网上赌场真人发牌-澳门网上赌场空城

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多重漏磁檢測(cè)信號(hào)特征值的缺陷評(píng)價(jià)方 法，包括以下步驟:1)將樣件磁化，用探頭分別在樣件的盲孔和所有 矩形槽上方進(jìn)行掃查，得到信號(hào)曲線計(jì)算獲得各個(gè) MFL 信號(hào)特征值; 2)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號(hào)特征值分別與偏離值、提離值的線性方程;3)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號(hào)特征值與矩形槽上同一方 向尺寸的線性方程;4)用探頭對(duì)待測(cè)鐵磁件進(jìn)行檢測(cè)，掃查得到 MFL漏磁信號(hào)特征值，根據(jù)步驟&nbs

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測(cè)值的高精度基線解算方法，首先通過(guò)對(duì)各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測(cè)值在基線兩端測(cè)站間做差構(gòu)建站間單差觀測(cè)值，之后選擇某類觀測(cè)值的偽距硬 件延遲作為基準(zhǔn)以解決法方程秩虧問(wèn)題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對(duì)浮點(diǎn)單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復(fù)單差模糊度的整周特性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴(yán)密、模型簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)

本實(shí)用新型涉及電流諧波檢測(cè)技術(shù)，具體涉及一種檢測(cè)電流諧波有效值的交流電流互感裝置，包括 電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機(jī)計(jì)算模塊、藍(lán)牙發(fā)送模塊、藍(lán)牙接收模塊、電腦和電源模塊; 所述電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機(jī)計(jì)算模塊依次連接，藍(lán)牙發(fā)送模塊連接到單片機(jī)計(jì)算模 塊，藍(lán)牙接收模塊連接到電腦，電源模塊為電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機(jī)計(jì)算模塊、藍(lán)牙 發(fā)送模塊供電;藍(lán)牙發(fā)送模塊與藍(lán)牙接收模塊之間無(wú)線連接。該裝置是通過(guò)互感器原理和單片機(jī)快速傅 里葉變換&

根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對(duì)應(yīng)規(guī)模生產(chǎn)設(shè)備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運(yùn)輸成本和環(huán)境保護(hù)代價(jià)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。 一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 我國(guó)每年產(chǎn)生的農(nóng)作物秸稈約9億噸，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，農(nóng)作物畝產(chǎn)不斷增加，秸稈量也不斷增加，在黃淮海稻麥種植區(qū)，產(chǎn)生的大量水稻、小麥及特經(jīng)作物秸稈，全量還田后造成的耕作成本增加、水體污染等問(wèn)題，同時(shí)大規(guī)模的畜禽養(yǎng)殖場(chǎng)在小區(qū)域產(chǎn)生大量畜禽廢棄物，其處理難度與成理成本增加。 受成本及環(huán)境等因素影響，秸稈及畜禽糞便不適宜遠(yuǎn)距離運(yùn)輸，因此本課題組提出“種養(yǎng)結(jié)合，生態(tài)微循環(huán)”的秸稈高值綜合利用理念，系統(tǒng)研究了秸稈（水稻）微貯制備生物飼料的技術(shù)、小型禽畜糞污處理技術(shù)，集成國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的技術(shù)工藝路線，并開(kāi)發(fā)復(fù)合菌劑及智能菌劑混合及噴淋裝備等核心技術(shù)裝備，形成秸稈就近制備飼料、飼料就近飼喂畜禽、畜禽糞便就近處理消納的生態(tài)微循環(huán)的農(nóng)業(yè)廢棄物的高值利用模式，可為促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與環(huán)境改善，為鄉(xiāng)村振興貢獻(xiàn)力量。 本成果經(jīng)過(guò)示范、技術(shù)已基本成熟。本成果在國(guó)內(nèi)外發(fā)表2篇論文，共獲批6件專利。 主要特點(diǎn)： 以水稻秸稈等種植廢棄物為原料的微生物制備生物飼料系統(tǒng)；將產(chǎn)出的生物飼料代替部分全日糧在當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖場(chǎng)飼喂畜禽；中小型養(yǎng)殖場(chǎng)的畜禽糞便、發(fā)酵沼渣、農(nóng)作物秸稈等農(nóng)業(yè)種養(yǎng)廢棄物為原料的好氧堆肥系統(tǒng)，將生產(chǎn)出的有機(jī)肥在當(dāng)?shù)胤N植企業(yè)施播應(yīng)用；根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對(duì)應(yīng)規(guī)模生產(chǎn)設(shè)備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運(yùn)輸成本和環(huán)境保護(hù)代價(jià)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。

本技術(shù)以廉價(jià)易得的丙烯醛、2-甲氧基丙烯為原料，在不使用氧化劑、鹵代試劑的前提下，通過(guò)兩步反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)己烯酮的高產(chǎn)率合成。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 環(huán)己烯酮又稱2-環(huán)己烯-1-酮，是一種重要的有機(jī)化工中間體，主要用于化工制藥。傳統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)己烯酮方法不僅品質(zhì)低，環(huán)境污染大，而且步驟長(zhǎng)、產(chǎn)物分離困難。規(guī)模化生產(chǎn)環(huán)己烯酮的技術(shù)已被淘汰，因此訂單大量外移。本技術(shù)以2-甲氧基丙烯和丙烯醛為原料，在溫和條件下實(shí)現(xiàn)了環(huán)己烯酮的創(chuàng)新合成。該方法所需原料廉價(jià)易得，條件溫和，操作簡(jiǎn)單，產(chǎn)品質(zhì)量好，目前已做過(guò)200升試驗(yàn)，可為后續(xù)工業(yè)化安全生產(chǎn)提供充足保障。 本技術(shù)以廉價(jià)易得的丙烯醛、2-甲氧基丙烯為原料，在不使用氧化劑、鹵代試劑的前提下，通過(guò)兩步反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)己烯酮的高產(chǎn)率合成。本技術(shù)具有原料廉價(jià)易得、產(chǎn)物分離簡(jiǎn)單、設(shè)備兼容性高、成本低、便于放大等特點(diǎn)，為環(huán)己烯酮類化合物的合成提供了技術(shù)與經(jīng)濟(jì)上均可行的綠色新方法。

本發(fā)明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場(chǎng)景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場(chǎng)景單元;步驟 2，從場(chǎng)景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓(xùn)練樣本; 步驟 3，采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)法學(xué)習(xí)局部圖像塊訓(xùn)練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場(chǎng)景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場(chǎng)景單元的幅濾波器響應(yīng)圖，采用二值編碼法分別融合各場(chǎng)景單元的幅濾波 器響應(yīng)圖獲得各場(chǎng)景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場(chǎng)景單元的全局特征描述進(jìn)行場(chǎng)景單元分類。 本發(fā)明在保證場(chǎng)景分類精度的前提下，大大降低了非監(jiān)學(xué)習(xí)法的計(jì)算代價(jià)。

水產(chǎn)品加工時(shí)通常產(chǎn)生大量的副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等），這些副產(chǎn)物中含有較豐富的膠原蛋白和鈣等成分。目前水產(chǎn)品加工的副產(chǎn)物大多沒(méi)有得到有效的開(kāi)發(fā)利用。本項(xiàng)目在農(nóng)業(yè)部和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的支持下，以水產(chǎn)品加工副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等）為原料，利用定向生物酶解、分離提取和干燥等技術(shù)開(kāi)發(fā)了魚蛋白多肽、魚骨蛋白多肽、魚骨多肽鈣粉、魚體生物保鮮劑等系列產(chǎn)品。該項(xiàng)目已授權(quán)和申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)。 技術(shù)指標(biāo) 魚蛋白多肽：采用生物酶解技術(shù)開(kāi)發(fā)的具有特定功能的多肽，有降血壓作用的降血壓多肽粉，有抗氧化作用的抗氧化多肽粉，產(chǎn)品多肽達(dá)50%以上；魚骨多肽鈣粉：產(chǎn)品中有機(jī)鈣含量達(dá)到15%以上，多肽含量為30%以上；魚體生物保鮮劑:通過(guò)生物酶解開(kāi)發(fā)的一種生物保鮮劑，可廣泛地應(yīng)用于魚產(chǎn)品的保鮮及魚肉制品的抗氧化作用。 投資預(yù)算及效益分析 通過(guò)該項(xiàng)目的實(shí)施，使目前基本沒(méi)有得到有效利用的水產(chǎn)品加工副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等），經(jīng)過(guò)加工后每噸副產(chǎn)物產(chǎn)值達(dá)到16000多元。建立年處理1500-3000噸動(dòng)物副產(chǎn)物加工項(xiàng)目需要設(shè)備投資500-700萬(wàn)元，廠房3000-4000平方米（根據(jù)具體產(chǎn)品類型和生產(chǎn)規(guī)模而調(diào)整）。

自疫情發(fā)生以來(lái)，對(duì)于勞動(dòng)密集型的制造業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導(dǎo)不可避免，這其中涉及了離散制造的多個(gè)部門（銷售、采購(gòu)、計(jì)劃、生產(chǎn)、倉(cāng)庫(kù)、財(cái)務(wù)等）、多個(gè)生產(chǎn)工序以及多個(gè)工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實(shí)驗(yàn)室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對(duì)齊、行業(yè)知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個(gè)線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)進(jìn)度，并且能夠細(xì)化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)行情況等細(xì)節(jié)，同時(shí)根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管控的同時(shí)，最大化地減少不必要的人員聚集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)的指揮室作用，快速實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問(wèn)題： 1、無(wú)法在生產(chǎn)環(huán)境外遠(yuǎn)程下單，下單效率低； 2、工廠遠(yuǎn)程管控困難，無(wú)法掌握訂單的詳細(xì)生產(chǎn)進(jìn)度，并預(yù)測(cè)交期，難以面向JIT及時(shí)交貨； 3、對(duì)生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計(jì)掌握，需要跨系統(tǒng)反復(fù)查詢； 4、在線實(shí)時(shí)分析困難，缺少必要的預(yù)測(cè)輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無(wú)法自下而上進(jìn)行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預(yù)期實(shí)施效果： 1、移動(dòng)端遠(yuǎn)程下單，基于混合云架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動(dòng)端跟單進(jìn)度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實(shí)時(shí)可見(jiàn)； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)匯總，實(shí)現(xiàn)工作進(jìn)度量化可見(jiàn)； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)； 6、實(shí)現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預(yù)警、訂單銷量智能預(yù)測(cè)、原材料動(dòng)態(tài)庫(kù)存優(yōu)化。

本發(fā)明公開(kāi)了一種粗糙粘結(jié)界面粗糙度的臨界值計(jì)算方法，包含步驟如下：(1)將一種材料的粘結(jié)界面處理平整光滑，然后制作兩種材料粘結(jié)在一起的軸向受拉試件；(2)測(cè)定平整光滑界面狀態(tài)下兩種材料粘結(jié)界面的軸向抗拉強(qiáng)度σj；(3)測(cè)量?jī)煞N粘結(jié)材料的軸向抗拉強(qiáng)度σ1和σ2，選擇兩種材料中軸向抗拉強(qiáng)度最小者作為臨界值σmin；(4)確定粗糙粘結(jié)界面局部凸凹部分的平均間距d；(5)建立粗糙界面的粘結(jié)強(qiáng)度σj,c與σj、粗糙界面局部凸凹高差平均值h及粗糙界面局部凸凹部分的間距平均值d的關(guān)系；(6)令σmin＝σj,c，求得界面局部凸凹部分的高度臨界值hmin；(7)如果實(shí)測(cè)值h大于hmin，則不會(huì)發(fā)生粗糙粘結(jié)界面剝離破壞，如果實(shí)測(cè)值h小于hmin，則會(huì)發(fā)生粗糙粘結(jié)界面剝離破壞。