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张
学
武
博士,教授,博士生导师,哥伦比亚大学访问学者。现任河海大学产业技术研究院院长,中国高等教育学会科技服务专家指导委员会委员。国家网络安全高级专家,科技部科技项目评审专家。主要研究方向:计算机视觉与人工智能、多模态图像处理与分析、智能驾驶感知理论和技术、工业大数据分析与建模、物联网技术与应用。
张学武
2023-02-27
常
学
武
常学武,男,1973年11月出生,中共党员,硕士学历。曾任华中理工大学学生处教育管理科科长,武汉华中科技大产业集团有限公司投资管理部经理,武汉华工大学科技园发展有限公司经理、销售总监、总经理助理、总经理。现任武汉华中科技大产业集团有限公司董事,武汉华工大学科技园发展有限公司董事、总经理,武汉华科物业管理有限公司董事长。华工科技产业股份有限公司第六届董事会董事。中国高等教育学会科技服务专家指导委员会副秘书长。
常学武
2022-01-13
乐
学
在线
金牌名师教学乐学名师团队层层筛选在教学领域具有多年经验及显著成就的老师。独特教学方法采用五阶段复习法,独特的“先-全-专-题-冲”学习体系,给学生提供有效的教学。完善的学习服务主讲+助教双师辅导,教学监督双管齐下;一对一答疑让知识不留死角。
北京乐学创想教育科技有限公司
2021-01-22
语文同步
学
“语文同步学”是优学教育针对中小学语文学科打造的在线教学平台。语文同步学包括教师端APP、学生端APP、学生端练习册和教辅图书三大部分,产品体系可以覆盖中小学1~9年级全体教师、学生及家长用户的全场景应用。系统架构按照国家信息化教育三通两平台战略的第三通(网络学习空间人人通)进行构建。
北京优学教育科技股份有限公司
2021-02-01
恒星
学
伴
恒星学伴是一款为教师学生提供覆盖课后练习、日常小测、中英文口语练习和英文作文练笔等丰富练 习形式的智能化个性化学习软件。 将“老师布置、批阅作业——学生完成、订正作业——家长监督学生”这一场景互联网化。 智能、精准、高效的在线作业伙伴 大数据覆盖、AI智能批改
三盛智慧教育科技股份有限公司
2021-02-01
秦
学
教育
秦学教育通过对教研和科技的持续投入,打造了区域的互联网化混合模式学习中心,先后在国内北京、陕西、浙江、江苏、云南、广西、四川、河南、内蒙古等省份建立分公司或办事处。为学生和家长提供一系列“线上+线下”自由切换、智能化、个性化教育服务。
秦学(北京)网络教育科技有限公司
2021-02-01
学
大教育
作为个性化教育的首倡者,学大致力于帮助学生提高学习成绩,激发潜能。学大教育集团已经制定和实施一个以结果为导向,以学生为中心的服务匹配模式。相比传统的班级式辅导,学大的服务模式是根据每个学生的需求和喜好量身定制个性化辅导方案,同时匹配全职的专业辅导小组进行一对一的辅导。
北京学大信息技术集团有限公司
2021-02-01
智
学
网校
在校1周知识遗漏 在家1节课补回来 在校用智学网了解学情,在家用智学网校补充学习薄弱项
安徽知学科技有限公司
2021-02-01
用微波还原弱磁性铁
矿物
制取铁精矿的方法
本项目针对现行碳热还原工艺存在的不足,提供一种实用用微波还原弱磁性铁矿物制取铁精矿的方法,它无需用碳作为还原剂和热源,因而没有碳的消耗和由此产生的CO2对环境的污染,生产成本低,特别适于铁品位为15~45%的难选低品位红铁矿和含铁工业废料中弱磁性铁矿物的磁化改性,再用弱磁选机磁选获得高品质铁精矿。 本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是: 利用微波具有通过物体内部原子和分子发生高速振动的方式,选择性加热能够吸收微波的矿物之特点,以微波场中升温极快的铁粉或铁泥代替碳作为还原剂,铁粉或铁泥同时也是促进剂,通过微波磁化还原焙烧,使难选低品位红铁矿和含铁工业废料中的弱磁性铁矿物还原为磁铁矿,再用弱磁选机磁选获得高品质合格铁精矿。 与传统的碳热还原技术相比,本发明的有益效果在于: (1)用废铁粉或铁泥作还原剂,用弱磁选可将其作为铁精矿回收,可变废为宝,没有还原剂的消耗、过程清洁、成本大幅度降低;而且由于铁粉或铁泥在微波场中升温极快,对高温还原反应具有促进作用。 (2)由于微波仅选择性加热铁矿物,导致铁矿物和脉石矿物热膨胀系数不同,在晶格间应力的作用下,铁矿物更容易在晶界断裂单体解离,有利于后续的磁选回收富集。 (3)微波焙烧不仅可降低磁化还原反应的活化能,而且因其可选择性地加热铁矿物,不需要象碳热还原那样将整个物料加热至600~800℃的高温,还原反应效率高,可显著降低过程所需的能耗。实验表明:将同样二份1kg的红铁矿粉,一份用焦炭作还原剂,在4kw的马弗炉中还原焙烧,另一份用废铁粉作还原剂,在频率2450MHz、功率1.3kw的微波炉中还原焙烧6分钟,还原剂加入量均为处理物料的20%,后者在6分钟内可将98%的弱磁性铁矿物还原为强磁性的磁铁矿,而前者50分钟内弱磁性铁矿物的还原率不到60%,本发明所处理的弱磁性铁矿物物料含铁品位为15~45%,得到的铁精矿其铁品位大于60%,回收率大于80%。(4)突破传统工艺处理贫、细、杂难选红铁矿和含铁工业废料成本高、效率低的瓶颈,使目前传统工艺难以处理的大量铁矿资源得到回收和利用。
武汉工程大学
2021-04-11
一款准确的野外
矿物
智能识别手机软件
图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物,可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值,仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6 表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数 仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石,氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%
中国地质大学(北京)
2021-05-10
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