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氧槍是轉爐煉鋼工藝的關鍵設備， 氧槍粘渣一直是轉爐煉鋼生產普遍存在的難于解決的問題。 由于在吹煉時， 高速噴射的氧氣流會產生高溫液態金屬的飛濺， 從而造成氧槍下部的粘渣和結瘤， 當達到一定程度時， 將導致提槍困難和張力報警， 甚至造成氧槍無法提出氮封口并拉壞水套， 嚴重影響煉鋼工序的正常進行。Y 型氧槍除渣器是一種高效可靠的轉爐氧槍自動除渣裝置， 對于加快轉爐煉鋼的生產節奏、 提高煉鋼產量和生產效率， 增加企業經濟效益， 保證氧槍設備安全可靠運行、 延長氧槍使用壽命、 減輕作業工人勞動強度等各個方面

　　簡介： 　　產品規格：1800mm×1000mm×60mm(長×寬×高) 　　外箱尺寸：1810mm×1030mm×80mm(長×寬×高) 　　凈重：15kg 　　毛重：18kg 　　功能： 　　1) 開展音樂教學使用，結構牢固，性能穩定，美觀大方，不反光。 　　2) 采用輕觸式按鍵，音量調節和節拍速度為電子調節。 　　3) 具有128種GM音色， 　　4) 12種調式;12種節奏 　　5) 節拍速度為40-208拍/分; 　　6) 內存有522首練習曲、示范曲;18首中外欣賞名曲 　　7) 18分鐘的錄音 　　8) 在有效音域內任意和弦演示 　　9) MIDI輸入、輸出 　　10) 手控音符升降 　　11) 線路輸出 　　12) 可連接麥克風 　　13) 3組譜表;音域G-a2 　　14) 雙教鞭演示 　　15) 任意教鞭可錄制和弦、樂曲以及節奏等，可反復播放 　　16) 隨時暫停、保留、聲光同步顯示功能 　　17) USB/TF接口，可讀取mp3格式文件。

本發明公開了一種可防止取多張非覆膜編織袋的取袋設備，包 括機架及安裝在機架上的取袋翻袋機構、分袋機構、翻轉壓袋機構、 袋口托板和吹氣噴嘴，所述取袋翻袋機構包括取袋翻袋安裝架、取袋 氣缸、下壓板、翻轉氣缸旋轉軸、取袋吸盤、翻轉氣缸、翻轉板、活 動鉸鏈、活頁、夾袋旋轉氣缸、夾板軸和夾板；所述分袋機構包括驅 動電機、傳動機構和分袋板。本取袋設備采用從袋尾取袋的方式，吸 盤在吸取上層袋時，下層袋在袋尾重量作用下容易與上層袋分離；此 外，由于袋尾部分的厚度比袋中部分厚，因此在袋庫中，編織袋堆疊 后，各層袋袋尾

本發明公開了一種基于可視程度的Web對象檢索方法。對具有空間屬性的海量Web對象建立IR樹索引;用積分式可視性度量方法符合人體視覺感知特征;設計環繞遮擋圖結構作為Web對象及IR樹節點對象的可視性計算引擎;針對用戶可視Web檢索需求設計查詢匹配度度量函數,融合Web對象相對于用戶位置的可視性與相對于查詢關鍵詞的語義相關性;利用IR樹索引,對提出的環繞遮擋圖結構以及查詢匹配度度量函數,采用增量式的方法獲得K個與用戶查詢匹配度最高的Web對象。本發明充分利用了IR樹索引結構,無縫融合Web對象的空間屬性與文本屬性,基于積分式可視性度量的環繞遮擋圖結構保證了查詢的高效性。

成果簡介：此項目為利用自然語言和語義網技術實現基于 Web 的有關廣聯達公司產品服務的自動問答系統。在傳統基于搜索引擎的問答系統基礎上，通 過對問題和答案的進行語義依存分析并結合領域本體模型提供較為準確的 自動問答功能，在實際應用中取得良好的效果。 項目來源：自行開發 技術領域：軟件 應用范圍：領域內自動 Web 問答，尤其適合一些售后服務系統

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

XM-37高級著裝式人工取便訓練模型 ? 模型特點： ■ XM-37高級著裝式人工取便訓練模型采用塑膠材料，皮膚柔軟，操作過程真實。 ■ 可穿著式設計，適合2個學生一起練習。 ■ 配以布質松緊帶，可調節長度和松緊度。