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机械类专业高校教师在企业实践锻炼的思考
来源:当代农机 发布日期:2024-11-25
针对机械类专业高校教师行业领域实践经验不足、难以改善教学实效等问题，对机械类专业教师开展企业实践锻炼进行了探讨。
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激光甲烷遥测技术在海洋石油设施的研究与应用
来源:仪器仪表用户 发布日期:2025-01-10
石油天然气行业属于高风险行业，可燃气体燃爆、有毒气体造成人员中毒是最主要的安全生产风险，而这些风险始终贯穿于整个石油天然气行业的生产运行过程中，因此需要不断提升早期预警能力，降低运行过程中的维护强度，提高安全管理水平。传统监测方式存在诸多不足，且无法适应我国能源行业智能化发展需要。本项目围绕海上石油生产实际需求，通过对激光甲烷遥测技术进行深度研究并落地实施，有效弥补了传统有害气体监测手段中的短板和
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化工安全技术与环境风险评价分析
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-11-15
化工领域在推进生产过程中，最重要的就是保障安全，对此需要详细分析影响安全生产的因素，进一步采用合理的化工安全技术，同时开展客观的化工生产环境风险评价，以保证安全防范的措施科学有效，提高化工生产的水平。基于此，本文通过分析化工生产中造成安全风险的主要成因，进一步探究化工生产应用的几种安全技术以及环境风险评价实践方向。
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超高效液相色谱法测定食品中枸杞酸含量
来源:食品安全质量检测学报 发布日期:2024-12-25
目的 建立超高效液相色谱法（ultra performance liquid chromatography,UPLC）测定食品中枸杞酸（ascorbic acid 2-glucoside, AA-2βG）含量的分析方法。方法 采用Torus Diol （3.0 mm×100 mm, 1.7μm）色谱柱,以乙腈-乙酸铵溶液（85:15, V:V）为流动相进行AA-2βG的分离,流速为0.4 mL/m
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机械创新设计之新时代发展需求
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
推动制造业和实体经济发展是建设制造强国的重要抓手，也是当前和今后一段时间经济发展的重要引擎，机械的创新设计至关重要。随着第四次工业革命给制造业带来的深刻影响，人工智能、新技术和信息化等智能制造技术的引入对新时代的机械创新设计提出了新的需求。文章从课程设置需求、学科竞赛需求、就业创业需求、服务社会需求和践行中国精神需求五个方面进行论述，并提出了思考和建议。
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AI审核软件在预包装食品标签审核中的应用研究
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-12-15
本文分析了人工智能（Artificial Intelligence,AI）审核软件在预包装食品标签审核中的应用要点，讨论了图像预处理、文本识别、信息提取、语义理解、合规性判断及结果输出与反馈等阶段使用的不同技术与审核方式方法，论证了AI审核软件应用的可行性。未来应基于预包装食品标签审核工作需求，突出多技术的融合集成，丰富拓展AI审核软件的功能。本研究为预包装食品标签审核工作的智能化发展提供了参考。
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电子信息一流创新人才培养体系建设探索
来源:皖西学院学报 发布日期:2024-10-15
面向国家战略和电子信息领域行业需求，培养具有创新创业意识和终身学习能力、具备国际竞争力的高素质一流人才已成为电子信息类人才培养的新目标。本文一体化设计了基于工程教育认证的人才培养体系，提出“思政铸魂·课程强基·产教赋能”的培养模式：坚持“思政铸魂”的原则方针，把思想政治教育与专业课程相结合，提升爱国情怀；注重顶层设计，从“六大维度”即规范教育教学管理、优化专业培养方案、完善实践教学机制、改革教学评
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国内外智能网联汽车试验场发展现状分析
来源:北京汽车 发布日期:2024-12-25
随着汽车智能化、网联化发展，ICV(Intelligent Connected Vehicle，智能网联汽车)是汽车产业转型升级的必然趋势。为了满足ICV试验验证需求，需要对ICVTS(Intelligent Connected Vehicle Test Site，智能网联汽车试验场)进行合理规划和科学部署。提出ICVTS组成模块，分析国内外ICVTS发展现状，总结国内现有试验场存在不足：施工标准
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起重机械设备点检定修管理优化分析
来源:造纸装备及材料 发布日期:2024-10-15
文章概述了起重设备点检定修理论，分析了起重设备的故障类型及故障原因，探讨了起重设备的传统管理措施，并提出了优化方案，以期为起重设备的安全生产和事故预防提供建议和思路。
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基于Transformer的纯电动汽车充电时间预测
来源:汽车工程 发布日期:2024-11-25
纯电动汽车充电时间的安排是车主日常生活中至关重要的环节，直接影响车主出行的便利度和舒适体验。然而，目前仍然面临充电桩资源不足、充电须提前规划等挑战，为解决车主因车辆电量不足而无法立即用车的问题，提出一种基于Transformer模型的充电时间预测解决方案，帮助车主更好地规划日常行程。为了更好地了解电池性能衰减程度和容量损失情况，采用容量法评估电池健康状态，并分析驾驶人的充电行为，对电池充电行为特征
027-87841330