简介：摘要：牛仔布的发展历史悠久，已有上百年的历史，但其基本特征从未改变:机织，蓝经白纬，质地僵硬，弹性差。因此，近年来国内外市场上出现了一种手感柔软、透气性好的牛仔面料。其牛仔风格饱满，给消费者眼前一亮的感觉，说明手感柔软、弹性好已经成为对牛仔面料的新要求。但是会发现针织牛仔面料的尺寸稳定性和耐磨性是传统牛仔面料无法比拟的，而且由于针织面料的结构特点也很难改变。

简介：摘要：建设小型工业园的评分机制，是推动小型工业园科学管理的重要手段之一，其有助于提高小型工业园内企业安全生产条件与安全管理水平，增强园区内企业员工的安全生产意识，降低安全生产事故的发生概率，控制安全事故带来的损失。文章简述小型工业园评分机制建设的必要性，以张堰镇金国工业园为例，从对影响企业安全生产的因素进行识别与分类、风险因子权重确定等方面分析小型工业园评分机制建设流程。

简介：摘要：本文深入探讨了建筑工程招投标中的评分方法，分析了当前常用评分体系的优缺点。结合实际案例，指出在公平性、科学性和预测准确性等方面存在的问题。提出了一种新的综合评价模型，该模型考虑了投标方的技术实力、财务状况、项目经验、履约信誉等多维度因素，并通过引入权重动态调整机制，以提高评标过程的公正性和合理性。通过对比实验，新模型在提高招投标效率和结果满意度方面表现出显著优势，为建筑工程招投标的公平、公正、公开提供了理论支持和实践指导。

简介：摘要：本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型，以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下，借款人的各类信息可以从多个维度进行收集，包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息，本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先，我们将收集到的信息分为几个不同的类别，并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型，以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后，为了得到一个综合的信用评分，我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里，我们引入了模拟退火粒子群优化算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO）来寻找最佳的权重组合，并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证，通过模拟退火粒子群算法的优化，我们能够找到一组权重，使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性，而且通过子模型的建立，增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外，模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性，使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路，对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。

简介：摘要：目的 探讨精神康复护理对改善精神分裂症患者睡眠质量的影响及通过SAS评分判断其是否有效。 方法 选取100例因精神分裂症而入院的患者，随机分为常规组及干预组两组每组50人，对常规组患者提供常规护理，对干预组患者提供常规护理以及精神康复护理进行干预，并联合常规药物治疗。护理前后填写焦虑自评量表(SAS)评估两组患者情况，并由护理人员定时记录两组患者睡眠质量数据。结果 两组患者睡眠质量数据存在较大差异，干预组患者睡眠质量数据相对常规组患者数据较好，P<0.05。结论 精神康复护理对于精神分裂症患者的睡眠质量有明显的提升作用，优质的睡眠是帮助个体生理功能和身体恢复的重要条件，精神康复护理能够切实改善精神分裂症患者的睡眠状况，而良好的睡眠又反作用于精神及身体恢复，减缓了患者焦虑抑郁情绪，帮助患者缩短病程，应对这样卓有成效的治疗方式推广普及。