【摘 要】
：
安全,时时、处处遍布于人们生产、生活,职业健康是企业安全的重要组成,成为当前人们关注的热点,它关系到广大劳动者的安全健康和家庭幸福。太阳纸业历来高度重视职业健康工作,以对员工生命健康认真负责的态度,采取了一系列措施,加强职业病的预防控制和规范管理,将职业健康纳入公司重要议事日程,切实抓紧、抓实、抓好。
论文部分内容阅读
安全,时时、处处遍布于人们生产、生活,职业健康是企业安全的重要组成,成为当前人们关注的热点,它关系到广大劳动者的安全健康和家庭幸福。太阳纸业历来高度重视职业健康工作,以对员工生命健康认真负责的态度,采取了一系列措施,加强职业病的预防控制和规范管理,将职业健康纳入公司重要议事日程,切实抓紧、抓实、抓好。
其他文献
站在“十四五”开局的新起点,由中华纸业杂志社、山东省轻工机械协会联合组织开展的主题为《辉煌“十三五”,展望新未来--山东造纸装备自主创新成果》的专题报道,历时6个月,走进16个产生创新成果的工厂车间,对话了16位推动自主创新的企业家,较全面地总结了“十三五”期间山东省造纸装备行业取得的显著成就,展示了优秀企业在这一时期研发的新产品、新技术和取得的新成果,更为山东造纸装备“十四五”持续发展和自立自强赋能。
森林行业要实现可持续发展,既需要为木材生产建立林地,也需要为社会和环境目的管理林地.林业产品在我们的生活中几乎无处不在,无论是木制房屋、纸张,还是可再生纸类包装.在环境领域,森林通过储存二氧化碳帮助人们应对气候变化,木材作为一种可再生资源,可替代能源中的化石燃料,并替代建筑和包装中的碳密集型材料.而如今,数字化技术的进步正在帮助林纸行业提高可持续性和生产效率.
总部位于英国伦敦的瓦楞纸行业包装巨头DS Smith在欧洲拥有多家工厂和生产设施,并在美国设有两家造纸厂。该公司在34个国家拥有约30,000名员工,随着电子商务的兴起,包装用纸需求大增,使得该公司一直处于这场“包装革命”的核心。推进欧洲范围内的数字化升级最近,DS Smith宣布与总部位于美国加州的工业技术公司Trimble合作,旨在利用Trimble的Wedge数据挖掘平台在其欧洲的造纸厂推进数字化进程。
William Dannelly是ABB的浆纸业务全球产品线经理。他已经在远程工作了30年,此外,也前往工厂进行工厂调试和工程设计。据他表示,自疫情发生以来,数字化工具给公司的员工队伍管理和培养带来了不小的改变,因此,本文主要介绍了ABB数字化工具对员工队伍的影响。
在国内再生纤维浆深度脱水烘干技术及污泥处理领域有这么一家企业,是“吃螃蟹”的先行者,是创新技术的深耕者,是“术业专攻”的--山东华利环保工程有限公司。“十三五”期间,在政策与市场的机遇挑战双重考验中,这家深耕再生纤维浆深度脱水烘干技术及污泥处理领域的环保企业,如何见招拆招,战略布局,逆势创造佳绩,谱写企业发展新篇章?
为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题.改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法.根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡.仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低
对大麻纤维制备黏胶短纤维用浆粕的生产工艺进行了研究.通过单因素实验,确定了麻浆粕生产的蒸煮工艺参数为:用碱量22％,保温时间150 min,最高温度170℃.结合公司现有漂白工艺流程,可制备出符合行业标准的黏胶短纤维用麻浆粕,质量指标为:α--纤维素含量93.3％、黏度9.5 mPa·s、白度73％1SO、灰分0.21％、铁含量43 mg/kg.
引言气温变暖,冰川融化,如何让人类社会经济发展与自然生态环境保护相协调,成了各行各业的共同课题。作为文化用纸行业领导者,亚太森博在发展之余,也正不断将环境保护付诸实践,将可持续发展理念融入企业之中,为早日实现“碳达峰、碳中和”贡献自己的力量。
针对交通流数据复杂的时空相关性,提出新的基于深度学习的自适应图生成跳跃网络(AG-JNet模型).该模型由2个时空模块组成,每个时空模块分为2支,分别对时间相关性和空间相关性建模.时间建模采用多层扩张卷积,在增大时间维度感受野的同时降低计算开销.空间建模采用自适应图生成卷积,在不依赖图的固定结构下提取空间相关性.在时间和空间的建模中均采用跳跃连接堆叠多层,以提升模型的深层特征提取能力,将时间特征和空间特征进行门控融合,提取出用于交通流量预测的时空特征.在2个真实数据集PeMSD4和PeMSD8上的实验表明
针对移动端平台下计算资源有限、存储空间小的特点,提出高效的ShuffleNetv2及YOLOv3集成网络静态手势实时识别方法,以减小模型对硬件的计算能力需求.通过将轻量化网络ShuffleNetv2代替Darknet-53作为主干网络,减小模型的计算复杂度.引入CBAM注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度.采用K-means聚类算法,重新生成Anchors的长宽比和数量,使重新生成的Anc