电压质量取决于系统中()功率的(),无功功率不足电压偏低。
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又到了3月底,每到季度末,海安市滨江街新河社会劳动保障协理员小王就要按照程序开始完成一项重要工作,即收集、整理辖区就业困难人员申报灵活就业社会保险补贴的相关资料。同时,还要对申请者填写递交的《灵活就业社保补贴申请表》及相关材料一一进行初审和校核,将申报信息录入计算机业务管理信息系统,并为每位申请享受人员建立纸质档案。之后,填写街道劳动保障服务所统一布置的《辖区享受灵活就业社保补贴情况台帐》,最后,填写报送《申请享受灵活就业社保补贴人员统计表》。在这些工作结束后,小王还撰写了工作信息报告了辖区失业人员享受灵活就业社保补贴的有关情况。 忙完这项艰巨的任务,小王刚想休息一下,一位老大娘走了进来,自我介绍道:“我是从西村社区转过来的退休人员,我姓刘,这是我的证明”。说完,把退休证、转出申请表和基本信息表交给了小王。小王赶紧给刘大妈做了转入处理,并预约好走访慰问的时间。这时他突然想起来,还没有对昨天转出本社区的薛大爷进行相关转出信息处理,于是他赶紧坐到计算机旁打开全市所有社区联网的企业退休人员社会化管理信息系统软件,按照程序操作起来。他还没来得及喝口水,社区内退休人员陈大爷的儿子表情悲伤的走了进来,告诉了他陈大爷去世的消息。小白赶紧到陈大爷家里走访慰问。回到办公室后,他又马不停蹄地在计算机上检索出陈大爷的相关信息,做了相应处理。小王对辖区就业困难人员申请灵活就业社保补贴的情况进行初审后,将申请信息录入计算机业务管理信息系统,其计算机录入程序是()
A. 进入管理系统业务模块录入信息保存信息修改信息结束录入
B. 进入管理系统业务模块录入信息结束录入
C. 进入管理系统查询信息保存信息结束录入
D. 进入程序编码录入信息保存信息修改信息结束录入
塑料制品的挑战 A公司是一家小型工业公司,地处美国密执根州,专门从事金属零件的加工。他们认为,自己是一家大型汽车制造公司的主要供应厂商。有一天,这家公司的销售部经理米歇尔走进生产部经理兼总工程师马克的办公室,把一只加工零件丢在他的桌子上。 米歇尔问:“这只零件怎么样?” 马克说:我不太清楚,但它看上去和我们的产品一模一样,这是我们的吗?” 米歇尔说:“不,是一家日本公司制造的。” 马克问:“他们开什么价?” 米歇尔说:“每只比我们少20美分,而那家汽车制造公司合诉我,它在质量上完全符合他们的要求!” 马克问:“可它是在日本制造的,还要运到这里!他们怎么能开这个价?” 米歇尔说:“谁知道呢,如果我们不干点什么的话,今后就甭想吃好饭了。” 两个月以后,马克打了个电话给米歇尔,请她来自己的办公室。他说:“我想给你看点东西。”那位销售部经理来了,总工程师递给她一只塑料制品,与那个金属零件一模一样。 马克问:“你认为它怎么样?” 米歇尔说:“嘿,它轻多了!” 马克说:“它的造价也低多了。” 米歇尔说:“不过,它的功能与那只金属零件一样吗?” 马克说:“那是当然的啦,我们已做了各项测试,你看它销得出手吗?” 米歇尔说:“我敢打赌,眼下那家汽车制造公司就在找这种份量轻的零件厂。” 第二天,在这家公司的管理人员碰头会上,有人要求金工车间主任哈里估计一下,造这只塑料制品会遇到什么问题。他说:“问题?那真是太多了,我们还没有造这种产品的机器,也不知道制造的工艺。我们可以弄到这些机器设备,也会知道怎样去生产这些零件,可这得花钱、花时间,还要培训工人。” 根据上述情况,请回答下列问题:A公司在计划大批量投产塑料制品前,如下哪些前提条件是最不可控的?()
A. 顾客的需要
B. 工人的培训
C. 设备的购置
D. 工艺的改进
阅读下面的文章,回答问题。 一个正常的搜索引擎,其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢?实际上,在谷歌主导互联网搜索之前,人们为此伤透脑筋。很显然,搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到,但是解决的方法却没有想象的那么简单。 在谷歌诞生之前那段时间,流行的网页排名算法都很类似,它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页,访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是只能够抽样统计,所以统计数据不一定准确,而且访问量的波动会比较大,想要得到准确的统计需要大量的时间和人力,还只能维持很短的有效时间;二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得,那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法,不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢? 就是在这种情况下,1996年初,谷歌公司的创始人,当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年,一篇以佩奇为第一作者的论文发表了,论文中介绍了一种叫PageRank的算法,这种算法的主要思想是:越“重要”的网页,页面上的链接质量也越高,同时越容易被其它“重要”的网页链接,于是,算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度,将网页排序彻底变成一个数学问题,终于摆脱了访问量统计的框框。 不过要强调的是,虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据,谷歌也以此发家,但是它并不是全部依据——实际上,谷歌发展到现在,已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。根据文意,“刷访问量”会导致()
A. 增加统计时间
B. 影响统计精度
C. 相应网站崩溃
D. 网页错误评价