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分布式錄播 ??? 全高清錄播工作站 D3200 D3200是一款嵌入式架構錄播工作站，產品采用當前最先進的編碼芯片、編碼技術、流媒體技術、網絡技術設計，內置教師跟蹤和調音臺模塊，支持全高清電影模式錄制。 產品體積小巧，標準1U機架式?？山尤?路攝像機，1路VGA設備，2路音頻設備，完成視頻的采集和編碼工作。自帶1T硬盤，課程錄制時無需實時上傳至服務器，如網絡繁忙，可先存貯在本機上，至網絡空閑期間，再上傳至服務器。減輕網絡的數據傳輸壓力，同時避免了視頻文件丟失等問題的發生。 產品特色 ??? ??? - 具有遠程控制和管理功能 ??? - 支持多級用戶訪問權限控制 ????- 自帶本地存儲設備 ????- 支持數字和模擬信號輸入 ????- 支持資源模式、電影模式錄制 ????- 直播與錄制分別控制 ????- 內嵌自動調音臺，無需另行配置聲音設備 ????- 支持2路48V幻像供電強指向話筒，自動開關、自動調節音量 ????- 設有音量指示燈和耳機監聽接口，便于直觀了解現場聲音的情況

成果簡介：研究面向分布式虛擬環境數據管理系統的底層支撐環境。通過建 立協同開發方式的系統，提高仿真資源的可重用性，縮短開發過程，充分共享資源并且為仿真環境提供高效的資源管理機制。研究包括對統一資源命名 和定位管理技術的研究；分布式文件系統在分布式仿真環境中的應用及在此 基礎上實現的資源集成；數據的標準化表示和傳輸的研究。該技術目前已經 在一體化仿真平臺上得到了初步的應用。 項目來源：自主開發 技術領域：計算機應用技術，仿真技術

一、成果簡介 大豆加工是我國傳統食品加工的重要行業，其中豆漿和豆腐更是從古至今普通消費者餐桌上的常備食品。在豆漿加工中，雖然有熟漿與生漿液的區別，但是大部分的產品都為生漿工藝。在獲得豆渣后，大多會采用向 豆渣加水再次進行分離的方式，有時甚至采用三次加水，獲得的三次豆漿作為磨漿用水，從而來提高豆漿的得率，降低豆渣中的可溶物質，尤其是蛋白質的含量。但是由于豆渣富含有大量的纖維等物質，不利于可溶性物

產品詳細介紹油頁巖含油率測定儀(鋁甑低溫干餾法)是本廠在原有基礎上的升級換代產品。該產品主要用于煤礦化驗室、煤炭行業及相關教學科研、質量監督等單位，對油頁巖的焦油產率、干餾水份產率等理化指標進行檢測分析。性能特點：油頁巖含油率測定儀(鋁甑低溫干餾法)是一個多指標的綜合性試驗,焦油產率和總水產率的測定。低溫干餾試驗的基本原理是將一定量的煤樣放在鋁甑中,送入預升到專用的干餾爐內,以一定的升溫速度隔絕空氣加熱。技術參數：本干餾爐由爐體、溫度控制記錄箱（含溫度程序控制儀、超溫保護裝置）、干餾物冷凝收集器等部分組成。;爐體以恒溫塊為核心，由于其良好的導熱性，使爐體的各部分溫差小于1℃。; 溫度程序控制儀按時間設定升溫曲線，使其符合SH/T0508-2005“油頁巖含油率測定法(低溫干餾法)”的要求；1爐膛尺寸：直徑100mm,高180mm2工作溫度：520℃(連續工作)A、 最初10min內應使溫度升到185度；B、 20min內應使溫度升到300度；C、 30min內應使溫度升到400度；D、 40min內應使溫度升到475度；E、 50min內應使溫度升到520度；3最高溫度：850℃4加熱元件：電阻絲5控溫方式：可編程控制(518P)6升溫速率：≤20℃/min(可調)7熱電偶類型：K型8恒溫精度：±1℃9爐門結構：翻開式10錐形瓶：容量250ml,冷卻水槽垂直方向可調節；11水分測定管：刻度范圍為0-5或0-10 ml，分度值0.05 ml。12冷凝管：直管式，冷凝部分的長度不小于300㎜。13工作電源：220V/50Hz14額定功率：3KW15外形尺寸：寬366*深315*高570

本發明公開了一種基于低分辨率氣象云圖生成高分辨率云圖的方法，包括以下步驟：（1）對原始低分辨率云圖進行降級處理；（2）分別對原始低分辨率云圖和降級后的云圖進行分塊操作并編號；（3）（4）計算值域塊中的每個子塊與(3)中仿射變換后的子塊匹配誤差，并保存匹配誤差最小的子塊序號、灰度變換對比度因子及灰度變換的亮度因子；（5）根據計算得出的變換因子參數矩陣及云圖局部與整體基于統計學的自相似性，對輸入圖像進行分形迭代；（6）得

本發明提供了一種材料強度分布獲取方法，通過材料的強度試驗獲得若干個材料強度樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇?。鳎椋剑В叮埃А。瑁澹剑В担梗В┐_定基于試驗數據的強度隨機變量樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇?。瑁澹剑В保玻福В姸入S機變量η采用混沌多項式展開，根據高斯采樣計算得到各階混沌多項式基函數樣本（ｉｍｇ?。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保常裕桑疲А。鳎椋剑В保担叮А。瑁澹剑В叮叮В┎捎民R爾科夫鏈?蒙特卡洛算法獲得各階混沌多項式系數γ的后驗分布樣本（ｉｍｇ?。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保矗裕桑疲А。鳎椋剑В罚罚А。瑁澹剑В叮埃В└鶕貥嫷幕煦缍囗検较禂禈颖荆ǎ椋恚纭。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保担裕桑疲А。鳎椋剑В矗罚А。瑁澹剑В担担В┖突煦缍囗検交瘮禈颖荆ǎ椋恚纭。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保叮裕桑疲А。鳎椋剑В保玻叮А。瑁澹剑В叮常В┐_定強度隨機變量的后驗分布樣本：（ｉｍｇ?。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保罚裕桑疲А。鳎椋剑В常叮矗А。瑁澹剑В保玻埃В└鶕姸入S機變量的后驗分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇?。鳎椋剑В常常А。瑁澹剑В担常В┯嬎銖姸鹊暮篁灧植紭颖荆海ǎ椋恚纭。妫椋欤澹剑В模模粒埃埃埃保担梗担玻叮福埃埃埃埃埃埃埃保梗裕桑疲А。鳎椋剑В玻矗罚А。瑁澹剑В叮玻В┳罱K采用區間統計的方法獲得材料的強度分布。本發明方法僅需完成少量強度試驗即可獲得材料的強度分布，且不需要假設材料的強度分布類型，節約了大量的試驗時間和經費，同時，也避免了因材料強度分布模型的錯誤選取而引入的誤差。

目前，訓練機器學習模型依賴于海量的數據，當以集中方式訓練時，會帶來很大的計算成本。因此，現在普遍的共識是，未來的機器學習應該以分布式方式實施。通常，分布式學習是以server-worker模式中進行的，其中server利用從workers收集的信息更新學習參數，然后將這些參數廣播給workers。 但是，隨著worker數量的增加，通信開銷也會大幅

團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 銳鋒智鋰（陜西）科技有限公司 企業法人 張志杰 注冊時間 2022.5.16 注冊所在省市 陜西省西安市 組織機構代碼 91610113MABLKTJR6C 經營范圍 技術服務、技術開發、技術咨詢、轉讓及推廣 企業地址 陜西省西安市雁塔區雁翔路99號博源科技廣場C座1401 獲投資情況 海沃能量盒子1000萬投資意向 三、負責人及成員 姓名 學院 入學時間 張志杰 能源與動力工程學院 2021 陳博 能源與動力工程學院 2019 董梓竣 管理學院 2019 宋自遠 電氣學院 2019 陳昊煊 能源與動力工程學院 2019 黃嘉慧 人文社會科學學院 2019 羅寒非 化學學院 2019 陳楷林 能源與動力工程學院 2019 師鳴遙 生命科學與技術學院 2019 四、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 丁書江 化學學院 教授/院長 電化學儲能 楊國銳 化學學院 副教授 鋰電回收 延衛 能源與動力工程學院 教授 污染控制 五、項目簡介 隨著新能源汽車產銷量逐年爆發時增長，大量退役動力鋰電池涌入報廢市場。一方面，鎳鈷鋰元素作為電池極粉生產的關鍵性材料，而我國長期以來嚴重依賴進口，面臨巨大的材料供給缺口；另一方面，退役電池因含有余能，在堆積、運輸及拆解過程易發生起火爆炸（相當于1/8同質量TNT的爆炸威力），危害操作人員安全，同時造成不可逆的鎳鈷鋰產物損失。 因此，預放電步驟是傳統工藝中的必經之路，而在預放電過程中又存在嚴重的環境污染問題，致使傳統拆解企業難以進駐工業園區，大大壓縮了行業的發展空間。針對上述痛點，本團隊研發的項目： （1）首創性實現了對退役動力鋰電池的帶電拆解，避免了傳統拆解高濃鹽水預放電工藝，降低拆解成本，單條產線可年減少20萬噸高濃鹽水的排放； （2）通過自研高效吸附劑與先進的廢水處理工藝，實現生產線三廢零排放，年減少超百萬元的治污成本，獲得準入工業園區的資格； （3）內置余熱回收系統回收電池殘余電能，年減少超1萬噸標準煤燃燒，減少超4萬噸的CO2排放。 經過學生團隊技術攻關和基礎實驗研究，我司已獲得了成套的動力鋰電池破解分選技術，已申技術專利20余項。其中負責人已獲5項核心授權專利，實審專利11項，對技術、產品形成全方位保護。經過多次技術升級，已成功調試安裝了退役動力鋰電池破解分選成套設備生產線，該生產線完全達到工業生產要求，鋰電池年處理量提升到5000噸，處理能力里超同行10%，產品回收率超同行20%，產品價值率領跑同行30%，并可入駐工業園區。 此外，團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。公司已獲得海沃能量盒子1000萬投資意向，并與多家智能化設備供應商達成代工生產合作，研發的生產線已在云南云天化集團、陜西全通集團完成中試驗收，即將投入大規模生產使用。