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20年来,澳科聚焦市场需求达到行业领先。未来将助力综合服务站,纵横发展。2021年1月5日,青岛澳科技术有限公司(简称澳科)迎来了成立20周年的日子。20年来,澳科聚焦市场需求变化,专注于传感器和新材料研发生产,做精做细,市场份额达到行业领先,销售额亦从发展初期每年七八百万增至如今的近10亿元。未来澳科将有怎样的发展?又将为行业带来哪些改变?本刊记者专访了澳科董事孙显洁。 相似文献
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岩堆是发育在山坡坡脚或平缓山坡上的松散堆积体,属于典型的不良地质现象,直接威胁着当地人民的生命财产安全。本文以澜沧江右岸某在建公路桥梁处岩堆体为例,从岩堆的几何形态、物质组成、形成条件等方面对岩堆的发育特征及成因机制进行了分析。研究结果表明该岩堆为一古岩堆,其成因机理为坡脚软岩遭受河流侵蚀冲刷、上覆硬岩拉裂崩塌所致。岩堆区上覆盖层主要由松散崩坡积物构成,具有分布范围广、厚度大、边界条件复杂的特点。本文的研究结果能够有力指导相关公路桥梁墩台设计,在实际工程建设中具有重要意义。 相似文献
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为分析影响鱼类上溯的影响因素,基于竖缝式鱼道对19~27 cm体长范围内的鲫鱼开展连续上溯试验。通过物理模型和数值模拟相结合的方法,对鲫鱼上溯过程的位置与数值模拟得到池室内部的流速场和紊动能叠加分析,得到鲫鱼上溯所喜好的流速范围。试验结果表明,体长为19~27 cm的鲫鱼上溯所喜好的池室流速范围为0.091~0.524 m/s,试验中水流的紊动能最大值为0.035 6 m2/s2,小于0.050 m2/s2,属于低紊动能区,适合鱼类上溯,鱼类在上溯过程中会寻找流速和紊动能低的地方进行上溯。研究成果可为其他鱼类上溯提供参考。 相似文献
5.
传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
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