摘要：体验经济时代的到来,对餐饮行业的服务设计提出了新的挑战。能否为顾客提供满意的就餐体验已经成为企业服务设计的关键。本文借助服务蓝图这种系统化、可视化的工具,将餐饮企业分散的服务环节联系起来,以顾客为中心,从服务整体流程出发,运用系统的观点进行分析,找出服务关键点,从而更好地为顾客提供满意的服务,增强顾客就餐体验感。本文主要从整体服务流程优化和基于关键点的服务优化两方面进行分析,最后提出了中式快餐未来发展的四点建议。

摘要：针对如何将Cadence SIP中的设计模型在HFSS中自动重建为三维全波仿真模型的问题,提出了一种解决方法,即利用VBS在Cadence SIP与HFSS之间建立软件接口,通过该接口程序完成在Cadence SIP中设计模型几何参数的提取及相应的数据处理,并将相关数据导入HFSS软件进行模型重建,实现重建的自动化。结果表明,该方法能够免去HFSS中繁琐复杂的模型手工建立过程,大大提高工作效率。

摘要：对基于有机朗肯循环(ORC)的微型热电联产系统(micro-CHP)的国内外研究现状进行了综述,重点关注了ORC系统核心部件、ORC微型热电联产系统运行策略、评价准则及优化方法等方面的研究进展。相关文献研究表明,ORC系统部件选型是影响系统成本的核心因素,也是当前研究的热点;系统优化是提高系统综合性能指标的重要途径,合理的运行策略则是均衡能源匹配的重要保障。此外,选择科学的评价准则对评价系统综合性能优劣有重要意义。

摘要：一般情况下,劳方的工资收入与资方的利润收入会达成一个均衡,在其他条件不变的前提下,任何一方单方面的变动,都会使另一方作出相反的调整,因此这一均衡具有帕累托最优的性质。研究证明,在追求各自利益最大化的前提下,劳资双方收益分配的帕累托最优性质既不会给双方带来公平,也难以使双方产生效率。相反,具有局部激励相融性质的利润分享机制则具有公平与效率兼得的特征,但在全局范围内,现行的利润分享机制仍属于帕累托均衡的范畴。本文的任务是寻找一个机制设计,将局部激励相融扩展至全局激励相融,使其正能量得以充分展现,促使利润分享制成为一类具有普世意义的劳动者权益。

摘要：研究了基于"货到人"拣选模式的储位分配问题,建立了以总拣选成本最小化为目标的储位分配问题数学模型,针对"货到人"拣选模式的特点,利用复杂二分网络社团结构划分的基本思想,设计了求解储位分配问题的快速有效算法。进一步通过模拟实验分析了利用本文算法分配储位与利用传统分类存储方法分配储位对应的货架搬运次数和搬运成本,结果显示,与传统的储位分配方法相比,根据本文算法分配储位可以使订单拣选过程中的货架搬运次数和总搬运成本平均减少约40%。

摘要：在对电商平台供应链金融模式进行总结的基础上,聚焦B2B电商平台的供应链金融业务,对9家典型B2B电商平台开展的供应链金融业务及其产品进行了描述,并从平台涉及领域、供应链金融开始时间、金融产品模式等六个方面进行了对比分析。结果表明:B2B电商平台往往是采取与金融机构合作的方式获取供应链金融资金需求;开展大宗物资交易的B2B电商平台开展供应链金融业务相对较早;与传统线下供应链金融业务相比,B2B电商平台供应链金融在信用融资和订单融资方面更有优势;B2B电商平台供应链金融产品可以根据不同平台以及买卖双方的特点进行创新设计,最后为电商供应链融资业务的发展提出建议。

摘要：在信息化时代的今天,实体零售业的经营受到冲击,而便利店出现逆势增长。电子商务和移动互联网技术的发展推动了便利店进行商品组合和服务创新,迎合了广大消费者的需求和偏好。便利店呈现逆势增长得益于其所具有的以下四个特点:便利店自身具有高毛利率和跨区域可复制性;人性化的门店设计为消费者提供良好的购物体验;利用O2O融合,延伸社区服务;借助社交媒体绑定用户并利用移动支付技术提升购物效率。本文分析了便利店的特点、实现逆势增长的原因、面临的挑战及未来的发展趋势。

摘要：用涤纶热致变色长丝(玫红变白色)作为经纱和纬纱,设计织造了平纹、斜纹和缎纹3种组织、不同密度的9种机织物,分别对其变色后的色彩明暗度L^(*)、红绿色调指数a^(*)和黄蓝色调指数b^(*)进行测试,分析了织物组织和纬密对热致变色涤纶长丝机织物变色效果的影响及其显著性。研究结果表明:纬密和织物组织对热致变色涤纶长丝机织物的变色效果有一定影响,但并不显著;随着织物纬密减小,明度略有升高,色相略有减弱;颜色变化由快到慢的顺序基本为缎纹、斜纹、平纹。研究结果对热致变色纤维在机织产品上的设计和应用具有一定的指导作用。

摘要：文中分析了北京市京北智慧物流园区的建设背景,基于政府视角对园区建设要求进行了分析,设计了基于共享的园区建设模式,同时对园区新技术应用进行了探讨,建议统筹考虑服务城市副中心应急保障需要,并提出了推动该物流园区发展的政策建议。

摘要：针对古建筑脊兽识别准确率和自动化程度不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的脊兽自动识别方法。该方法主要分为4个步聚:①爬取众源数据建立脊兽数据集;②构建脊兽特征金字塔网络(Ridge Beast-Feature Pyramid Network,RB-FPN)提取图像深度语义,检测脊兽的潜在区域;③利用ImageNet预训练权重精调ResNet50模型参数,实现脊兽种类精细分类;④识别测试集样本综合评价性能指标。试验结果表明,本文所提出的脊兽自动识别方法准确率可达92.17%,召回率为82.02%,F 1值为0.87,能有效地识别数字图像中的脊兽装饰件种类,结果可满足屋顶精细三维重建、维护管理与断代等应用需求。