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費縣
中
糧油脂工業有限公司
費縣中糧油脂工業有限公司于2004年10月創建投產,是“立足中國的世界一流大糧商”中糧集團下屬企業。公司地處我國花生主要生產基地-沂蒙山區,現有員工330余人,占地面積300余畝,總建筑面積5萬多平方米。駐地近鄰兗石鐵路、327國道、日蘭高速及京滬高速,交通條件十分便利。 公司設計處理花生仁660噸/日,精煉200噸/日。主要生產經營食用油脂和塑料制品兩大業務。食用油方面主要有“福臨門”、“魯蒙”、“福掌柜”、“芝香匯”和“香谷坊”等系列花生油、大豆油、菜籽油、調和油、芝麻油、棕櫚油等多個系列的幾十種各色油品;塑料制品業務主營PET瓶坯、提手、瓶蓋、油瓶等注塑、吹塑相關產品,年生產能力8000余萬套,是“福臨門”小包裝油固定供應商,同時可批量承接醫化、礦泉水、飲料、果汁、日化洗滌和其他飲料食品包裝塑料瓶的設計生產。 2005年公司產品被中國糧食行業協會、中國植物油行業協會授予“放心油”稱號;2006年公司通過ISO9001:2000和ISO22000:2005體系認證;2010年公司被山東省委、人民政府授予“農業產業化省重點龍頭企業”稱號;2012年被中國糧食行業協會評為“誠信糧油企業”、“全國放心糧油進農村進社區示范工程示范加工企業”、“企業信用評價AAA級信用企業”;2013年通過安全生產標準化一級認證。 公司秉承中糧集團“忠于國計 良于民生”的文化理念,公司員工上下一心“提質增效 二次創業”,朝著建設一個創新、學習型的具有行業影響力和市場競爭力的現代化糧油加工企業的目標邁進!
費縣中糧油脂工業有限公司
2021-08-30
中
以生態農業有限公司
中以生態農業有限公司成立于2017年02月27日,注冊地位于山東省青島市黃島區張家樓鎮畫家村路188號,法定代表人為陳明學。經營范圍包括農業技術研發、推廣;水果、蔬菜種植、銷售(不含冷庫);水產品養殖、銷售;農業機械設備加工、銷售;畜禽養殖;銷售鮮奶;農業觀光旅游;房地產開發;市政工程施工;貨物進出口,技術進出口。
中以生態農業有限公司
2021-09-01
26013
中
和熱測定儀
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
山東
中
拓信息科技有限公司
山東中拓信息科技有限公司專業于軟件開發、系統集成的國家級高新技術企業,是華為云、百度人工智能優秀合作伙伴,公司在齊魯股權交易中心掛牌(掛牌簡稱:中拓信息 掛牌代碼:303901)公司從事醫療行業12年,擁有5個商標,6項專利,60多項軟件著作權。
山東中拓信息科技有限公司
2021-06-15
南京
中
電熊貓家電有限公司
熊貓電子始創于1936年,被譽為中國電子工業的搖籃,是一個具有七十多年歷史的國有綜合型大型電子企業,它屬于世界500強企業----中國電子信息產業集團公司(CEC),是CEC的核心企業成員之一。 中國電子熊貓集團注冊資本34.48億元,十一五期間,累計營業收入1300 多億元,利稅68億元。集團旗下擁有上市公司兩家,下屬公司二十多家。主要有液晶顯示、電子裝備、電子元器件和現在服務業四大核心產業。產品廣泛裝備我國陸、海、空三軍和各軍兵種,并應用于載人航天等多項國家重點工程和國民經濟建設領域。其中專業商用顯示產品包括了液晶數字拼接系統、DLP大屏幕數字拼接系統、觸控數字顯示平臺、液晶監視器、多屏圖像控制器等。 目前中電熊貓擁有4個國家級研發中心、5個博士后工作站、6個國家級計量檢測中心及實驗室、14個升級研究中心、2個升級計量檢測中心、10個市級研究中心、15位專家享受國務院特殊津貼。中電熊貓是集團平板顯示產業鏈的終端平臺,依靠雄厚的產品基礎以及完善的科技創新體系已為來自政府、企業和軍工領域的數百家客戶提供了專業的顯示系統解決方案和服務,客戶涵蓋了公安、部隊、交通、水利、電力、電信、教育、環保、金融等多個行業。
南京中電熊貓家電有限公司
2021-01-15
MM-3
中
醫脈象模型
MM-3中醫脈象模型 ? MM-3中醫脈象模型應用仿生模擬及波形合成方法,在高分子材料制成的模型手腕部(寸口處)產生16種常見的中醫脈象,這些脈象是中醫八綱脈的典型,是臨床辯證的基礎,熟悉這些基本脈象可以在實踐中舉一反三,逐步掌握診脈方法,進行脈象診斷培訓。本模型作為中醫脈象再現的信號源,可以用于診脈的教學過程,給學生創造良好的反復訓練實踐機會,是理想的教學工具,亦可用于脈象形成機理的體外實驗研究。 ? 一、模型組成: 全套脈象模型由四臺(A、B、C、D)分體模型組成。 ■ A組模型:輸出平、滑、遲、濡脈。 ■ B組模型:輸出洪、革、浮、數脈。 ■ C組模型:輸出弦、結、代、促脈。 ■ D組模型:輸出沉、細、澀、弱脈。 ? 二、技術指標: ■ 搏動信號源:輸出16種指感真實的脈象搏動信號(平、滑、遲、濡、洪、革、浮、數、弦、結、代、促等)。 ■ 波形參數:(h、t、w):符合規定標準(見《中國脈診研究》一書)。 ■ 仿生手模型老化時間:大于3年。 ■ 最長連續工作時間:4小時。 ■ 分體模型尺寸重量:42×22×28cm(長、寬、高),14KG。 ■ 最大功耗:小于50VA。 ■ 電源電壓:交流220V±10%,50HZ或交流110V,60HZ,由用戶選擇后確定。 ■ 保險絲規格:交流220V時,0.5A;交流110V時,1A。 ? 三、標準配置: ■ 中醫脈象模型:4臺 ■ 電源線:4根 ■ 說明書:1冊 ■ 保修卡合格證:1張
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
DATRIX非結構化數據
中
臺
非結構化數據中臺,能夠讓業務產生的海量非結構化數據也能夠得到有效利用。非結構化數據中臺以數據架構為底座,以人工智能來驅動,打通數據孤島,統一管理并處理、分析非結構化數據,讓數據賦能業務,實現數字資產管理、內容自動化、知識運營、業務合規性管理。 非結構化數據管理平臺采用分布式架構,實現對海量非結構化數據的采集、存儲、處理、索引。實現對非結構化數據的抽象、描述、分類、管理、分析、挖掘、監控等。
上海德拓信息技術股份有限公司
2022-05-25
中
鳴智能教育機器人套裝
產品詳細介紹 1.控制器:采用32位高性能ARM處理器,主頻72MHz;配備2.4" LCD彩色觸摸屏,分辨率320*240,65萬色,操作更方便;內置音量檢測和發聲模塊,實現簡單的人機對話;12路六芯RJ11接口設計,其中8路數字/模擬復用端口、4路自帶驅動的伺服馬達端口,具有自我保護功能,任意接插而不損壞;支持U盤程序下載模式;提供外接電源和內置6節AA電池的兩種供電方式。 2.伺服馬達:內置高精度編碼器,既可作直流馬達使用,也可以作伺服馬達使用。 3.機械結構:聚百家之長,全新無螺絲的革命化設計,使用簡單,搭建方法更豐富;基于積木的思想,多種類、多色彩設計,實例更多樣、更美觀。 4.編程軟件:獨特的編程界面設計,讓圖標跟著鼠標走;硬件接口可選,無需定義;兼有圖形化編程和C語言代碼編程界面,滿足不同層次客戶的需求;軟件具有國家版權局頒發的軟件著作權登記證書。 5.資源:系統化的教學資源設計,讓您學與玩更得心應手。 配置清單 名稱 單位 數量 E2-RCU控制器 個 1 光電傳感器 個 2 觸碰傳感器 個 2 彩燈模塊 個 2 高速伺服馬達 個 2 連接線 條 8 USB下載線 條 1 軟件光盤 張 1 彩色小冊子 本 1 配件(積木件、齒輪、輪胎) 件 270多
廣州中鳴數碼科技有限公司
2021-08-23
生物復合床技術及其在生活污水、工業
中
水及飲用水預處理
中
的應用
1. 項目概述常用的水處理技術有物理吸附法、化學氧化法和生物氧化法三類。其中以生物膜方式進行的生物處理過程能有效去除原水中可生物降解有機物、氨氮和鐵錳等污染物,使出水更安全可靠,在當前的水處理工程中得到了最為廣泛的應用,然而該方法主要適用于CODcr為100乃至200以上的“高”污染水,而對CODcr處于100以下的低營養度廢水處理效率低下,故并不適用于低濃度生活污水、工業中水和富營養化地表飲用水的處理。綜合利用生物膜,物理過濾和化學反應、沉積等過程處理污染水源的人工濕地凈化技術作為一種經濟有效、運行穩定的新型生態工程,近年來已成為備受關注的焦點。但該項技術占地大,處理時間長,對水質變化的適應性差,季節性差異顯著,且生物量后續處理困難,極易形成滯后累積污染,無法大規模高效率應用于水質的處理。本項目針對為150以下的低濃度廢水或富營養化地表水,將固定床生物膜處理、人工濕地生物預處理和微氧水處理技術引入富營養化飲用水源預處理過程,充分發揮其物理吸附、生物膜處理和植物效應的多級復合處理功能,結合多單元連續操作方式提高系統處理效率和可操作性,開發具有良好的水質適應性、耐候性,低能耗且無二次污染的高效生物復合床凈化技術。項目成果形成自主的知識產權。具有廣闊的工程應用前景。2. 技術優勢(1)基于多孔介質填料固定床的生物膜強化水處理體系;(2)基于小風量曝氣的高效微氧水處理系統;(3)單元化和模塊化的生物復合床系統。以富營養化水源地的劣V類水(CODcr為50至100)為例,采用新型生物復合床技術,綜合采用物理吸附與截留、微生物降解、植物吸附與吸收等手段,其出水可穩定保持在Ⅲ類乃至更優水平。
南京工業大學
2021-04-13
Web挖掘
中
若干理論與算法的研究
Web挖掘技術屬于信息科學領域,涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域,并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究,并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時,在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討,從理論上證明了其正確性。在實驗方面,我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集(REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫),進行了大量的實驗,結果表明這些方法均表現出了較好的性能,接近甚至優于SVM和KNN的分類效果,并應用檢索模型在標準測試文檔集(CACM、CISI、CRAN、MED)上進行了多次對比實驗,其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外,課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型,在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會(SEWM)的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。
江西師范大學
2021-05-05
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