【摘 要】
：
德希尼布公司于2016年4月21日表示,它已承揽了大林产业公司的合同,将为S-Oil公司规划建设世界上第一个商业化高苛刻度催化裂化（HS-FCC）装置提供专用设备。HS-FCC技术可使重质烃类裂解为较轻烯烃（如丙烯）和轻质燃料（如汽油）。它的建设将成为S-Oil公司在韩国蔚山的温山炼油厂现有渣油转化设施扩能的一部分。
论文部分内容阅读
德希尼布公司于2016年4月21日表示,它已承揽了大林产业公司的合同,将为S-Oil公司规划建设世界上第一个商业化高苛刻度催化裂化（HS-FCC）装置提供专用设备。HS-FCC技术可使重质烃类裂解为较轻烯烃（如丙烯）和轻质燃料（如汽油）。它的建设将成为S-Oil公司在韩国蔚山的温山炼油厂现有渣油转化设施扩能的一部分。
其他文献
幼儿园的启蒙教育对于幼儿的成长起着极大的作用，游戏不仅仅是幼儿成长中必不可少的，并且扮演着十分重要的角色。幼儿园游戏化教学活动对于活跃幼儿的思维，更加深入的理解教师所教授的知识，为幼儿创造一个良好的学习环境，以及对于幼儿身心健康的发展有着十分重大的意义。本文对于幼儿的游戏化教学进行了主要的研究，并对于现阶段的幼儿游戏化教学现状提出了针对性的策略方案，希望为教师探索新的教学方法，为幼儿创造一个健康的
通过分析中国人口发展现状，可知目前中国面临着日益严重的老龄化问题。鉴于此，社区居家养老服务格局逐步形成，智能养老模式逐渐兴起，养老日常需求多元化，服务更人性化。但社区居家养老缺少政策支持，专业化服务水平低，社会提供服务菜单不够充足。针对上述问题提出社区居家养老服务改进建议，即加快社区改造，释放社区街道居家养老的发展潜力；加大改革创新力度，增强社区街道居家养老的内生动力；加强养老信息的互通，使智能设
1内容简介为充分挖掘、研究本次联考传递的高考新动向、命题新变化、备考新方向,对比各省市自主命题科目试卷的特色与差异,深入探讨、总结新高考备考策略,使接下来"决胜新高考·名校交流"联考命题研究方向更精准,教学考试杂志社特别邀请了著名学科分析专家,强基计划备考分析专家,
高考语文学科要求考查考生识记、理解、分析综合、鉴赏评价、表达应用和探究六种能力。在语文复习中,针对不同的题型,师生一般会研读高考试卷的真题,摸索答题规律,研究答题标准,规范语言表述。而我们可以反弹琵琶,来让学生在高考备考中习得一些方法和技巧。首先我们要做的是知题型。以实用类文本阅读为例,实用类文本阅读的考查形式包括新闻阅读和人物传记阅读。新闻的文本包括消息、访谈、通讯、报告文学等,从高考的考查角
我国自2016年开始实施与国际审计报告准则趋同的新审计准则，多数研究聚焦于其是否改善了资本市场环境，而对其是否影响会计信息价值相关性等问题还少有涉及。本文采用2015—2018年中国A股市场上市公司数据为样本，研究新审计准则实施对会计信息价值相关性的影响。研究发现：与新审计准则实施后相比，公司在新审计准则实施之前已经显著降低了会计信息价值相关性。基于企业异质性视角分析，相对于非国有企业，国有企业会
针对高速动车组受电弓检修时操作不规范导致事故发生的问题，利用虚拟现实技术，基于Unity3D，设计并开发了高速动车组受电弓检修事故虚拟演示系统。通过3Ds Max进行建模，结合实际的检修事故案例，进行Unity3D场景搭建，利用Unity3D提供的碰撞检测功能监测检修行为。本系统与传统教学培训相比，减少了枯燥性，增强了沉浸感，满足受电弓检修人员的知识培训、模拟训练等需求。
借助新审计准则实施这一准自然实验，设计DID模型，检验了新审计准则实施对上市公司盈余管理行为的影响。研究发现：新审计准则实施对上市公司盈余管理行为，尤其对于非国有企业和融资需求高等具有较强盈余管理行为倾向的公司，具有明显的治理作用。进一步分析发现，披露的关键审计事项数量越多，对管理层的“震慑”作用越明显，盈余管理水平下降越多；账户层面和公司层面的关键审计事项披露都能在一定程度上降低盈余管理水平，其
教学考试杂志社联合衡水中学,在北京布局未来教育科技研究院的指导下,于1月30日开展了 "2021年八省市新高考适应性联考分析会"。会上有5位专家做了研究和备考专项指导讲座,17所名校的优秀教师分享了试题分析成果,50多所来自新高考地区的学校报名参会。特邀专家和分享教师,从整体印象、命题维度、命题理念、预测分析、典型例题分析、命题建议、备考与学习建议等方面对本次联考试题展开深入分析。本次分析会充分挖
中国境内最早的广播电台是美国人奥斯帮于1922年12月在上海创办的，这是我国广电业的起点，到现在已经走过百年的路程。1940年12月开播的延安新华广播电台，是我党广电事业的开端，82年来，我党广电事业从无到有、从弱到强，使我国发展成为世界上广播电视台数量最多、普及率最高、市场规模最大、技术设备最先进的国家之一。但是，作为广播电视业曾经的一员和现在的研究者，笔者认为中国广播电视史志研究的现状滞后于中
针对磁瓦缺陷检测时存在的缺陷样本量少、类别不平衡、模型训练过拟合等问题，提出了一种基于迁移学习的磁瓦缺陷分类方法.该方法在大型图像数据集ImageNet上预训练深层卷积神经网络VGG16,然后使用迁移学习方法将模型迁移到磁瓦缺陷分类研究中，先冻结模型前几层的参数，再用磁瓦缺陷数据集训练调整后的全连接层，并在测试集上测试模型的分类效果.实验结果显示，6类磁瓦缺陷识别准确率达到了98.69%,明显高于