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助力新一代电子信息产业聚链成群
来源:石家庄日报 发布日期:2024-11-26
11月25日，记者走进格瑞邦（河北）数字科技有限公司，两条新型全数字化智能生产线正高效运转，从有序的产品装配到严格的质量检验，再到精密的老化测试与细致的包装流程，每一步都彰显着企业高度自动化与现代化的生产水平。 “自去年以来，在省工信厅和石家庄高新区的大力支
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汽车轻量化气门材料减摩改性的研究进展
来源:热加工工艺 发布日期:2024-12-20
随着汽车工业的不断发展，对汽车性能以及节能减排的要求越来越高。气门作为发动机的重要组成部分，对发动机的效率和温室气体排放有着重要影响。发动机内部严苛的工作环境要求轻量化气门材料具有良好的耐磨性能。分析了常用表面技术包括物理强化、化学热处理、激光表面技术、表面热喷涂等技术在改善轻量化气门材料耐磨性上的应用，最后对未来气门轻量化材料减摩应用发展面临的问题提出了建议。
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中国建筑材料流通协会会长秦占学：建设海外仓，实现建材家居业供应链出海
来源:每日经济新闻 发布日期:2024-12-09
在《每日经济新闻》创刊20周年之际，中国建筑材料流通协会会长秦占学接受了《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访。 作为深耕建材家居行业40余年的“元老”，秦占学主持开发了“全国建材家居景气指数（BHI）”，并由商务部对全社会发布。对行业面临的挑战和未来发展方向
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SECI理念下基于创新素养的项目化教学实践与思考——以智能网联汽车技术课程为例
来源:汽车维护与修理 发布日期:2025-01-15
文章基于SECI模型，以智能网联汽车技术课程为例，以本校智能控制技术专业学生为实施对象，以培养职业本科院校大学生的创新人格、创新理念、创新思维、创新技能等创新素养为目标，在项目教学模式的指导下，充分运用课堂教学主渠道开展项目化学习，构建包含项目准备、项目规划、活动探究、活动实施、总结评价在内的智能网联汽车技术SECI项目化循环学习模式，阐述基于职业本科大学生创新素养的项目化教学实践与思考。
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西藏金河瓦托水电站水力机械设计研究
来源:东北水利水电 发布日期:2024-10-15
西藏金河瓦托水电站地处西藏自治区东部金河流域，属高海拔地区，电站投运至今运行状态良好。文中主要对电站的水轮机、调速设备、辅助系统、起重设备的选型设计及调节保证计算等水力机械相关设计进行研究，为高海拔寒冷地区的中型水电站的水力机械设计提供了较大的参考价值。
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食品营养知识图谱的构建与个性化膳食推荐系统研究
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-11-25
食品营养知识图谱与个性化膳食推荐系统的结合是当前健康饮食研究的重要方向。借助构建食品营养知识图谱，对食品中的营养成分及其对健康的益处进行梳理与研究，运用机器学习等技术打造个性化膳食推荐系统。依据用户的健康状况和饮食喜好，提供专业的饮食指导，以此增强用户的营养摄取和健康管理水平。本文详细介绍了食品营养知识图谱的构建步骤和个性化膳食推荐系统的设计，以实现膳食建议的精准化和个性化。
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食品检验检测机构管理体系的优化措施
来源:现代食品 发布日期:2024-11-15
食品检验检测机构的管理体系是确保食品质量安全检测工作科学开展的关键。现阶段，食品检验检测机构管理体系的整体建设和运行情况仍存在一些问题，这些问题将会对检验检测机构的高效运行和持续发展造成影响，需要不断进行优化调整，以形成完善、合理、适用性更强的食品检验检测机构管理体系。本文分析了食品检验检测机构管理体系存在的问题，提出相应的优化策略，希望为食品检验检测机构的管理提供参考。
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汽车新污染物识别清单、风险特征和管控建议
来源:环境工程技术学报 发布日期:2024-12-23
对比相关管控清单，共识别出汽车潜在的20大类55种新污染物。按汽车材料分析，塑料材质零部件可能含有的新污染物种类最多，其次为橡胶、涂料和纺织品；涉及材料种类最多的新污染物为邻苯二甲酸酯（PAEs），其次为全氟和多氟烷基化合物（PFASs）、氯化石蜡（CPs）、壬基酚（NPs）和多环芳烃（PAHs）。风险特征分析结果显示，汽车内空气环境PAEs类的邻苯二甲酸二（α-乙基己基）酯（DEHP）的致癌风险
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石油钻井试压系统智能控制优化设计研究
来源:中国设备工程 发布日期:2024-11-10
在石油钻采领域，确保作业安全的关键环节之一是对井控装备进行定期试压。传统试压流程依赖人工操作，包括试压泵的启动、停止、溢流和泄压，这不仅劳动强度高，而且存在安全风险。为适应石油设备数字化和智能化的发展趋势，我们对试压系统进行了重大升级，集成了气控泄压阀、气控比例伺服阀、控制柜以及先进的控制软件。这些技术革新使得试压系统能够实现远程控制、智能调节升压速率、自动泄压以及试压报告智能上传至数据库，从而实
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基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测分析
来源:电子技术 发布日期:2024-10-20
阐述一种基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测方法，通过历史数据的学习与分析，预测传感器未来状态。实验结果显示，该方法在预测精度上优于传统统计方法和其他机器学习算法，为传感器的维护和更换提供了更准确的依据。
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