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人才需求：與儀控相關(guān)和化工相關(guān)的技術(shù)崗位人員
與儀控相關(guān)和化工相關(guān)的技術(shù)崗位人員
山東浩宇能源有限公司
2021-09-09
人才需求：與儀控相關(guān)和化工相關(guān)的技術(shù)崗位人員
與儀控相關(guān)和化工相關(guān)的技術(shù)崗位人員
山東騰勝精細(xì)化工有限公司
2021-09-09
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一種海深自動補(bǔ)償型全海深液控截止閥
本發(fā)明屬于閥門領(lǐng)域，并具體公開了一種海深自動補(bǔ)償型全海 深液控截止閥，其包括閥體、閥套組件和閥芯組件，閥體側(cè)面開設(shè)有 入口和出口，閥套組件嵌裝在閥體內(nèi)，包括彈簧蓋、壓桿閥套、閥芯 蓋、閥座、壓片、推桿閥套基體和螺堵，彈簧蓋與閥體上端相連，其 上開設(shè)有壓桿平衡口，下端開設(shè)有安裝彈簧的凹槽，閥座內(nèi)開設(shè)有閥 口和閥座導(dǎo)流孔，閥芯蓋內(nèi)開設(shè)有閥芯蓋腔室和閥芯蓋通流孔，螺堵 與閥體下端相連，其內(nèi)開有控制口;閥芯組件包括壓桿、閥芯和推桿， 壓桿依次插入壓桿閥套和閥芯蓋，閥芯設(shè)于閥芯蓋腔室與閥口之間形成的空腔內(nèi)。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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帶剛度自適應(yīng)特性的三維震振雙控裝置
此成果可廣泛應(yīng)用于城市新涌現(xiàn)的軌道交通上蓋建筑，以提高建筑居住或辦公環(huán)境舒適度，減輕地鐵振動帶來的潛在健康問題，亦可應(yīng)用于精密設(shè)備，解決三向震振雙控技術(shù)難題，推動土木建筑等相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶來顯著的社會效益。
該成果投產(chǎn)使用后，可實(shí)現(xiàn)隔震設(shè)計(jì)階段上部結(jié)構(gòu)的降度設(shè)計(jì)，減小結(jié)構(gòu)構(gòu)件截面，增加商業(yè)使用面積或居住面積，顯著降低結(jié)構(gòu)工程造價(jià)。此外，所需核心元件皆為工藝成熟的工業(yè)產(chǎn)品，裝置性價(jià)比高，相比傳統(tǒng)軌道隔振方案，震振雙控成本大幅降低，取得巨大經(jīng)濟(jì)效益。
當(dāng)前，在我國推進(jìn)軌道交通建設(shè)的背景下，該成果具有極強(qiáng)市場競爭力，目前已得到多家業(yè)主單位與設(shè)計(jì)單位的密切關(guān)注，以及數(shù)家震振雙控裝置廠商的緊密跟蹤，具備成果轉(zhuǎn)化的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)條件，具有廣闊的應(yīng)用前景。
同濟(jì)大學(xué)
2021-04-11
交互式觸控一體機(jī)W20系列
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青島海信商用顯示股份有限公司
2021-08-23
云上高博會寄語—西安交通大學(xué)校長王樹國
西安交通大學(xué)校長王樹國寄語云上高博會，積極推進(jìn)中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-22
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西安交通大學(xué)實(shí)驗(yàn)室安全設(shè)施建設(shè)-存儲柜競爭性磋商
西安交通大學(xué)實(shí)驗(yàn)室安全設(shè)施建設(shè)-存儲柜競爭性磋商
西安交通大學(xué)
2022-05-27
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北京交通大學(xué)道路與鐵道學(xué)科平臺建設(shè)公開招標(biāo)公告
道路與鐵道學(xué)科平臺建設(shè) 招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在北京宏信天誠國際招標(biāo)有限公司（北京市海淀區(qū)復(fù)興路乙12號中國鋁業(yè)大廈11層1110室）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月17日 09點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。
北京交通大學(xué)
2022-05-27
北京交通大學(xué)電機(jī)狀態(tài)預(yù)測可視化系統(tǒng)項(xiàng)目公開招標(biāo)公告
北京交通大學(xué)電機(jī)狀態(tài)預(yù)測可視化系統(tǒng)項(xiàng)目 招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在線上報(bào)名（郵件）獲取招標(biāo)文件，并于2022年07月05日 09點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。
北京交通大學(xué)
2022-06-14
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進(jìn)行預(yù)處理，分段并提取運(yùn)動殘差圖像，將原始圖像與運(yùn)動殘差圖像組合作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入，建立至少包含一個(gè)卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計(jì)算原始圖像和運(yùn)動殘差圖像中包含的人群狀態(tài)特征，再將人群狀態(tài)特征和運(yùn)動特征結(jié)合，構(gòu)建至少包含一個(gè)卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進(jìn)行融合處理，同時(shí)構(gòu)建分類器，使用預(yù)制的帶有擁擠程度標(biāo)簽的訓(xùn)練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進(jìn)行正確檢測，更加全面的表征監(jiān)控視頻中的客流狀況，實(shí)現(xiàn)擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準(zhǔn)確率。
東南大學(xué)
2021-04-13