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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
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各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样
这个简单啊，先到gocheck论文检测系统官网注册个账号就能使用了，具体操作流程可以咨询在线客服。教你一招，gocheck现在不是可以免费试用3000字嘛，如果论文超过3000字怎么办呢？我们可以多注册几个账号，将论文分成几个片段，检测完成后根据检测报告将标红的部分全部认真修改，修改完成后再把论文整合起来，就OK了
之前也去知网的检测系统看了下，找了好久，需要账号密码才能登陆。这个系统个人是注册不了的，得相关的研究机构和大学才能申请。在淘宝上搜一下，基本是150每次，多搞几次就无语了。 自己的一些经验，先去Gocheck论文检测系统官网注册一个账户自查下，把论文认真修改一下，提交前再去检测一次，这样少几个来回，省上几百大洋 对了，建议先学下怎么修改文章，找些资料看看，呵呵，这个比盲目修改轻松多了
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论文检测是要花钱的哟。。。
先写该金属材料的特性、发展概况及未来发展趋势，其次要写实验的步骤和内容，再写该金属材料实验的结果分析，最后要对分析做一总结。
为了确定工作或事情顺利开展，通常会被要求事先制定方案，方案是在案前得出的方法计划。方案要怎么制定呢？下面是我为大家整理的培训计划方案4篇，仅供参考，欢迎大家阅读。
20xx年下期泸州市中职技能大赛（机械类）将于10月底在我校举行，为了让本校本专业学生在此次大赛中能取得有意的成绩；根据实训中心相关领导协商和专业组、班主任协调安排：数控实训中心将于8月20日左右开始对参加技能大赛的相关选手进行赛前技能培训。结合参赛学生所属班级及校区的具体情况，特草拟培训计划如下：
一、培训工种：
普通车工、数控车工、机械手工制图（cad）
二、参培人数：
各工种2人（张湾对口数控高三胡志超班）
三、指导教师：
普车：罗春平 制图：王宝成 数车：李凌林 汪燕飞：负责所有设备电路维护和数控系统的修复 具体安排和临时协调及课时统计：李钢
四、指导教师薪酬计算：
每天上午4节（8：10---11：40），下午3节（14：30----17：00），按中职课时计算（原则上普车和数控每次统一只派一名教师具体负责，cad根据王宝成老师的时间进行集中培训，其余时间由学生自由练习）
五、 培训时间段学生伙食自理，由校区到实训中心的安全由学生本人负责，实训安全由指导教师和学生共同保障。
六、培训所需的一切耗材器具由实训中心提供。
七、培训时间段：
根据张湾校区和班主任安排在学生必修课之外的时间，一直到技能大赛举行。
八、培训内容：
普通车工参照中级普通车工培训计划进行培训（c6132） 数控车工参照中级数控车工培训计划进行培训（knd系统） 制图：手工机械制图基本技能、cad基本操作
九、各工种培训目标及要求：
数控车工培训目标及要求：
（一）培训目标
1、 掌握机械识图的基础知识；
2、 熟悉公差与配合的基本知识；
3、 了解金属材料的基本知识；
5、 熟练掌握量具、夹具与刀具的使用；
6、 了解数控技术概念和数控加工原理；
7、 掌握数控编程基础及手工编程方法；
8、 掌握数控车床的基本操作；
9、 了解安全文明生产的基本知识。
（二）要求
1、 能够读懂简单的零件图和装配图；
2、 学会使用量具和夹具；
3、 掌握刀具安装、调整、使用和磨刀的方法；
4、 熟悉各种机械传动的工作原理及特点；
5、 了解数控技术的理论知识；
6、 学会数控车床的手工编程；
7、 使用数控车床加工完成中级工所要求的加工任务。
普通车工培训目标及要求：
（一）培训目标
1、 掌握机械识图的基础知识；
2、 熟悉公差与配合的基本知识；
3、 了解金属材料的基本知识；
5、 熟练掌握量具、夹具与刀具的使用；
6、车工基本操作训练、技能技巧训练。
（二）要求
1、 能够读懂简单的零件图和装配图；
2、 学会使用量具和夹具；
3、 掌握刀具安装、调整、使用和磨刀的方法；
4、 熟悉各种机械传动的工作原理及特点；
5、 能车台阶轴、车螺纹、车圆锥、车成形面：
6、掌握切削原理、刀具和夹具知识，工艺规程的编制 制图培训目标及要求
一般零件图和装配图的识读和绘制；
了解常用计算机绘图软件的功能和使用方法，
掌握一般零件图的绘制及尺寸标注
掌握一般零件图和装配图的识读，
能绘制一般的零件图及中等程度（含20个以上零件）的装配图； 掌握计算机绘图的方法，能够测绘一般零件。
一、培训目的
1、消除新员工陌生感，达成对公司文化，价值观、发展战略的认知和认同。
了解公司的各项规章制度及提供的各种福利制度，帮助各们新进员工清楚了解自己的权益与责任。
强化新进员工的责任意识和主人翁的精神。
二、培训对象
公司新入职员工
三、培训方式
由综合部制定培训计划和方案并组织实施，采用集中授课及视频播放、讨论、参观的形式对企业文化、员工手册、OA办公平台的使用等方面进行培训。
四、培训地点
公司会议室。需提前了解会议室的使用情况，保证培训场地的使用不发生冲突。
五、培训内容
1、企业文化
2、员工手册
3、OA办公平台使用方法
六、培训资料准备
新入职人员录用资料、新放职人员及参培人员签到表、公司企业文化宣传资料、员工手册、OA平台使用说明
七、培训实施
1、综合部领导致词
2、培训主管自我介绍和新员工自我介绍
3、宣读培训纪律
4、根据培训内容进行逐步讲解
5、培训评估与考核
八、培训后期跟进
1、培训主管根据培训评估进行培训方案改进
2、培训主管根据新进员工培训考核成绩进行汇总和存档
现代仓储客户关系管理的核心思想就是以客户为中心。其宗旨就是改善企业与客户之间的关系，使客户时时感觉到仓储企业的存在，仓储企业随时了解到客户的变化。内视型的管理模式已不能适应激烈的竞争，面向外部世界的客户关系管理才能使仓储企业全面掌握其外部的客户。利用现代仓储客户关系管理系统，仓储企业能搜集、追踪和分析每一个客户的信息，从而知道他们是谁，需要什幺，并把客户想要的商品送到他们手中。
通过与客户的“接触”，搜集客户的意见、建议和要求，通过控制分析，提供完善的个性化服务，协助客户完成他们的工作和满足他们的要求。现代仓储客户关系管理要求企业从传统的“以商品为中心”的经营理念中解放出来，确立“以客户为中心”的仓储企业运作模式，通过管理与客户间的互动，使仓储企业与客户的关系更为融洽，从而提高客户的忠诚度，为仓储企业带来丰厚的利润和上升空间。
作为一个仓储企业，在当今激烈的竞争环境中，只埋头于内部已经远远不足了，企业需要把精力转向企业外部也就是客户的身上。企业的客服中心将不能再只作为一个处理客户投诉的部门，它要成为企业新的赢利点。利用客户关系管理为企业赢得客户的忠诚度与信任度。
客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)是一个不断加强与顾客交流，不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。其内含是企业利用信息技(IT)术和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。客户关系管理注重的是与客户的交流，企业的经营是以客户为中心，而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通，客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。
实施客户关系管理在提高企业管理水平和竞争力方面有如下作用：
一是良好的客户关系管理可以使企业获得强大的竞争优势，在同样的销售成本下可以保持较高的市场占有率，企业的交易成本逐渐降低，获得成本上的领先优势。
二是通过客户资源管理，可以对客户信息进行全面整合，实现信息充分共享，保证为客户提供更为快捷与周到的服务;优化企业的业务流程，把“为客户解决需求”的理念贯彻到企业的所有环节中。
三是客户关系管理创造的资源对公司发展有弥补作用。对于企业来讲，构成分销渠道的大客户企业都有自己的经营目标、方针政策和发展战略，赢得这些成员的大力配合，并确保它们的行为促成公司的发展，可以使公司获得协同效应。
四是可以从客户那里得到更多有关竞争对手的情况，据此合理地定位本企业的产品，从而建立起自己的竞争优势。
针对仓储企业的客户关系管理我所提出的方案包括四个平台与四个原则。
一、四个平台
四个平台即客户中心、客户管理、短信平台、服务知识库
客户中心：与客户沟通交流的平台。它的服务对象包括所有的客户(新接到客户、尚未成交客户、已成交客户)。
新接到客户：
1、首先需在来访登记本上详细记录登记本上的内容，方便录入电子版来访登记。
2、送走客户后要第一时间把该客户情况记录在自己的见客登记本上，记录内容包括(姓名、来访日期、联系电话、外貌特征、工作单位、家庭住址、购买意向、到访情况等)要求越详细越好。
尚未成交客户：
1至少每星期一次与客户保持联络，每逢节假日发送祝福短信。与客户联络和发送短信要及时记录在见客登记本上。每周或每两周检查一次。
2在回访过程中，根据不同阶段节点需要向客户传达工作内容，在沟通的过程中，切实了解客户的需求，利用新节点的契机，邀请客户再次到访，根据其要求做出最好的答复。
3来访过的客户再次到访非常重要，待客户离开后，要及时在见客登记本上记录本次到访情况。
4在与客户交流的过程中，根据感情的逐步加深，及时在客户身上挖掘新的客户资源。
已成交客户：
1准时提醒客户签约的日期及所需要提供的材料。耐心解决客户合同、钱款、提供材料的疑问。陪同辅佐客户进行后期的签订过程。
2每个月一次与客户保持紧密联系，继续挖掘新的客户资源。
客户管理：实现无纸办公，可将零散的客户进行集中管理，长期保存，查找方便支持精确和模糊查找。让您的工作更轻松不会漏掉任何一个重要客户的跟踪，客户的生日提醒会提前让您知道客户的生日，定时发送短信给客户一个意外的惊喜，加强客情服务。电话回访提醒，设定客户电话回访时间，系统自动提醒。保留电话回访记录，方便客户跟踪。
短信平台：群发短信功能，短信用于加强与客户之间的沟通与互动，同时也是最省钱的一个营销工具。可定时发送短信，单个发或群发。接收短信的功能可以帮您快速的处理客户资料。
服务知识库：帮助用户规范的回答客户的问题，让客户觉得这是一个专业的客服，提升企业在客户心中的形象。在处理过程中，可以将典型案例添加到知识库中;也可以在处理过程中实时查询相关主题，找到某些问题的.处理方法，提升处理效率。
二、四个原则
四个原则即主动性原则、情感性原则、互惠性原则、个性化原则
一)主动性原则
仓储企业与客户的交流沟通，是仓储企业客户关系管理的一项重要内容，是维护自身形象、化解矛盾、扩大影响、互通信息的重要手段。能否主动与客户交流沟通，会使仓储企业处于完全不同的两种竞争状态。因此，仓储企业只有积极主动地与客户交流沟通，才能使沟通的渠道畅通无阻
二)情感性原则
融洽仓储企业和与客户之间关系是现代仓储客户关系管理的行为机制，是一种管理行为。但不意味着这种管理行为是冷冰冰的，没有人与人之间的情感交流。而恰恰相反，在与客户之间关系的协调中除了原则性的矛盾难以沟通外，其它矛盾都是可以通过相互之间的理解和包容得到解决的。而这种理解和包容的基础就是感情上的交流和认同。所以在日常商务活动中要注意培养双方的情感，要在尊重客户的同时注重自身的商务职业道德，从而提高企业与客户之间的"亲和力"。
三)互惠性原则
通过现代仓储客户关系管理的实施，不仅要使仓储能够从中获得利益，同时使客户也能够获得一定利益。互惠性原则是现代仓储客户关系管理活动的基本原则，也是商务活动生存和发展的基本原则。遵循互惠性原则必须做好两方面工作：第一，必须以客户为中心，保护客户的利益;第二，必须注重企业的公众形象，时时按照公众需求予以调整，得到公众的信任和支持，从而拥有企业的长远利益。反之，为了追求企业利益不惜损害公众利益，是急功近利的短期行为，到头来必然会失去公众的信任和支持，致使企业的利益最终丧失殆尽，这是现代仓储客户关系管理之大忌。
四)个性化原则
个性化原则是指与客户交流沟通的方法应力求独辟蹊径，不落俗套，给人以新鲜的感觉，以适应仓储企业所面对的复杂而多变的社会环境。由于每个企业的经营活动内容以及客观条件不同，则采取的交流沟通方法也不同。所以，面对不同的客户和不同的客户需求，采取适宜的、具有独特个性魅力的交流沟通方法，使客户耳目一新而乐于与之交流沟通。从而吸引更多的客户，维持客户对企业的偏爱。
一、指导思想
深入贯彻落实科学发展观，牢固树立“培训不到位是重大安全隐患”的意识，坚持依法培训、按需施教的理念，以落实持证上岗和先培训后上岗制定为核心，以落实企业安全培训主体责任、提高企业安全培训质量为着力点，进一步加强安全培训基础建设，完善安全培训体系，严格安全培训执法和责任追究，推进安全培训工作规范化、科学化，努力实施全覆盖、多手段、高质量的安全培训，切实提高各级安全监管监察人员和企业从业人员的安全意识、管理能力和技术水平。
二、安全培训目标和任务
以《安全生产法》、《生产经营单位安全培训规定》等法律法规为依据，对中心境内网格管理员进行安全知识及日常安全生产检查内容培训；对中心境内所有企业“三项岗位”人员安全培训，确保特种作业人员和高危行业企业主要负责人、安全生产管理人员全部经过安全培训，做到100%持证上岗，从业人员受训率达100%。
三、培训范围
中心境内社区、学校、幼儿园、生产经营单位的安全生产管理人员必须参加中心组织的安全管理培训工作，并做好培训记录，提高安全生产意识发挥安全监督作用。
四、工作措施和工作要求
（一）加强领导，认真组织。各社区居委会、各有关部门要高度重视，严格履行安全生产“一岗双责”规定，将安全教育培训工作作为一项重要的基础性工作来抓，认真结合本单位工作实际，进一步细化工作计划，明确职责分工，确保安全培训工作取得实效。
（二）共聚合力，广造氛围。为广泛营造浓厚的安全生产培训氛围，各单位要注重总结和提炼培训工作开展过程中好的经验、好的做法，及时向中心安办报送工作信息，及时反馈、协调解决工作中存在的问题，进一步凝聚工作合力，确保安全生产培训工作有序推进。同时，要充分运用各种媒介手段，加强宣传造势，有效调动和提高广大人民群众的积极参与性。
（三）强化督查，健全档案。各社区、各有关部门，要把企业开展从业人员安全培训情况作为日常安全生产执法检查的必查内容，经常性开展以“三项岗位”人员持证上岗、高危行业企业从业人员准入、班组长、新工人和农民工培训上岗为重点的安全培训专项检查。注意收集培训相关图片、资料，主动健全和完善培训档案管理工作，年度培训工作总体情况将纳入20xx年安全生产目标责任制考评的一项重要内容。
测绘工程论文题目
测绘工程在整个工程建设过程中所起的作用很大，测绘工程论文题目大家想好了吗？下面是我整理的测绘工程论文题目，欢迎阅读参考！
1、改善GIS数字底图的质量
2、教学实习在土地资源管理专业中的应用
3、数字化土地利用现状调查的数据采编
4、数字化地形测量的几个问题探讨
5、数字化地籍测量在城镇地籍调查中的应用探讨
6、数字化成图几种作业模式的分析比较
7、数字化测图与地籍信息系统研究
8、数字化测图在地籍补测中的两种应用技巧
9、数字化测图技术在郑州高新区房地产测量中的应用
10、数字化测图教学方法探讨
11、数字化测绘技术在地籍图测绘中的应用与建议
12、数字化测绘技术在地籍测量中的应用与实施
13、数字化测绘技术在地籍测量中的应用初探
14、数字化测绘技术在城镇地籍测量中的应用
15、数字化测绘技术在源影寺古砖塔测绘中的应用
16、数字图像边缘检测方法的探讨
17、数字土地利用现状图的制图概括
18、数字土地利用现状图的制图综合
19、数字地图系统设计
20、数字地形图测绘中的几个问题探析
21、数字地籍测绘实施中的技术问题
22、数字地籍测量中GPS控制网的建立
23、数字地籍测量主要误差来源探讨
24、数字地籍测量作业探讨
25、数字地籍测量应用分析
26、数字地籍测量控制网的建立及精度分析
27、数字地籍测量有关作业流程及精度控制的探讨
28、数字地籍测量精度的讨论及控制方法
29、数字平顶山空间数据基础设施建设的初步研究
30、数字摄影测量生产的质量控制
31、数字水准仪SPRINTERM的试验与评述
32、数字水准仪及其在机场跑道板块高程测量中的应用
33、数字水准仪及水准尺的检定与精度分析
34、数字水准仪的测量算法概述
35、数字水准仪自动读数方法研究
36、数字水准仪观测模式及其应用实践
37、数字水准测量外业数据格式的转换与统一的实践
38、数字水果湖水下地形和淤泥厚度测量
39、数字测图中的坐标变换方法
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隧道渗漏水处理技术
摘要：本文总结了隧道渗漏的处理文法，为同类隧道工程结构的渗漏水处理积累了一些经验。需要强调的是，关键是在二衬施工前的防水工程的施工质量及混凝土的浇筑质量，最大可能的做好防止渗漏水的的施工关键工序。当然没有一种材料是百分之百可靠的，没有一种施工方法是尽善尽美美的，只有在正确选材、合理施工，才能达到彻底防水的目的。
关键词：渗漏;堵漏;注浆
中图分类号：F407.9文献标识码：A
1渗漏水处理使用材料简要说明
1.1 堵漏
堵漏材料：金汤水不漏、130瞬间止水剂等。
“金汤牌水不漏”是吸收国内外先进技术开发的高效防潮、抗渗、堵漏材料，也是极好的粘结材料。分“缓凝型”、“速凝型”和“超速凝型”三种，均为单组份灰色粉料。“缓凝型”主要用于防潮、防渗;“速凝型”和“超速凝型”主要用于抗渗、堵漏。其主要技术指标：凝固时间：1~90分钟;抗压强度：30~40MPa;不透水性：>0.7MPa;其主要特点：快速带水堵漏;迎背水面均可使用，施工简便;凝固时间可隔，防水粘贴均可。
130瞬间止水剂是一种不收缩，且具有膨胀性的遇水硬化之粉状聚合物，加水即可使用。接着性很强，在水中或潮湿空气养护条件下，固结体具有微膨胀性(膨胀率为1‰～3‰左右)，以填塞所有孔隙达到防水功效，没有氧化和收缩的现象。当温度不低于10°C时，可在46秒内凝固，早期强度高，1小时强度达15Mpa，28天强度达40Mpa，后期强度继续增大;使用年限与一般砼一样长久。
1.2 注浆
注浆材料采用普通水泥和水玻璃。水玻璃为传统注浆材料，对处理混凝土中细微裂缝有独到的效果。
2施工设计程序
二衬施工完毕后，进行二衬墙渗漏水处理。隧道二衬一般在侧墙起拱线以下的墙面上发生渗漏水现象。针对不同部位，采取不同的处理措施。墙面点状、面状渗漏水侧重于堵漏施工，施工缝部位重于注浆施工，但均采用堵漏、注浆、引流相结合的施工工艺。
3渗漏水处理施工工艺
3.1 检查墙面，标出渗漏水部位，根据渗漏水情况，确定处理方案。对于点及裂纹渗漏水的，采用凿槽堵漏方案;对于面渗漏水的，视渗水轻重程度分别采用堵漏和注浆方案;对于施工缝的渗漏水，将采用注浆方案。但也不是绝对的，要根据具体情况，综合分析漏水原因而采取最适宜的处理方案。
3.2 堵漏施工工艺
3.2.1对于裂缝渗漏水，沿裂缝剔凿出宽深各为20mm、40mm的凹型槽，对于渗漏点，则以渗漏点为圆心凿洞，孔洞直径为10～30mm，深为20～40mm，孔洞尽量保持与基面垂直。另外，凿连续墙槽缝要适当加深加宽，按接缝两边的疏松程度而定。
3.2.2彻底清理并清洗凹型槽及孔洞;
3.2.3取适当量的堵漏材料加水拌制成泥状，搓成条形或锥形，迅速将胶泥堵漏到槽(洞)中，并用力挤压密实，保持45～60秒不动。
3.2.4对漏水情况严重的，将采用注浆施工方案。
3.3 注浆、引流施工工艺
根据渗漏水情况，本站采取综合注浆方案。
3.3.1 传统注浆工艺
注浆主要是在施工缝部位，该部位主要是由于浇筑混凝土时处在模板的端头部位，部分施工缝处由于工人施工时操作不到位，混凝土不能完全密实填充，尤其在拱顶部位，这样，该处的膨胀型止水条便起不到止水的作用，同样，由于止水条安装不规范，在施工缝整个断面上，都会有漏水的可能，而这种情况也比较普遍，因此用采注浆的方法可达到较好的堵漏效果。 (1) 查渗漏点将基层表面擦干，立即均匀撒一层干水泥，若表面有湿点或印湿线，即为漏水孔、缝，从而确定渗漏部位。 (2) 凿眼及钻孔先以渗漏点为中心点凿一直径约100mm，深度约40mm的凹坑，再用冲击钻或专用打孔设备，自渗漏点向砼内打Φ20mm的孔Ⅰ，孔深200～300mm，以同样的方法在同一断面的拱顶部位打孔Ⅱ。(3) 埋设注浆管：采用Φ20mm水管(带丝扣连接阀门)埋设，管口中心对正钻眼位置。然后用凝结快(初凝8min,终凝15～20min)粘结好的环氧树脂砂浆封管。封管时将表面凿除部分全部封堵。 (4) 注浆注浆管埋设1小时后方可注浆。采用双液注浆泵泵注浆，注浆材料水泥水玻璃双液浆，配比为水泥：水玻璃=1：1。注浆压力为0.5Mpa注浆前，先用水代替浆液灌注，以检查除注浆注管外其它部位是否有漏水现象，以免出现漏浆。试灌时记录灌水量和灌水时间，为确定灌浆量和灌注压力提供参考。注浆时，垂直缝应按先下后上的顺序进行。注浆管接埋设好的注浆管Ⅰ，打开注浆管Ⅱ阀门，灌浆开始后，逐渐升压，待注浆管Ⅱ出水后先不要封闭，见浆液后立即封闭其孔，仍继续压浆，使浆液沿着漏水通道推进。并把注浆泵开泵到规定压力值，停泵。让灰浆慢慢渗入，到表面压力下降到0.1Mpa时，二次开泵升到规定压力值，如此反复进行，直到压力稳定在规定压力值不再下降为止。当压力解除后不再有漏水和渗水现象时，该处注浆完毕，移到下一注浆孔灌注。 (5) 拔管及封堵注浆完成后，将注浆管沿孔根部用手砂轮割除，然后将孔口清刷干净，孔底用130瞬间止水剂材料封堵，表面用1：2～1：2.5水泥砂浆抹平。
3.3.2 引流
对于墙面大面积渗水，这方面原因主要是二衬内部防水板被破坏，而底板泻水管堵塞，致二衬内水位上升，便造成二衬混凝土大面积渗水，对于这种渗漏水情况的处理，主要是通过引流的方法加以处理。 (1)、先在渗水区域的下部距潮湿印记边缘300mm处，紧贴地板表面打两个Ф32的泻水孔，使二衬后的地下水得以排除;然后，在泻水孔的下部底板上凿一直径10CM深10CM的积水坑，并在隧道底板上凿10CM深宽5CM的沟槽，槽中埋Ф32PVC排水管，将墙底泻水孔的水引至隧道排水沟中。 (2)、孔洞和沟槽的封堵，在墙脚泻水孔与积水坑之间先用PVC盲沟材(大粒径碎石也可)填充，在盲沟材上盖一层土工布，防止砂浆堵塞盲沟材缝隙，孔洞先用京汤水不漏堵漏材料堵2～3CM厚一层，等水不漏凝固后，用1：2.5防水砂浆把孔洞部位及泻水管槽抹面即可。
3.3.3施工注意事项及安全措施
3.3.3.1注意事项： (1)、所选用的输浆管必须有足够的强度;浆液在管内流动顺畅。 (2)、注浆施工力求一次注好，对注浆量较大部位必须连续注注，设备的压力和流量满足施工需要。 (3)、注浆过程中要始终注意观察注浆压力和输浆管的变化，当泵压骤增、注浆量减少，多为管路堵塞或被注物不畅，当泵压升不上去，进浆量较大时，检查浆液粘度和凝固时间。 (4)、注浆过程中出现跑浆、冒浆，多属封闭不严导致，当出现此种情况应停止注浆，重做封闭工作。
3.3.3.2安全措施 (1)、注浆前严格检查机具、管路及接头的牢固程度，以防压力爆破伤人。 (2)、操作人员在配制浆液和注浆时，要戴眼镜、口罩、手套等劳保用品，以防止损伤眼睛和皮肤。 (3)、注浆时注浆管附近严禁站人，以防爆管、脱管伤人。
参考文献
[1]吴晓容.隧道渗水原因分析及处理方法 广州市政技术开发公司 广东 广州 【期刊】城市道桥与防洪.2004-09-15
[2] 杨俊仓; 黎志恒.关山隧道渗水治理工程措施研究.甘肃地质灾害防治工程勘查设计院; 甘肃地质灾害防治工程勘查设计院 兰州 【期刊】安全与环境工程.2003-11-30
[3]王成军.晋阳高速公路隧道渗水处治. 山西省高速公路管理局晋城管理处 山西晋城 【期刊】山西交通科技.2003-12-30
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