在现代企业管理中，"改善"已成为一个核心概念，它起源于日本的生产管理体系，被称作"Kaizen"。这个概念强调持续、渐进的改进，它鼓励每一个员工都积极参与到企业的改革过程中，通过不断的微小改进来提高工作效率、降低成本、优化工作环境，从而实现企业的长远发展。Kaizen之所以被看作是"最没有个性的管理催化剂"，是因为它不仅仅适用于特定的行业或者企业规模，几乎任何社会组织都可以通过Kaizen来提升自身的表现。 文章提到的"改善 + ING"，是在传统Kaizen理念基础上的进一步发展。这里的"ING"是一个动态的概念，它意味着改善是一个持续进行的过程，而不是一个单独或者一次性的事件。Kaizen强调的是持续的改进，它需要员工不断地提出新想法，并且将这些想法付诸实践。小企业因为资源相对有限，因此尤其需要这样一种低成本、高效的改进方式来提升竞争力。 Kaizen的方法论可以应用到企业的各个方面，包括但不限于生产流程、产品质量、库存管理、安全管理、产品设计等。例如，准时制生产（Just-in-time, JIT）和全面质量管理（Total Quality Management, TQM）都是Kaizen理念在特定领域的应用。Kaizen不仅限于生产领域，它还涉及服务行业的优化，比如通过改善服务流程和顾客体验来提高服务质量。 改善活动通常包含几个关键步骤，首先是对现状的评估，然后是设定目标，接着是实际行动，最后是评估和标准化所取得的改进。这个循环不断重复，推动企业持续进步。文章中提到的一个案例是日本成田机场，通过简单的标示来指导旅客更快地找到行李，这种小改进在提升客户体验上却有立竿见影的效果。另一个案例是日本钢铁工人提出的减少热气散失的建议，这个看似微小的改动对于节能减排有实际的意义。 文章还提到，Kaizen在推广到西方国家的过程中，虽然有学者将其翻译为"Continuous Improvement"（持续改进），但更多情况下仍然保留日语"Kaizen"的称呼。这种差异体现了不同文化背景下的管理理念差异。例如，西方企业员工提出的改进建议数量远不如日本，这说明Kaizen理念在西方的推广和实践还有待加强。 小企业改革采用"改善 + ING"的理念，意味着企业将不断地寻求改进的机会，哪怕是最微小的进步也不放弃。在当前的市场环境下，这种看似不起眼的持续改进，往往能够在激烈的市场竞争中为企业带来意想不到的竞争优势。对于小企业而言，通过员工的日常参与和贡献，可以有效激发员工的创新潜力，使企业拥有更加灵活和快速的应变能力。 Kaizen理念不仅是一个管理工具，更是一种企业文化。它促使企业不断地追求卓越，通过全员参与和持续的小步改进，最终实现企业整体的持续发展和竞争力的提升。对于小企业来说，这是一个既实用又高效的企业改革路径。

荧光假单胞菌2P24中RstA蛋白的功能鉴定，李谛音，何永兴，【目的】探究荧光假单胞菌2P24中OmpR家族转录因子RstA的功能，明确其对EmhABC外排泵的调控作用及机制。【方法】利用共适应分析预测RstA� 【荧光假单胞菌2P24中RstA蛋白的功能鉴定】 荧光假单胞菌2P24是一种常见的环境微生物，具有广泛的代谢能力和适应性，同时也是医疗环境中多重耐药性的研究对象。该文主要关注的是RstA蛋白，这是一种属于OmpR家族的转录因子，它在细菌的生存和适应环境中起着重要作用。 【目的】研究的主要目标是揭示RstA在荧光假单胞菌2P24中的具体功能，特别是它如何调控EmhABC外排泵的活性，以及这种调控对细菌对抗生素耐药性的影响。EmhABC外排泵是一种参与药物排出的膜蛋白复合体，能帮助细菌减少胞内药物浓度，从而提高耐药性。 【方法】研究者运用了共适应分析来预测RstA可能的生物学功能。通过比较野生型菌株和利用同源重组技术构建的缺失突变株（ΔrstA和ΔemhABC），他们检测了不同菌株对多种抗生素的敏感性变化。此外，他们使用定量实时逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）和β-半乳糖苷酶实验来测量emhABC基因在野生型和突变株中的转录和表达水平。进一步，通过表达纯化的His-RstA蛋白，研究人员进行了凝胶阻滞实验，以验证RstA是否能与emhABC基因启动子区域直接结合。 【结果】结果显示，RstA与EmhABC存在共适应性，暗示RstA可能在应对抗生素胁迫时发挥作用。ΔrstA和ΔemhABC菌株的抗生素耐受性显著降低，表明RstA对于维持细菌耐药性至关重要。同时，突变株ΔrstA中的emhABC转录和表达水平均显著下降，这进一步证实了RstA对emhABC的正向调控作用。凝胶阻滞实验表明，His-RstA蛋白能够特异性地与emhABC基因启动子区结合，这支持了RstA直接调控EmhABC表达的观点。 【结论】综合以上实验，可以得出结论，OmpR家族的转录因子RstA通过与emhABC启动子区域的结合，正向调控EmhABC外排泵的表达，进而影响荧光假单胞菌2P24的多重耐药性。这一发现对于理解细菌耐药性机制、寻找新的抗耐药策略具有重要意义。 关键词：微生物生理；荧光假单胞菌2P24；RstA蛋白；外排泵；多重耐药性 该研究由国家自然科学基金资助，进一步的研究可能会深入探讨RstA调控EmhABC的具体分子机制，以及在其他细菌中是否存在类似机制，以期为开发新型抗菌策略提供理论基础。

农村会计电算化系统初探，臧婷婷，，农村会计电算化是农村会计工作的方向，会计电算化系统作为核心内容，应是研究的重点和难点。本文从提出农村会计电算化概念入手，

江淮地区降水量预测的模糊模式识别主要涉及了模式识别、模糊数学、隶属函数以及模糊语言这些关键知识点。在具体分析这些知识点之前，先要理解这篇论文的研究背景。论文主要是针对江淮地区降水量预测问题，采用模糊模式识别方法建立数学模型，进而提高预测的准确性。以下是对论文中提到的关键知识点的详细解读。 模式识别（Pattern Recognition）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到利用计算机算法对数据进行分类，使得计算机能够识别出数据中的模式特征。在日常生活中，我们不断地进行模式识别，比如区分不同类型的声音、图像和语言信息。在生产实践中，模式识别能够帮助人们自动分类和识别数据，解决了不少实际问题。 模糊数学则是研究和处理模糊性的数学分支，而模糊性是现实世界中普遍存在的现象，它体现在事物的不确定性和不精确性上。在语言表达中，这种模糊性尤为突出，如“近”、“高”、“大”等概念都具有不明确的外延。模糊数学通过构建模糊集和隶属函数来处理这类问题，能够在一定程度上量化和描述这种模糊性。 隶属函数是模糊集理论中的核心概念，它表达了元素对于某个模糊集合的隶属程度。对于降水量的预测，隶属函数可以帮助我们将模糊的语言描述转换为可以计算的数学表达式，进而对降水量进行评价和分类。 模糊语言是模糊集合在语言上的表现形式，它能够表达事物的不精确性和模糊性。在实际应用中，模糊语言可以用于构建模糊规则，通过模糊逻辑进行推理，从而完成对复杂系统行为的描述和预测。比如文中所提到的用“平均气温低”、“二月份气温低于零下5度”等模糊概念构建的模糊集。 论文中通过建立模糊模式识别模型来预测江淮地区的降水量，具体步骤包括建立隶属函数和模糊语言判别模型。在这个过程中，需要确定哪些因素是降水量预测的关键判别因素，并为每个因素构造出隶属函数。这四个评判标准中，如果一个地区的数据满足“冬季平均气温较低”和“二月份气温低于零下5度的天数长”或者“冬季极端气温”和“极端低温持续时间长”两个条件之一或全部，那么该地区的降水量预测结果为较大可能性。 实例分析部分进一步通过具体的江淮地区历史数据，对模型进行了验证和分析。通过计算出的数据变化，来判断某一年的降水量的大小。该方法能够量化预测降水量的可能性，为气象预测提供了一种新的研究思路和手段。 江淮地区降水量预测的模糊模式识别为气象领域提供了一种新的预测方法。该方法通过模糊数学的隶属函数和模糊语言描述来处理原本模糊不清的气象语言信息，将其转化为可以计算和预测的数学模型，从而提高了降水量预测的准确性和实用性。这种方法的提出和应用，对于进一步研究和理解气象变化规律，具有重要的理论和实际意义。

电化学阳极氧化金属钛箔制备TiO2纳米管阵列和光催化特性，王延宗，李大鹏，我们在含有NH4F的乳酸电解液中阳极氧化金属钛箔制备了高度有序的二氧化钛纳米管阵列，并研究了不同阳极氧化电压、NH4F浓度和阳极氧�

电站锅炉燃烧过程是电力生产中极为重要的一环，其燃烧效率和排放控制对于整个电站的经济性和环保性能起着决定性的作用。电站锅炉排放的氮氧化物（NOx）是一种主要的空气污染物，其含量高低直接关系到电站环保标准的满足与否。因此，如何在保证高效燃烧的同时减少NOx排放，已经成为电站锅炉运行和优化中亟待解决的问题。 传统的燃烧优化方法往往依赖于锅炉多工况燃烧调整试验，这种方法耗时费力，且难以应对煤种变化和设备改造带来的挑战。这就需要建立一种能够准确模拟锅炉燃烧特性的模型，以指导电站锅炉的运行和控制。近年来，随着计算机和人工智能技术的飞速发展，人工神经网络和机器学习方法在电站锅炉燃烧优化领域得到了越来越多的应用。 本文所提出的最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法，是一种新型的机器学习算法，它在传统的支持向量机（SVM）基础上进行改进，通过最小化结构风险原则来提高模型的泛化能力。LS-SVM特别适合于解决电站锅炉燃烧优化中所面对的小样本、非线性以及高维数的问题。LS-SVM通过非线性映射将样本数据映射到高维空间，在这个空间中寻找最优的线性决策函数，通过求解线性方程组来获取模型参数。这种方法计算速度较快，训练时间短，适用于电站锅炉燃烧优化这种需要即时反应和高精度预测的场景。 在建立了基于LS-SVM的电站锅炉燃烧特性模型之后，还面临着多目标优化的问题。即在追求锅炉热效率最大化的同时，还需降低NOx排放量。本文采用的多目标粒子群优化算法（MOPSO），是一种基于群体智能的算法，适用于求解电站锅炉燃烧优化的多目标问题。该算法通过模拟鸟群觅食行为，将可能的解决方案（粒子）在解空间中进行迭代搜索，以期找到最优的Pareto前沿，从而实现多个目标的平衡。与传统的单目标优化方法相比，MOPSO算法能够获得多个候选解，且利用了之前计算的数据，大大降低了计算量。 通过上述方法，本文建立了电站锅炉NOx排放与效率的混合模型，并利用MOPSO算法对该模型进行了优化仿真。结果显示，模型具有调节参数少、运算速度快、结果稳定和预测精度高的优点，能够准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和效率。这为电站锅炉的高效低NOx排放运行提供了理论基础和实用工具，有助于电站实现经济效益和环保要求的双重目标。 关键词电站锅炉、氮氧化物、效率、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、多目标粒子群优化算法（MOPSO）所涉及的主要知识点包括： 1. 燃烧优化的必要性：电站锅炉的燃烧优化可以提高效率，降低NOx排放，是实现电力工业经济效益和环保要求的重要手段。 2. 电站锅炉特性模拟的挑战：锅炉设备庞大，运行条件复杂，煤种多变，传统的函数模型难以建立。 3. 最小二乘支持向量机（LS-SVM）：一种采用结构风险最小化原则，适合非线性、高维数问题的机器学习方法，有快速训练和高预测精度的优势。 4. 多目标粒子群优化算法（MOPSO）：一种能够处理多目标优化问题的群体智能算法，有效提高电站锅炉燃烧优化的效率与环保水平。 5. 混合模型与优化仿真：结合LS-SVM建立的电站锅炉燃烧模型，并使用MOPSO算法进行多目标优化，实现高效低NOx排放的目标。 通过这些知识点的深入理解和应用，电站可以更科学地进行锅炉燃烧优化，从而在保证电力供应稳定的同时，显著降低环境影响，满足日益严格的环保法规要求。

Exhaust Gas Recirculation to Reduce NOX Emission，Huang Fei，，Exhaust gas recirculation (EGR) is an effective mean of suppressing NOX formation. Based on experimental determined data, NOX emission is analyzed to reveal the interrelations betw

吸附态NOx的稳定性对200℃下NOx存储能力的影响：Ce-Zr基LNT催化剂，王欣全，吕良方，通过程序升温吸附实验（TPA），考察了新鲜（F）/老化（A）铈锆样品的低温氮氧化物存储能力。铈锆样品分别为Ce0.58Zr0.42O2 (CZ64)和Ce0.80Zr0

皮带式摩擦静电分选机分选混合塑料颗粒的物理模型，李佳，Lucian Dascalescu，摩擦-气流静电分选利用空气涡流场与静电场的耦合场分选绝缘体混合物颗粒。本研究目的是建立数学模型与物理模型用于优化该分选过�

网上中文科技信息的测量研究，Chen Chuanfu，Lai-chu Tang，针对目前文献对WEB 上中文信息数量的矛盾报道，我们采用关键词词频统计方法，以英语为参照系，对INTERNET上中文科学信息资源进行了调