2025年前后我国铜消费将出现1200万吨的“拐点”

数据显示,2018年我国GDP仅占世界15.84%,但铜消费量高达1185万吨、占世界总量的48.36%,与GDP占比很不平衡。中国有色金属工业协会副秘书长兼重金属部主任胡长平认为,我国铜消费已形成巨大“堰塞湖”。在这一现状下,铜产业在双循环过程中很可能变成双挤压。他建议,一方面要充分发挥国内超大规模市场优势,打造未来发展新优势;另一方面,要以国内大循环为主体,使国内和国际市场更好联通,推动构建铜产业命运共同体。     

价格传真

以往,MC推荐的大多都是针对游戏类的高性能PC配置,而对很多用户而言,他们对游戏性能需求不高,能够满足日常学习、工作、简单娱乐足矣。比如炒股、运行Photoshop或Office办公软件、能玩《CS:GO》之类的网游等。这类用户的需求明确,如果装机配置超过使用需求,会出现性能过剩,这其实是一种资金上的浪费。本期,我们将针对需求不高的用户带来一套高性价比的融合型配置和两款办公型笔记本电脑。其中,融合型配置的好处是既满足了日常使用需求又节约了装机成本。     

多模态影像学检查在诊断早期强直性脊柱炎骶髂关节疾病中的效果

目的:探究在早期强直性脊柱炎骶髂关节疾病诊断中不同放射影像学检查方法的应用效果。方法:抽取2018年5月-2020年1月本院收治的早期强直性脊柱炎骶髂关节疾病患者65例作为研究对象,所有患者均开展X线、CT、MRI影像学检查,对比三种不同影像学检查方法的检出率、影像学特征。结果:X线、CT、MRI检出率分别为38.46%(25/65)、60.00%(39/65)、76.92%(50/65),检出率相比,MRI、CT明显高于X线,P<0.05;X线、CT、MRI影像学特征,发现关节间隙出现不同的异常,如关节面出现侵蚀、骨质囊变现象,关节面下骨质出现硬化与关节软骨出现肿胀,其中MRI、CT检查,阳性率高于X线,P<0.05。而对于软组织肿胀、骨髓水肿、滑膜炎症、关节滑膜增厚等现象,只能通过MRI检查才能诊断。结论:在早期强直性脊柱炎骶髂关节疾病诊断中,X线、CT、MRI影像学检查均具有一定的指导意义,而MRI不仅可以提高检出率,还能准确反映微小病灶及其软组织病变,对于早期发现骶髂关节炎值得推荐。     

IPA赋能数智化转型探索及趋势分析

本文基于数智化经济时代特征，重点介绍了机器人流程自动化RPA与机器人流程智动化IPA的定义和技术内涵，结合中国移动IT现状与自研磐匠IPA平台，分享了中国移动数智化转型探索，并深入分析了IPA技术与应用的未来发展趋势。     

媒体融合视角下短视频剪辑技术分析

短视频剪辑技术是一种重要的媒体技术.随着媒体融合时代的到来,尤其是短视频平台的兴起,短视频剪辑技术得到越来越多短视频创作者的研究与运用.在媒体融合视角下,短视频剪辑技术愈发多元,成为对视频艺术的广泛探索.短视频属于视听传达的范畴,需要利用有趣的画面及精细的设计,以达到言之有物的境界.据此,为使短视频能够更加清晰、富有美感,必须利用短视频剪辑技术,对视频内容进行精炼和再创造,以达到传达艺术和适应市场的要求.基于此,在媒体融合视角下,探讨短视频剪辑技术的特点及原则,并以FFmpeg为基础进行实例分析,以供参考.     

模具行业信息

2020年全年我国机械工业增加值同比增长6%,比一季度、上半年和前三季度分别回升25、7.5和2.2个百分点,且高于全年全国工业和制造业增加值增速3.2和2.6个百分点,并超出年初预期。国家统计局数据显示,2020年全年我国机械工业增加值同比增长6%,比一季度、上半年和前三季度分别回升25、7.5和2.2个百分点,且高于全年全国工业和制造业增加值增速3.2和2.6个百分点,并超出年初预期。     

基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level，SPL）作为单一评价指标，既不能全面反映噪声的物理属性，也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声，引入声品质，运用大涡模拟（Large eddy simulation，LES）对风振噪声进行数值仿真，根据实车道路试验判断仿真的准确性；对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价，综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型；利用遗传算法（Genetic algorithm，GA），进一步对BP神经网络的结构参数进行优化，建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明，GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果，其预测值可以代替传统的声压级评价指标，为风振噪声提供更为准确合理的评价。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

媒体融合环境下的电视直播技术创新应用

本文介绍了现在流行的网络直播相关技术和协议,并以新冠疫情期间的多方直播连线应用为例介绍了网络直播连线技术在电视采访类节目的应用,比较了基于浏览器即时通讯技术WebRTC的三种架构及各自的优势。     

5G通信技术与广电光纤网络融合发展探析

现如今我国由于国家地位在不断提升,经济实力也在飞速的发展,从而促进了科技的发展,我国的通信公司正在慢慢的向5G互联网方向移动。如果想要快速让我国的5G技术走向世界,只有不断创新和发展互联网技术,只有发展才可以迎合人们生活和日常学习对网络的需要。本文主要对5G技术的特点和优点进行了分析研究,并探讨了5G通信技术与广电光纤网络融合发展方向。