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N，N-二甲基苯胺（DMA）主要用于三苯甲基甲烷類染料生產(chǎn)，還可作為溶劑、炸藥、醫(yī)藥等原料，也用于生產(chǎn)堿性嫩黃素O；堿性紫5BN、堿性艷蘭RB、陽離子紅2BL等，也用于生產(chǎn)堿性染料中間體四甲基米氏酮等。我國生產(chǎn)的DMA除供國內(nèi)消費外，每年有一定量出口。DMA的主要消費部門是染料工業(yè)和香料工業(yè)。由于近年來堿性嫩黃、堿性紫等品種銷路趨好，DMA消費有所上升。在香料工業(yè)中，DMA主要用于香蘭素生產(chǎn)中。 南開大學針對國內(nèi)DMA生產(chǎn)工藝的落后現(xiàn)狀，經(jīng)多年開發(fā)研究，成功地開發(fā)了常壓、氣相、連續(xù)合

產(chǎn)品詳細介紹特點:TQ1000/TQ400（T2000/T3000）　獨特的設(shè)計藝術(shù)品級的電子部件，先進的脈沖信號過濾能力直接立即讀出扭力值高精度: ± 0.5% 或1個數(shù)位完全不受螺母螺栓擰緊測試時連接形式及摩擦因素影響操作簡單工廠校準,方便再校準結(jié)構(gòu)結(jié)實可在 110/220 VAC, 60 Hz 之間切換脈沖讀數(shù) 300 到 1,800 每分鐘大范圍的扭力讀數(shù):T-2000: 0 到 550 N?mT-3000: 30 到 1,300 N?m大范圍工業(yè)應(yīng)用中，維修保養(yǎng)必不可少的儀器:轎車，卡車，巴士維修站安裝操作沖擊扳手和脈沖工具維修各種要求檢測手動扭力扳手準確性的場合

（1）主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域 項目是北京市交通運行監(jiān)測調(diào)度中心牽頭多家合作單位共同承擔的交通運輸部信息化技術(shù)研究項目，應(yīng)用于交通領(lǐng)域。旨在分析重點區(qū)域行人導(dǎo)引需求，研發(fā)區(qū)域行人交互式導(dǎo)引服務(wù)技術(shù)，在樞紐內(nèi)行人可能面臨決策的關(guān)鍵位置，設(shè)置信息導(dǎo)引點，通過智能終端實現(xiàn)定制化、交互式行人導(dǎo)引服務(wù)。研發(fā)用于行人定位導(dǎo)引的導(dǎo)引點設(shè)備、WiFi設(shè)備，并進行定制加工，在大型交通換乘樞紐開展測試驗證和示范應(yīng)用，提高導(dǎo)引服務(wù)的實時性和精準化水平。研究面向復(fù)合目標優(yōu)化的一體化出行智能決策支持技術(shù)，實現(xiàn)面向出行鏈的多方式無縫銜接和動態(tài)誘導(dǎo)。 （2）特色及先進性 在重點區(qū)域內(nèi)為行人提供實時交互式導(dǎo)引信息服務(wù)。設(shè)計了室內(nèi)高精度定位算法，提出了基于方向的室內(nèi)路由導(dǎo)引策略。研發(fā)了基于智能終端的室內(nèi)導(dǎo)引App和樞紐監(jiān)控系統(tǒng)。可以為用戶提供基于目的地、無目的地、多目的地的定位和導(dǎo)引服務(wù)。 申請專利2項。 （3）技術(shù)指標 導(dǎo)引信息獲取時間不超過2秒； 導(dǎo)引差錯率小于千分之一，定位精準度受環(huán)境影響帶來的誤差降低20%以上； 建立支持WiFi、蜂窩網(wǎng)等2種以上的無線技術(shù)接口的精準定位技術(shù)試驗網(wǎng)絡(luò)； 可實現(xiàn)行人在樞紐走行的全過程連續(xù)導(dǎo)引。 （4）解決問題與實施效果 項目應(yīng)用在大型交通樞紐(如機場、火車站等)內(nèi)實現(xiàn)旅客導(dǎo)引服務(wù)，也可以擴展到其他室內(nèi)區(qū)域的導(dǎo)引服務(wù)，如大型商場、旅游景區(qū)、隧道、礦井等。可以克服GPS無法在室內(nèi)提供導(dǎo)航服務(wù)的問題，與GPS導(dǎo)航結(jié)合，可以實現(xiàn)任意場地無縫導(dǎo)引的服務(wù)。

項目是北京市交通運行監(jiān)測調(diào)度中心牽頭多家合作單位共同承擔的交通運輸部信息化技術(shù)研究項目，應(yīng)用于交通領(lǐng)域。旨在分析重點區(qū)域行人導(dǎo)引需求，研發(fā)區(qū)域行人交互式導(dǎo)引服務(wù)技術(shù)，在樞紐內(nèi)行人可能面臨決策的關(guān)鍵位置，設(shè)置信息導(dǎo)引點，通過智能終端實現(xiàn)定制化、交互式行人導(dǎo)引服務(wù)。研發(fā)用于行人定位導(dǎo)引的導(dǎo)引點設(shè)備、WiFi設(shè)備，并進行定制加工，在大型交通換乘樞紐開展測試驗證和示范應(yīng)用，提高導(dǎo)引服務(wù)的實時性和精準化水平。研究面向復(fù)合目標優(yōu)化的一體化出行智能決策支持技術(shù)，實現(xiàn)面向出行鏈的多方式無縫銜接和動態(tài)誘導(dǎo)。

本發(fā)明公開了一種行人重識別的度量學習方法和系統(tǒng)，其中方法的實現(xiàn)包括：收集兩個攝像頭下行人目標的特征向量，建立正樣本對特征向量集合和負樣本對特征向量集合，計算正、負樣本對特征向量的距離，對正樣本對特征向量進行單閾值約束，對負樣本對特征向量采用雙閾值進行約束，在正、負樣本對特征向量的距離約束條件下建立基于度量矩陣的損失函數(shù)，以損失函數(shù)值最小為目標迭代更新度量矩陣，這種方法可以有效的減輕圖像背景、噪聲等無關(guān)變量對矩陣