梁玉梅 壮心不已

正她是永远不会退休,不会离开团队的权健枭雄。"老骥伏枥,志在千里;烈士暮年,壮心不已",曹操所作《龟虽寿》寓意虽逐渐年老,但作为一个有志向的人永远有雄心壮志。梁玉梅也是这样一位女枭雄。"我永远不会退休,不会离开团队。就算到了80多岁,我还是会在台上分享。"梁玉梅平稳、坚定,让人感受到她对权健事业的热爱。加入权健之前,梁玉梅在传统生意领域沉浮10余年,从事过外贸、销售过水产类产品、农副产品,后来转型做木材生意,欠下了数十万元的债务,人生急转直下。2000年,梁玉梅从黑龙江到山东闯荡。     

张智鹏/王思予 风雨共济赢未来

正两位年轻人因直销结缘,在权健成长,经历风雨后开始拥抱人生的彩虹。不经历风雨,怎么见彩虹?张智鹏、王思子伉俪就在经历过风雨后,才清楚地认清人生目标,并在奋斗中改变家族命运,收获了幸福和成功。1997年,年仅20岁的张智鹏前往广西,开过出租车、做过服务生,直到2000年他前往大连寻求发展,偶然结缘直销,先后从事过多家直销公司,但都没有得到想要的结果。     

赵玉华 达人成己

正当有识之士遇上优秀平台,擦出了事业之花。赵玉华正在权健上演精彩一幕。如果没有遇上权健,赵玉华对直销的认知不会发生转变,仍旧停留在"进入容易,做出成就难"的层面。让赵玉华设想下没有权健,她现在可能在做什么,会是什么样子,她愣了半秒,爽朗大笑之后特别认真地说:"这个问题我真不敢想。不过可以肯定的是,没有权健,我的生活会不如现在百分之一的精彩。"赵玉华出生在农村,是家里的老大,从小     

郑炜 用爱走天下

正是爱与责任,让郑炜在权健的舞台收获了健康、魅力和幸福。一次正确的选择,让经历过无数次失败的郑炜,开始走上全新的生活,迎接着幸福的人生。曾在传统生意中摸爬滚打过多年的郑炜,享受着平静而又小康的生活。但市场经济飞速发展,做生意赚的一点小钱逐渐不能满足"照顾老人、养育孩子"一家人的生活。2002年初,在妹妹郑凯的引荐下,郑炜接触直销,在一家外资直销工作四年,却没有成功,之后她又换了很多个公司,家里的积蓄陆续     

王海燕 用平凡谱写精彩

正直爽而真诚的个性让王海燕在权健的舞台上如鱼得水,也因此收获了财富、健康和快乐。与王海燕聊过天的人都知道,她身上散发出一种独特的魅力,可以在很短时间内与人拉近距离且让人产生好感,有经销商归结为"直率而真诚,实在而踏实"的个性。正是如此,很多人愿意和她交朋友,也令她的权健事业做得风生水起。曾经营传统生意多年的王海燕,不仅没     

立体选择性合成2-(a-噻吩甲酰基)-3-取代苯基-4-乙氧羰基-5-甲基-反式-2,3-二氢呋喃

溴化(a-噻吩甲酰基)甲基三苯鉮1与3-取代苯甲叉基-2,4-戊二酮 2以碳酸钾为碱,在苯中55℃条件下反应,可以较好的收率、高立体选择性地生成反-2-(a-噻吩甲酰基)-3-取代苯基-4-乙氧羰基-5-甲基-2,3-二氢呋喃3。产物结构均经波谱予以确定。本文还提出了生成产物的可能机理。     

武器目标分配问题的离散差分进化算法

提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法. 采用整数排列建立武器-目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计. 同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对. 在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果. 在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性. 实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.      

单一多径环境下GPS载波跟踪误差建模与分析

为研究伪码多径误差对载波多径误差的影响,文中分析了采用非相干早码减晚码功率型伪码跟踪环时Costas载波跟踪环的载波多径误差,并建立了单一多径下的载波多径误差模型. 所建立的模型表明伪码多径误差对载波多径误差的影响可以表示为多径参数和相关间距对载波多径误差的影响. 理论和仿真分析结果表明,单一多径下载波平均跟踪误差为0,且当相关间距小于一个码片时,载波跟踪误差最大值小于π/2;多径参数对载波跟踪误差的影响较大,而相关间距对载波跟踪误差的影响较小.      

锌汞齐还原法测定二硫代二乙酸

将锌汞齐能还原二硫代二乙酸(DTDGA)成巯基乙酸(TGA)的原理和碘量法滴定相结合,对电还原DTDGA合成TGA反应液中的DTDGA进行定量分析,测定结果的相对标准偏差为0.37%,加标平均回收率100.6%。     

基于单波束测距声呐的水下机器人避障仿真研究

针对多波束声纳体积大,成本高的局限,利用单波束声呐的探测波束依次旋转,依次获取自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)前方的左、中、右3个区域的障碍物距离信息.通过设计合适的环境障碍状态与有效的避障行为集合,并利用强化学习选择适合AUV自主避障的障碍状态-行为组合.仿真实验表明,根据单波束传感器提供的障碍物信息,通过强化学习获得的状态-动作组合,可以保证AUV躲避前方90°开角的障碍物,达到安全航行的要求.