压下率对大厚度比Al/Mg/Al层合板性能的影响

采用0.2 mm Al+5 mm Mg+0.2 mm Al的组坯方式,400℃保温10 min热轧制得大厚度比Al/Mg/Al层合板,研究了压下率对其界面结合、镁基材组织及拉伸性能的影响。对压下率为41%、49%和60%热轧制备的Al/Mg/Al层合板进行了界面SEM观察、微观组织观察、拉伸实验及拉伸断口的观察。结果表明,大厚度比Al/Mg/Al层合板在压下率为60%时,边部的附加拉应力造成边裂的出现;经41%压下率热轧可实现界面结合,但存在微缺陷,压下率为49%及以上可实现良好结合;压下率对Al/Mg/Al层合板的屈服强度和抗拉强度影响较小,对其伸长率影响较大。随着压下率增加,伸长率先增加后减小。压下率为49%时,伸长率最大为26%,其原因在于该工艺下镁基材的晶粒均匀细小,韧性提高。     

全方位推进 高质量发展 四川石化布局谋篇“十四五”

2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。     

科学“抗疫”保障人民幸福生活

回顾2020年,疫情的突发扰乱了我国人民生产生活秩序,但中国政府的忙而不乱、忙中创新,不但在疫情期间给中国人民提供了美好生活的环境,更向世界彰显了中国智慧与力量。“2020年就这么一眨眼过去了,我很多计划还没有来得及实施呢,怎么就到了2021年了呢!本来我以为因为疫情,2020年会很难熬。但并没有,疫情期间,网上来网上去的似乎还缩短了时间,让2020年过得更快。另外,回想2020年,好像疫情让我们的一些工作生活方式变得更好了:很多事情能网上办的都网上办,提高了工作效率,节省了路上来回奔波的时间;减少了外出应酬的时间,多了在家陪伴家人的时间,总之生活规律了很多”,家住北京,在一家水资源环保设备公司任华北区总裁的廖先生告诉《中国信息界》记者,他以前很忙,有很多主动的被动的应酬,让他没有时间回家陪家人,孩子小时经常不认识他,但2020年,因为疫情他不得不重新规划了工作生活,他认为2020年虽然有些不足,但总体还是很幸福。     

坐席管理与大屏幕处理一体化融合系统

针对控制室大屏幕控制与多个系统业务操作不便的困难,构建一个坐席管理与大屏幕处理一体化融合的处理系统,研究信号处理与坐席管理一体化融合、键鼠自由无缝漫游控制多设备等关键技术,满足大型复杂控制室、调度指挥中心当前及未来超大规模超高分辨率信号信息的接入、处理、分析及输出显示需求,并有效管理控制室设备,降低用户成本,解决用户信息安全、各席位工作孤立的问题.     

基于互联网+大数据的智慧教育平台的设计与应用

本文分析教育大数据的研究现状,针对目前教育领域存在问题,运用最新的互联网+大数据技术,建立智慧教育平台,从数据源采集、挖掘、分析到功能应用,形成一体化的解决方案,为教育行业的领导、教师、学生、家长提供数据、决策支撑,推动教学质量提升、教学决策优化、教育信息共享.     

陕西省首个市级气象计量实验室落户西安

2021年1月11日,陕西省首个市级"气象计量检定标准化实验室"在西安市气象局建成,这也是全国首批完成的市级气象计量实验室。该实验室建成后可实现温度、湿度、气压等气象要素的实验室自动化计量检定,可确保观测数据量值传递溯源的准确性和可靠性,进一步增强气象数据的可用性,提高市级国家自动气象站、区域自动气象站的计量效率。     

互联网医院支付平台的数据整合

从顶层设计开始,强化了数据的规范性、完整性,以统一的数据标准对多源异构数据进行归一化处理.在大数据利用层面,利用经过数据治理之后的数据中心的大数据资源,达到互联互通、数据共享的效果.最终形成互联网和医院内网数据的互联互通,为患者构建一个诊疗服务全流程自助服务的应用模式.     

油田生产中数据管理系统设计与研究

油田生产数据管理系统的开发设计,可以实时地获取油田生产的数据信息,并准确地掌握油田生产中的实际状况.从功能需求和技术需求两方面,对油田生产中数据管理系统设计的基本需求进行了分析,结合油田生产的实际情况,在基于MVC模型架构基础上,从系统架构设计以及系统模块功能设计两方面,对油田生产数据管理系统进行设计研究,实现了油田生产中数据的智能化控制和管理.     

基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

网络招聘数据可视化系统的设计与实现

由于新冠肺炎疫情的影响,传统的线下招聘变为线上招聘,求职者的就业压力急剧增大。面对各大招聘网站中的海量信息,如何高效、直观地获取求职者想要的招聘信息是目前研究的热点。本文利用网络爬虫技术获取Boss直聘网的招聘数据,并用PHP设计实现相应的数据可视化系统。实验结果表明,该系统具有良好的扩展性能,在任何网络环境中,均能准确获取数据并显示结果。求职者通过此系统可以全面认识当前行业的招聘现状,对当代大学生的求职就业具有指导意义。