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智能單井管理系統是我公司自主研發的一款適用于各大油田單井智能化運行管理的系統，該系統主要由多功能集油器、多功能儀表終端(SZ-ZNYWJ系列液位計等)及通信網絡構成。多功能儀表終端實時采集溫度、壓力、液位等運行參數，借助通信網絡遠傳至運行管理中心，實現運行參數實時監控、運行波動預警報警、儲罐液量及裝車液量的計量管理、油井生產數據統計分析、優化罐車裝油路線等功能，滿足油田單井無人值守需要，達到減員增效的目標。該系統的推廣應用能為油田生產建設創造顯著的社會、經濟效益。

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AI分類垃圾桶  垃圾自動分類  垃圾自動壓縮  智能自動開門  太陽能智能供電  智能殺菌除臭  智能滿溢檢測  智能煙火報警  智能燈箱  智能管控平臺  低功率待機  智能語音播報  共享雨傘

智能?；饭裼芍骺毓瘛⒋鎯窠M成。每個主控柜可帶10個儲存柜，包括防爆柜、強酸強堿柜、PP柜等。 產品參數: 操控界面 21寸進口觸摸屏，人臉識別，前置高清攝像機，RFID自動讀取、自動盤點，自動稱重。 應急功能 斷電可用物理鎖緊急開柜，斷網系統自動保存用戶操作數據，恢復后系統自動上傳至服務器。 危化品柜材質 整機鋼制噴涂防腐材料；雙層優質鋼板點焊接構造，兩層鋼板之間相隔38mm絕緣層；防閉火裝置雙透氣孔，5cm高的防漏液槽；嚴格按照OSHA規范，柜身設有靜電接地傳導接口。 主控柜外形尺寸 400*500*1850mm；重量：50KG,功率：160W，帶排風裝置和調節腳萬向輪。 存儲柜外形尺寸 900*500*1850mm，重量：180KG,功率：160W，帶排風裝置和調節腳萬向輪。 凈氣型過濾系統（選配） 高效過濾系統，按照顆粒大小選擇排列分布，遵循 ASTM 標準，有效針對酸性氣體和有機氣體，吸附能力強，針對粒子過濾器，采用高效 HEPA 過濾器，對大于 0.3um 的粒子，過濾效率達 99.995%。

多重安全保護 8-14歲兒童適用 優異的操縱性能 動力強勁，急速飛馳

智能網上閱卷系統 智能網上閱卷，系統優化管理     核心功能   試卷掃描 高速掃描：支持多科目混排，高速雙面掃描、OMR掃描識別、掃描統計。 混合掃描：支持多種題卡樣式混合掃描，含通用、特殊題卡等，可支持上百門課程閱卷。智能識別：客觀題無需評閱，掃描過程中自動識別，掃描結束即生成成績，準確率高。 問題識別：自動識別問題試卷、缺考信息等。   便捷閱卷 靈活打分：鍵盤給分、鼠標給分、軌跡給分，智能回評、問題卷提交。 功能齊全：支持成績復核、打回回評、調卷復分、成績分析等。進度可控可見。 多模式閱卷：支持一評、二評、多評閱卷模式，多種閱卷模式，按需選擇。 操作簡單：瀏覽器打開即可評卷。閱卷界面專業友好?？烧{取參考答案。可做軌跡標記。 成績報表：自動加分、登分、統計。閱卷完成即可生成分析報表?？煞侄谓y計。 統計分析：題目得分、題類得分；平均分、最高最低分、得分率、標準差；其他統計指標。 數據接口：支持自定義字段，一鍵導出Excel、PDF，提供標準接口，方便與外部平臺對接。   評卷軌跡追溯 信息追溯：追溯識別結果、追溯客觀題評分、追溯主觀題閱卷過程。 成績復核：獨特成績復核設計，滿足最高要求考試管理；支持全卷、大題、小題分區間自定義查詢復核。 便捷查詢：考生試卷直接調閱；查詢考生答卷信息（答題、得分、評分等），試卷展示及存儲支持將原卷的批閱過程還原存儲。   評卷監管 進度監管：查詢閱卷進度、分科目閱卷進度、老師閱卷情況等，線上協同，科學管理。 多維度監控：可按科目閱卷、評卷員、評卷任務等多維度任務監控。 質量管理：多評機制、任務監測、試評定標、高級仲裁、過程監管等滿足高等級考試要求。過程監考：閱卷時進行差值分析、誤差判斷，全過程監管。 權限管理：支持多級權限管理，由指定人員對科目及評卷進行管理。   產品優勢   1、云技術架構，安全穩定，具備前端先進的圖像智能處理能力，具有豐富的大規模成功案例。 2、支持高校本科和研究生的日?？荚嚭驼猩荚嚕С指呓滔嚓P各學科、各專業考試網上閱卷，應用廣泛。 3、支持空白檢測、相似卷檢測。異常試卷和分數主動識別和提醒。 4、支持中英文作文、文史類主觀題的智能評卷與相似卷檢測。 5、專業服務團隊定向指導，確?？荚図樌瓿?。        

本發明涉及航天技術領域，旨在提供一種扭簧驅動的小衛星星載可展開平面結構及其安裝方法。該種扭簧驅動的小衛星星載可展開平面結構包括等邊三角形展開單元，等邊三角形展開單元包括薄壁桿件、節點、接頭、扭簧和銷軸，且相鄰的等邊三角形展開單元之間利用不同的節點拼接；該安裝方法包括步驟：有效載荷的安裝，薄壁桿件與接頭的連接，薄壁桿件與六向節點、三向節點、四向節點以及中心節點的連接，雙向節點的安裝，導線的焊接，小衛星星載可展開平面結構與小衛星的連接，導線的連接。本發明的可展開平面結構利用自身關節處的扭簧驅動展開，可以快速從折疊狀態轉為展開狀態，操作簡單，展開可靠性高。

近年來已經建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統，神經網絡，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態，怎樣定義這個中間狀態以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。

西湖大學生命科學學院李小波團隊在The Plant Cell在線發表了題為An unexpected hydratase synthesizes the green light-absorbing pigment fucoxanthin的最新研究論文，報道了"海洋雜色藻巖藻黃素(Fucoxanthin)生物合成途徑中末端酶，其催化了巖藻黃素中特征的酮基(keto)的產生"。

本發明公開了一種基于卷積神經網絡和小波灰度圖的旋轉機械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動位移傳感器及振動速度傳感器設置在旋轉機械上，利用所述振動位移傳感器及所述振動速度傳感器采集所述旋轉機械的振動信號；(2)對采集到的所述振動信號進行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預先訓練過的卷積神經網絡的輸入形式，對所述小波灰度圖進行預處理；(4)將預處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經網絡，所述卷積神經網絡對接收到的所述小波灰度圖進行分析診斷，以得到所述旋轉機械的故障診斷結果。