电子商务对物流的影响

近几年，因特网技术催生出的电子商务，对传统商业模式带来了划时代的变革。与此同时，物流业也开始在我国如火如荼地发展起来。电子商务与物流是一对天生的搭档，双方虚实相应，密不可分。电子商务的普及与发展，需要物流体系强有力的支撑；同时电子商务又给物流业发展提供了难得的机遇，指明了前进的方向。     

又一波网络热潮袭来

来信点评:《IT时代周刊》总第245期《社交化电子商务有望全面爆发》读者现点:由精彩内容和创新应用所带来的优质购物体验,绝对是持续吸引网民眼球的关键。读完《社交化电子商务有望全面爆发行业肉搏后或将淘汰九成业者》一文,笔者感受到继团购之后的又一波网络热潮,正汹     

预富集装置在QCM传感器检测芥子气中的运用

在化学战剂的诸种检测方法中, 质量型微传感器以其响应快速、使用简便等优点成为一种理想的检测手段. 但是这种传感器的使用往往受到检出限的限制, 对于低浓度的毒剂不能及时报警. 预富集技术的运用可以提高微传感器的检测限. 本文研制了一种预富集装置并对其进行了初步测试. 芥子气通过此预富集装置之后在QCM(石英晶体微天平)传感器上的检出限可以达到0.1 mg/m3.     

钼钒氧簇二聚体[Ni(enMe)_2]_4{[Ni(enMe)_2][Ni(enMe)_2(H_2O)]_2[Mo_8~(Ⅵ)V_6~(Ⅳ)O_(38)(V~ⅤO_4)]_2}·8H_2O的合成与结构表征(英文)

在水热条件下合成了一例新型的多金属氧酸盐二聚物,[Ni(enMe)2]4{[Ni(enMe)2][Ni(enMe)2(H2O)]2[Mo8ⅥV6ⅣO38(VⅤO4)]2}.8H2O(1)(enMe=1,2-丙二胺),利用元素分析、红外光谱分析、粉末X射线衍射、热重分析和单晶X射线衍射表征了其结构。结果表明,化合物(1)属于单斜晶系,P2(1)/n空间群.晶胞参数为a=1.9685(4)nm,b=1.3549(3)nm,c=2.7039(5)nm,α=90°,β=93.94(3)°,γ=90°,V=7.195(2)nm3,Z=4,Dc=2.390g/cm3,Mr=2588.4,μ=3.195mm-1,F(000)=5012,最终R1=0.0743,wR2=0.1861.与此同时,(1)是第一个具有二帽-Keggin型钼钒氧簇的二聚体,它由过渡金属部分[Ni(enMe)2(H2O)]22+连接形成{[Ni(enMe)2][Ni(enMe)2(H2O)]2[Mo8ⅥV6ⅣO38(VⅤO4)]2}8-二聚阴离子.     

从E3看未来家庭娱乐

6月,人们开始尽情为世界杯疯狂的时候,在美国的洛杉矶国际会议中心也举行着—场同样令世人瞩目的“游戏娱乐世界杯”——”电子娱乐展览会”（简称E3展）。该展会由美国”娱乐软件协会”主办,每年都会在洛杉矶举行,今年则是6月15日-17日。自从1995年首次举办以来,到如今已经是第16届了,全球90个国家和地区超过300家厂商参加了此次展览,并接待了45600名来自世界各地的游戏爱好者。     

智能手机步入个性化时代

当前,个性化已成为智能手机发展的热点。个性化的智能手机产品会对用户的工作、生活、娱乐带来越来越多的改善;各种各样的差异化功能,不仅为厂商增添了卖点,也让手机用户的选购变得更加明确。专家指出,今后的手机将不会"千机一面",特别是在移动互联网日益普及的情况下,个性化的智能手机将成为市场上新兴的竞争领域。     

“数学启导自学教学法”实验初探

探讨与采用科学的有效的教学方法,在课堂教学中具体地落实“学好知识,提高能力,培养学生的科学态度与辩证唯唯物主义观点,大面积提高数学教学度量”,是数学教学发展的需要,也是以党的教育方针指导数学教学的需要。基于这样的认识,我们通过九年的教学实验,总结出了“数学启导自学教学法”。本文仅就这种教学法的内容、原理和实验成果作些简要介绍和分析。     

手机电池规格统一难在何处

读罢贵刊《欧盟首批通用手机充电器年内投放市场》(总第219期),感慨万千。人家欧盟28国都能达成一致,生产和使用通用的手机充电器,我们对这样环保又利民的事怎么就这么难办呢?     

家庭网关创造融合通信完美应用

家庭网关,是信息时代带给人们的又一个高科技产物。当前,随着移动互联网、光纤到户等技术的成熟以及电信运营商的全业务运营,家庭网关正日益成为通信与信息的热门应用。专家预测,家庭网关必定会逐步大热,加速固网与移动互联网的融合。与当前三网合一、物联网等多种热点服务紧密结合,也将成为家庭网关发展的主旋律。     

基于模糊理论的不确定轨迹模式挖掘

轨迹模式挖掘是轨迹数据知识发现的一个重要课题.由于定位设备的局限性,采集到的轨迹数据具有不确定性.着眼于不确定轨迹数据模式挖掘,通过引入模糊集方法,提出不确定轨迹数据模式挖掘方法.首先用均匀网格划分对象的运动平面,基于对象实际位置的概率分布计算轨迹点相对于每个网格的隶属度,通过不确定轨迹兴趣区域发现算法,得到所有的不确定兴趣区域,然后在此基础上进行轨迹模式挖掘.实验展示了所提出的不确定轨迹数据模式挖掘方法进行模式挖掘的效果.