|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板
上海皮赛电子有限公司生成XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板。
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
HN热固复合聚苯乙烯构造防火保温板
山东华能保温材料有限公司
2021-09-02
LED智能书写板 外置式/内嵌式（专利产品）
产品规格：≥1200mm*4000mm
产品特点：
1.独家设计
2.设有智能感应器控制盒，操作便捷。将黑板与电子光源的控制统一化，黑板“闭”→光源“亮”，黑板“开”→光源“灭”。
3.解决了录播行业的板书光源难题，拥有板面补光系统，避免了光源落差造成的摄像光源问题。
4.保护学生视力，缓解视觉疲劳，根据学生视觉感受可调节光源强度，从而起到预防近视的作用。
5.设计有LED照明系统，以及LED黑板照明控制器，照明度可达到800Lux，灯光亮度可调节。分：外置式 和内嵌式
面板材质：绿板/米黄板/白板/钨金板/搪瓷板
西安东康实业有限公司
2022-09-15
一种面向金融风控的轻量型自动化机器学习（autoML）框架
产品服务:本项目主要面向商业用户，提供技术服务或者成套的商用解决方案，目标客户为银行、互联网金融公司等。项目优势:目前针对金融风控领域尚无合适的autoML框架，许多金融风控解决方案的提供商并没有提供自动化机器学习的解决方案，通用的自动化机器学习方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的应用于金融风控领域，目前面向金融风控的自动化机器学习算法存在一定的市场空缺，具有广阔的应用前景。市场概况:本项目注重该领域的细分市场，主要面向中小客户和个人研究者
同济大学
2021-04-10
循环流化床锅炉带二次风喷射的十字受热屏
本发明公开了一种循环流化床锅炉炉膛内带二次风喷射的十字受热屏。循环流化床锅炉带二次风喷射的十字受热屏放置在循环流化床锅炉炉膛内,循环流化床锅炉炉膛包括布风板、水冷壁、顶棚、循环流化床锅炉炉膛。带二次风喷射的十字受热屏包括十字受热屏和柱形风道,十字受热屏下部通过弯管段围合成为柱形风道,十字受热屏和柱形风道为膜式壁。本发明的循环流化床锅炉带二次风喷射的十字受热屏在提供炉内扩展受热面的同时,为炉内物料混合留出空间;下部的二次风喷口能在需要的高度向炉膛中心区域补充燃烧所需空气,实现循环流化床锅炉分级燃烧,降低NOx排放。
浙江大学
2021-04-11
地下建筑空调排风热回收用间接蒸发冷却器关键技术
针对地下车站、军事基地等地下建筑的空调系统设置冷却塔的可靠性、协调性和隐身性的要求，及其空调工程造价、运行能耗高昂的现实，结合可回收利用其坑道排风能量的有利条件，项目组在国家课题及企业的支持下，通过多年的技术攻关，取得如下成果：1、提出将换热器盘分成若干并联单元，在每个单元盘管两侧旋转布水强化传热传质，改善换热器表面水膜与空气换热微环境、最大程度利用水膜与空气传热传质能力的强化传热理念。2、成功研发地下建筑空调排风热回收用间接蒸发冷却器的核心装置“旋转布水器”，并通过实验
长沙理工大学
2021-01-12
一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量配置方法
本发明提供了一种应对风功率波动的多风电场储能装置的容量 配置方法，包括 S1 以电力系统所有节点的储能功率需求最小为目标建 立最小储能功率需求优化模型；S2 根据最小储能功率需求优化模型并 结合鲁棒线性优化方法获得最大风功率波动范围下的风电场储能最小 容量值；S3 当最小容量值为零时，则不需要配置储能装置；当最小容 量值不为零时，则在不为零的节点处，根据风电场储能最小容量值配 置储能装置。本发明考虑了多个风电场在电力系统中的布局和接入系 统本身的网络拓扑结构，能够反映当前电力系统中多个风电场接入的
华中科技大学
2021-04-14
一种平抑风电输出功率波动的混合储能系统容量配置方法
本发明公开了一种平抑风电输出功率波动的混合储能系统容量配置方法，结合国家风电并网标准采 用改进的滑动平均法提取风电功率波动分量，计及储能设备的荷电状态采用可变滤波时间常数的高通滤 波法分配波动功率，可避免储能设备的过充过放，最后以储能设备全生命周期经济性最优为目标函数建 立容量配置模型，相比于传统的仅考虑一次性初始投资的方法，更符合储能系统长期运行的实际情况， 对实际工程建设具有指导意义
武汉大学
2021-04-14
一种面向金融风控的轻量型自动化机器学习（autoML）框架
本项目主要面向商业用户，提供技术服务或者成套的商用解决方案，目标客户为银行、互联网金融公司等。
同济大学
2021-02-24
一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法
本发明涉及一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法。步骤是：依据风电和负荷的预测时 间间隔以及预测值，通过线性插值法，给出预测时间段内各时段（以 5-15min 为一个时段）风电和负荷 的预测值；结合电网风电、火电和负荷的地区分布特点与燃煤机组发电序位表，选择数台火电机组参与 实时滚动计划，以尽可能实现风电的就地消纳；以电网弃风最小和火电机组煤耗最小为双重优化目标， 建立实时滚动计划模型；输入系统、机组、算法控制参数，通过人工智能优化算法求
武汉大学
2021-04-14