卫生城市创建中建立的高位协调机制、督查考核机制、市场化机制、网格化管理机制、数字化管理机制、行政执法机制和广泛参与机制7项城市管理长效机制，并对相关机制的现状和未来进行了分析与思考，提出提升建议。
其他文献
大数据时代面对纷繁复杂的高维数据,通过降维技术寻找数据的低维表示具有重要的现实意义。尤其在医学研究领域,图像的初始维度通常很高,找到合适的低维表示可以有效降低后续图像处理时的难度。非负矩阵分解作为一种流行的维数约减算法,是一种非常有效的方法和手段。非负矩阵分解问题属于最优化范畴,优化方法的选取将直接影响算法的降维性能。神经动力学方法作为一种并行计算方法,在众多复杂优化问题的求解上具有显著的优势,将
长链二元酸是一类有着重要和广泛工业用途的精细化工产品,是生产合成高级香料、高级尼龙工程塑料、高温电介质、高档热熔胶、耐寒增塑剂、高级润滑油、高级涂料和油漆等十几大类特殊高附加值产品的基础原料,被广泛应用于化工、轻工、农药、医药和液晶材料等领域,对长链二元酸的需求已经迎来了爆发式的增长。二元酸废水是长链二元酸发酵过程中产生的高硫酸盐浓度的酸性有机废水,具有有机物浓度高、排放量大等特点。本研究以生物发
量子热机和制冷机是量子热力学研究的重要领域,量子热机与经典热机之间既相互联系又有区别,其中一个区别是量子信息可以用来提高量子热机的效率。量子热机循环与经典热机是类似的,其中卡诺和奥托热机是研究最多的两类热机,循环热机的效率由于热力学第二定律受到卡诺边界的限制。目前,量子力学和量子信息的快速发展,量子效应对热机循环性能的影响成为了一个人们很感兴趣的问题,量子效应不仅对量子热机的研究提供了一条新途径,
高分辨率遥感图像在军事、民用等领域具有良好的应用前景。在环境灾害监测,林业,农业种植和城市规划中发挥着巨大作用。当前主流的基于深度学习的方法虽然大大的提高了遥感图像语义分割的算法性能,但是当遇到分割对象是尺度较小且纹理复杂的地物时,仍然存在难以分辨的问题,并且大量的细节信息也会对训练过程带来了一定的干扰,从而降低了分割算法的效率和精度。本文以高分辨率遥感图像语义分割为研究对象,主要分析研究如何精准
遥感图像的研究与应用已成为一项越来越具有现实价值的课题,尤其高质量的遥感图像,拥有越来越令人瞩目的实用性能,表现为高分辨率、高解析度、低噪声等,已经被广泛地应用于资源调查、环境监测、城市规划、军事国防等多个领域,因此遥感图像质量的提升方法研究具有较高的学术价值和应用空间。然而通过提高获取遥感图像的硬件性能,从而直接实现提升遥感图像质量的方法需要投入昂贵的成本、高精尖技术,以及耗费大量的时间,因此,
近年来,传统饲料原料价格上涨导致饲料行业资源短缺,因此亟需寻找价格低廉、养分高的原料代替部分蛋白质原料。棕榈粕是棕榈油工业的副产品,其可为动物生长提供蛋白质、氨基酸和微量元素等营养成分,且具有价格低廉,来源丰富等优势,作为一种新型原料具有广阔的应用前景。然而,棕榈粕中存在大量难以消化的非淀粉多糖,其中主要以甘露聚糖为主。甘露聚糖不易被动物消化道降解,且部分溶于水易形成粘性物质使食糜粘度增大,从而降
作为一种强关联电子材料,钙钛矿锰氧化物独特的物理性质使其在凝聚态物理领域具有重要的研究意义。同时,以La1-xCaxMn O3（LCMO）为代表的钙钛矿锰氧化物具有剧烈的金属绝缘体转变与巨大的庞磁阻效应,使其在磁存储、红外探测、磁感计等领域具有着重要的应用前景。对于LCMO材料体系而言,其极高的电阻温度系数（TCR）以及磁阻（MR）性能主要与其独特的电输运性质有关。双交换作用,Jahn-Telle
脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统中脑电帽采集信号的导联过多产生的容积效应和高维度特征,增加了脑电信号（Electroencephalogram,EEG）分类难度和信号采集的准备时间。本文提出了少导联情况下结合迁移学习对运动想象EEG信号进行解码,提高运动想象BCI系统跨被试情况下的分类性能,降低BCI系统的采集成本,改善系统实用性。为解决多导联对脑机接口实用
疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要因素。针对目前常用的32通道、64通道和128通道的脑电信号数据,存在采集困难、数据冗余高以及难以真正实际应用等问题。本文致力于解决如何在保证分类准确率的同时减少通道数量的问题,以及目前缺乏针对疲劳驾驶脑区域分析的问题,建立了基于ReliefF＿SFS方法的通道选择模型。同时,为进一步验证通道选择的有效性和了解疲劳神经机理,提出了基于功能性脑网络的疲劳脑区域分析模型
快速路是城市路网主骨架,获取快速路机动车OD,识别快速路服务瓶颈,对于掌握交通运行规律、剖析交通拥堵原因、辅助交通管理决策都具有重要意义。近年来,随着智能交通技术的不断发展,交通信息采集的方法日益丰富,为获得快速路机动车OD以及识别服务瓶颈提供了数据条件。然而,由于交通检测器覆盖不全,使用单一类别的数据无法得到较为全面的快速路机动车OD,也无法对全网的服务瓶颈进行准确识别。本文以快速路为研究对象,