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  • 产教融合协同育人,赋能新质生产力发展——以福建农林大学材料与化工专业学位研究生培养为例

    来源:纸和造纸 发布日期:2024-10-25

    人才是新质生产力的第一资源。为着力培养材料与化工领域高层次、应用型专门人才,深入探索并创新了产教融合的人才培养新路径:强化思想价值引领,构建双导师协同育人体系,打造高质量实践基地,完善专业实践考核与保障机制,以及建立毕业生跟踪反馈与评价机制。这一系列举措旨在全方位、多维度地优化人才培养模式,为提高材料与化工专业学位研究生创新实践能力提供坚实支撑与有效策略,进而为行业输送更多具备实战能力和创新思维的
  • 机械互锁聚合物的流变学研究

    来源:高分子通报 发布日期:2024-11-28

    机械互锁聚合物是一类由机械键构成的特殊拓扑材料,其内部丰富的分子内运动赋予材料独特的性能。流变学作为揭示聚合物结构与性能关系的研究手段,在机械互锁聚合物的研究中展现出独特的魅力。本文重点综述了利用流变学方法探究机械互锁聚合物构效关系的最新进展。首先讨论了机械互锁聚合物中机械键的微观运动,然后分析了机械键运动对材料力学行为及黏弹性的影响;最后,简要总结了机械互锁聚合物流变学研究中的挑战,并展望了其未
  • 化工污水中的总氮检测方法研究

    来源:化纤与纺织技术 发布日期:2024-11-15

    总氮是衡量化工污水污染水平的关键指标,准确检测对评估污水处理效果及保障环境安全至关重要。基于此,文章以某市特定污水处理厂在处理流程前后对污水中总氮含量的定量分析为例,采用基于碱性过硫酸钾氧化的化学方法,该方法有效将污水中的有机氮及无机氮形态(如氨氮、亚硝酸盐氮等)转化为硝酸盐氮,随后利用紫外分光光度计进行精确比色测定,此过程保证总氮检测的全面性与准确性。对比处理前后的总氮浓度数据,系统地评估污水处
  • 宁波钢铁 打造“1+5+X”数字化转型示范工程

    来源:中国冶金报 发布日期:2024-10-24

    “宁钢深入开展两化融合工作,出台了《2017—2025年智慧宁钢建设规划大纲》,以智能制造为主线,有序开展智能化场景、数字化车间、智能工厂和未来工厂的创建工作。”10月17日,宁波钢铁有限公司党委委员、副总经理金进文在中国钢铁工业协会冶金设备分会二届五次会员大会上做题为
  • 基于级联卷积神经网络的城市交通汽车目标图像检测方法

    来源:工业控制计算机 发布日期:2024-10-25

    由于现有的城市交通汽车目标检测方法主要使用神经网络来定位回归检测区域,这种方法忽略了特征在损失函数中的关联性,易受到场景立体匹配距离变化的影响,进而导致平均检测精度较低。基于级联卷积神经网络,设计一种全新的城市交通汽车目标图像检测方法。提取城市交通汽车目标检测特征,采用逐级匹配法提升检测样本质量。不同类型的检测目标的IOU分配阈值不同,利用Iterative Bbox at Inference级联
  • 工信部:纺织行业利润保持较快增长

    来源:中国财经报 发布日期:2024-11-05

    本报讯 工信部11月4日公布1—9月纺织行业运行情况。1—9月规模以上纺织企业利润总额同比增长10.3%。 总的来看,行业整体发展良好,利润保持较快增长。1—9月,规模以上纺织企业工业增加值同比增长4.5%,营业收入35687.7亿元,同比增长4%;利润总额1138.8亿元,同比增长10.3%
  • 食品级油墨专用锐钛型钛白粉的研究现状分析

    来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-10-15

    食品级油墨是可以与食品、药品接触,一般用于食品、药品或者可食用包装材料的表面印刷,大致可分为水性油墨、UV固化油墨、大豆油墨等。这些环保型油墨的生产技术非常成熟,现已在印刷行业中得到广泛的应用。本文主要介绍了食品级油墨专用锐钛型钛白粉的研究现状。
  • HJ汉森汽缸油注油器机械原理分析及使用管理要点

    来源:天津航海 发布日期:2024-12-30

    以某轮瓦锡兰6RT-flex船舶柴油机改装的汉森电子式注油器为例,通过对传统机械式注油器和电子式注油器进行对比,文章深入地研究了机械原理,详细地讲解了该类型注油器的优缺点,分析了常见故障现象产生的原因并提出了相应的解决方法,总结了在使用管理中的注意事项。
  • 快速检测技术在保障食品安全中的应用

    来源:中国食品工业 发布日期:2024-11-23

    当代社会,保证食品安全成为迫切需求,强化快速检测技术尤为重要。本文深入探讨食品快速检测的意义,详尽分析当前常用的食品快速检测技术,以期推动我国食品安全管理向更高水平迈进。
  • 基于机器视觉的石油管具螺纹缺陷检测系统

    来源:长江大学学报(自然科学版) 发布日期:2024-11-25

    石油工业中的管具螺纹检测面临狭小空间、光线不足和几何复杂性等挑战,传统的人工检测方法效率低且错误率较高。为此,提出了一种基于机器视觉的自动化内螺纹检测方案,旨在提升检测精度与效率。通过优化图像采集系统,显著提高了图像采集速度和质量,确保在光线条件不佳时获取清晰的螺纹图像。采用圆柱模型拼接技术,将多个螺纹图像合成为全视野视图,增强了检测的全面性。在图像处理方面,系统结合YOLOv8深度学习模型,能够
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