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本發(fā)明公開了一種高強鋼熱成形差異化力學性能分布柔性控制 方法，包括如下步驟：(1)在高強鋼坯料成形后需獲得具有高強度的位 置表面涂覆涂料；(2)將坯料置于加熱爐中加熱使涂覆涂料區(qū)域完全奧 氏體化而未涂覆涂料區(qū)域非奧氏體化或非完全奧氏體化；(3)將坯料從 加熱爐中取出快速轉(zhuǎn)移至成形模具上；(4)閉合模具使坯料成形并冷卻， 涂覆有涂料的區(qū)域冷卻后發(fā)生相變得到完全的馬氏體組織，強度提升 塑性下降，未涂覆涂料的

本發(fā)明公開了一種云平臺下可擴展的分布式協(xié)調(diào)服務管理方法， 包括：以中間節(jié)點交叉樹林的組織方式對分布式集群的所有節(jié)點進行 初始化，所有成員節(jié)點根據(jù)來自中心管理節(jié)點的全局網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)查 詢出本節(jié)點的父子成員節(jié)點信息，所有父子成員節(jié)點之間以心跳機制 進行信息同步和通信，成員節(jié)點判斷是否從其它成員節(jié)點接收到成員 狀態(tài)變更信息，如果接收到則進一步判斷該成員狀態(tài)變更信息指示成 員減少還是增加，如果是減少則成員節(jié)點如果收到成員減少

本發(fā)明公開了一種基于九開關(guān)管逆變器的多功能分布式電源并網(wǎng)裝置，當電網(wǎng)正常運行時，將NSI的一個輸出端口經(jīng)由并網(wǎng)變壓器接入配電網(wǎng)，將微源產(chǎn)生的電能逆變成符合并網(wǎng)條件的交流電，并維持變流器直流母線電壓穩(wěn)定；將NSI的另一個輸出端口通過并聯(lián)形式接入電網(wǎng)，在電流環(huán)中加入諧波電流補償值，用于改善電網(wǎng)電能質(zhì)量。當電網(wǎng)故障時，利用NSI所提供的兩個輸出端口之間的協(xié)調(diào)配合，實現(xiàn)分布式電源的低電壓穿越。相比于背靠背型的逆變器結(jié)構(gòu)，本發(fā)明不僅可以節(jié)省三個開關(guān)管，降低系統(tǒng)成本，還可以同時對配電網(wǎng)電能質(zhì)量問題進行補償，實現(xiàn)

產(chǎn)品詳細介紹鄭州生產(chǎn)】取樣器|鄭州取樣器廠|】-中谷機械設(shè)備（鄭州）有限公司中谷機械設(shè)備（鄭州）有限公司提供給您大量鄭州取樣器，鄭州取樣器廠同時您可以免費提供一個完整的取樣解決方案，以滿足您的需求，產(chǎn)品應用范圍廣泛，如還不能滿足您的具體要求，還可以按照您的要求具體定做一、產(chǎn)品簡介    包裝取樣器（插樣筒、包探）長度35-65cm，多種口徑，適用各類糧食品種袋包取樣，用戶選定規(guī)格說明取樣品類。鐵質(zhì)或不銹鋼材料制作。    二、技術(shù)參數(shù) 取樣器長度 口徑 35cm 14Φ、 50cm 16Φ、 60cm 16Φ、18Φ 70cm 18Φ、20Φ產(chǎn)品:取樣器 糧食取樣器 電動取樣器 扦樣器 電動扦樣器 糧食扦樣器 分層取樣器 粉末顆粒取樣器 窗口關(guān)閉式取樣器 醫(yī)藥取樣器 化工原料取樣器 液體取樣器 油桶取樣管 油桶取樣器 底部取樣器  槽車取樣器

塔器為圓筒形焊接結(jié)構(gòu)的工藝設(shè)備，由筒體、封頭和支座組成。主要用于蒸餾、提純、吸收、精餾等化工單元操作，廣泛用于氣—液與液—液相之間傳質(zhì)、傳熱。

1998.9--2002.7 

1.痛點問題 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是工業(yè)4.0和數(shù)字經(jīng)濟智慧化時代的標準性特征技術(shù)，是人工智能、云計算機、大數(shù)據(jù)等核心技術(shù)的底層技術(shù)基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的本意是希望實現(xiàn)萬物直接互聯(lián)，并能主動協(xié)同工作，但目前尚沒有一項技術(shù)可以達到上述目的。 目前現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)種類很多，主要集中在物聯(lián)網(wǎng)的頂層軟件設(shè)計方面，軟件研究較多也做得很好，但其面臨的共同問題是各種底層設(shè)備(包括不同廠家生產(chǎn)的各種傳感器和執(zhí)行器等功能部件)如何聯(lián)接？在目前現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案不僅系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜，也只能實現(xiàn)萬物間接互聯(lián)和被動協(xié)同工作，而無法實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)所需的萬物直接互聯(lián)和主動協(xié)同工作。 2.解決方案 本成果所涉的核心技術(shù)是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技術(shù)及基于IPT信息管道技術(shù)的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物聯(lián)分布式測控系統(tǒng)集成方法，以下簡稱DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技術(shù)的DMCS智能物聯(lián)分布式測控系統(tǒng)中，所有節(jié)點均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也無需通過任何指令進行協(xié)同工作（“去指令”），所有節(jié)點及其聯(lián)接的底層設(shè)備均可直接通過在信息管道中自動交互的測控信息的驅(qū)動來實現(xiàn)系統(tǒng)預期的各種測控功能，而若想改變系統(tǒng)功能，也只需改變系統(tǒng)中聯(lián)接各分布式智能測控節(jié)點虛擬的信息管道聯(lián)接關(guān)系即可，多數(shù)情況下，無需編程即可實現(xiàn)分布式智能測控系統(tǒng)的快速集成及其功能重構(gòu)。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT霧智能物聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)，能完美實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)所需的萬物直接互聯(lián)和主動協(xié)同工作。IPT霧是一種可以彌散到工業(yè)現(xiàn)場任何一個角落的DMCS/IPT智能測控網(wǎng)絡(luò)，整個網(wǎng)絡(luò)只需一條線纜（有線或無線物理鏈路）即可位于工業(yè)現(xiàn)場不同位置的底層設(shè)備及其對應的IPT節(jié)點彼此聯(lián)接起來，不僅可通過信息管道實現(xiàn)“去中心化”和“去指令”的智能協(xié)同工作，而且可在IPT霧網(wǎng)絡(luò)中任意位置接入的IPT遠程智能聯(lián)接節(jié)點聯(lián)接至IPT云網(wǎng)絡(luò)，或者直接聯(lián)接至任意指定的普通云服務器，并與云端現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)軟件實現(xiàn)對接。IPT云網(wǎng)絡(luò)則是架構(gòu)在IPT霧網(wǎng)絡(luò)之上的DMCS/IPT智能測控網(wǎng)絡(luò)，可進一步聯(lián)接不同的IPT霧網(wǎng)絡(luò)，并通過信息管道解決不同IPT霧網(wǎng)絡(luò)之間的測控任務協(xié)同，以形成更大規(guī)模的智能物聯(lián)網(wǎng)。IPT云網(wǎng)絡(luò)同樣具有“去中心化”和“去指令”等明顯技術(shù)特征，也能在IPT云網(wǎng)絡(luò)中任意位置通過接入一個IPT遠程智能聯(lián)接節(jié)點，將整個系統(tǒng)聯(lián)接至任意指定的普通云服務器，并與云端現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)軟件實現(xiàn)對接。 合作需求 1、合作企業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品需在某行業(yè)或某領(lǐng)域已占有較大的市場份額，且非常熟悉所在行業(yè)或領(lǐng)域的業(yè)務流程，并深度了解客戶的痛點和需求； 2、合作企業(yè)需有良好的信譽記錄，并需要有足夠的資金來支持DMCS/IPT新產(chǎn)品的研發(fā)，且需要有一定數(shù)量和質(zhì)量的技術(shù)人才來完善相關(guān)產(chǎn)品； 3、合作企業(yè)需有愿意跟其他非競爭性企業(yè)一起聯(lián)手打造智能物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈的愿望。 具備以上合作條件的企業(yè)可聯(lián)系清華技術(shù)轉(zhuǎn)移院，通過專利普通許可方式開展各自領(lǐng)域的新產(chǎn)品研發(fā)及其推廣應用，聚集多方力量，以合作共贏的方式共同打造一個可滿足數(shù)字經(jīng)濟新時代需求的、造福于國家和社會的、國產(chǎn)化的智能物聯(lián)技術(shù)產(chǎn)品生態(tài)圈。

本發(fā)明公開了一種三角波激勵磁場下磁性納米粒子粒徑分布測量系統(tǒng)及方法，屬于納米測試技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在準確測量三角波激勵磁場和磁性納米粒子磁化強度信號的基礎(chǔ)上，得到磁性納米粒子的磁化曲線。再將磁化曲線在 Matlab 最優(yōu)化工具箱中進行擬合，最終得到磁性納米粒子的粒徑分布。磁性納米粒子的磁化曲線可以在實驗裝·747·置上獲取，不需要借助其他外部磁場測量設(shè)備,測量成本低。利用全局搜索等優(yōu)化算法可以從磁化曲線中

本發(fā)明提供了一種適用于分布式機器學習的參數(shù)同步優(yōu)化方法 及其系統(tǒng)，使用參數(shù)服務器分布式方式實現(xiàn)的機器學習算法，解決現(xiàn) 有算法在參數(shù)同步過程中的瓶頸。本發(fā)明系統(tǒng)包括參數(shù)服務器端的資 源監(jiān)控和分配模塊、參數(shù)維護模塊，各工作節(jié)點的服務器資源請求模 塊、參數(shù)同步時間間隔控制模塊、未同步時間累計模塊、參數(shù)計算模 塊和參數(shù)同步模塊。本發(fā)明通過監(jiān)控參數(shù)服務器資源占用情況，為不 同工作節(jié)點選取不同同步時間間隔來避免請求突發(fā)情況，同時