钢帘线被誉为是线材中的顶级产品，被誉为“皇冠上的明珠”。它是伴随着子午线轮胎的发展而发展起来的。以钢帘线为骨架材料的子午线轮胎具有高速、高载、耐久等一系列优良特性。随着汽车工业的发展，用于制造子午线轮胎的钢帘线需求量不断增加，同时对钢帘线的品种、性能及质量提出新的要求。作为生产钢帘线的原材料，帘线钢质量很大程度上决定了帘线的品质。帘线钢的洁净度，元素偏析等级，尤其是钢中夹杂物的形态对后续产品有着极大的影响。非金属夹杂物易引起钢丝拉拔和合股过程中断丝的发生，因此要求帘线钢中夹杂物尺寸小，且在轧制和冷拔等加工过程中具有良好的变形性能。根据子午轮胎产品性能和太阳能级硅产业的发展要求，钢帘线和切割丝向着超高强度（4000 MPa 及以上）方向发展，开发高强度、超高强度帘线钢丝，对实现轮胎的轻量化、降低用燃料的费用、降低生产成本意义重大。目前国内依旧不能稳定、高效的生产高牌号的帘线钢，开发帘线钢冶炼关键技术对提升企业生产技术水平和质量控制水平，取代进口高端钢帘线产品意义重大。 （1）帘线钢冶炼过程原辅料成分设计技术。帘线钢生产过程中一般采用Si-Mn 复合脱氧，但由于合金和辅料中存在 Al 的来源，帘线钢主要的夹杂物为MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 系和 CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 系两类。其中，MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 为脱氧反应产物，CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 为钢渣反应生成。不同工序氧化物复合夹杂类型会发生转变，大量研究表明转炉出钢、精炼过程随着钢液成分的变化，夹杂物的成分在不断变化中。实际生产中使用的各种物料，包括合金、脱氧剂及钢包内衬直接影响钢液成分，进而改变钢液中非金属夹杂物的成分。高端帘线钢中非金属夹杂物主要成分为 SiO 2 -MnO，几乎没有 Al 2 O 3 的存在，因此在实际的生产过程中杜绝任何含 Al的原料。国内企业在实际生产时更倾向于使用价格低廉的合金、脱氧剂等原料以降低生产成本，为此本项目不仅研究了合金、脱氧剂、耐材等物料中 Al 的含量，还研究了各物料对钢液成分以及非金属夹杂物成分的影响程度，以选择更高性价比的物料搭配。在使用不同物料后取样分析，发现合金对钢液中非金属夹杂物的影响最大，低铝硅铁和普通硅铁对钢液中非金属夹杂物的成分影响如图 1，可以看出合金的使用直接改变夹杂物的体系。实际生产过程中可根据产品等级和各物料对钢中非金属夹杂物的影响，针对性的使用物料控制生产成本。 （2）帘线钢精炼渣成分设计技术. 炉渣成分对钢液成分有着直接影响，帘线钢精炼一般采用 CaO-SiO 2 -Al 2 O 3 渣系，精炼渣的成分对钢中夹杂物的控制起重要作用。研究表明精炼渣中相同 Al 2 O 3 含量的条件下，钢液中[Al]s 含量随精炼渣碱度增高而增高；相同碱度的条件下，钢液中 Als 含量随精炼渣中 Al 2 O 3 含量增加而增加。当精炼渣的碱度为 1.0 时，钢液中[Al]s 随渣中 Al 2 O 3 含量增加亦呈增加趋势， [Al]s 增量有限。同时，夹杂物中 Al 2 O 3 和 MnO 含量取决于渣-钢间的氧势，如氧势高，则夹杂物中 MnO 含量高。反之，当系统氧势低时，渣中CaO 和 Al 2 O 3 会有少部分被还原进入钢液，夹杂物 CaO 和 Al 2 O 3 含量增加，MnO 含量减少。在实际的冶炼过程中，精炼渣进入钢液是不可能完全避免的，精炼渣进入钢液后将形成含大量 CaO、Al 2 O 3 的夹杂物。对此为控制钢中非金属夹杂物的成分将精炼渣的碱度控制在 CaO/SiO 2 ≤1，实际生产过程中，精炼渣的最佳成分还应根据精炼过程的渣钢比，所使用合金、脱氧剂、耐材等条件进行优化。 （3）帘线钢中夹杂物变形性能评估模型。许多研究认为低熔点夹杂物在轧制和加工过程中变形更好。如果轧制过程中夹杂物是液态的，那这毫无疑问是对的。 102 / 298然而，实际的轧制温度往往大部分都低于夹杂物的熔点。在轧制温度降到夹杂物固相线温度以前，虽然夹杂物不是液态，但是由于软化它们仍然具有一定的变形性。然而，当温度降低至固相线以下时，夹杂物将完全转变为固态。并且，钢的变形不仅包括轧制，还包括其他冷加工，譬如，帘线钢冷拔过程的温度基本为室温，显著低于夹杂物的固相线温度。因此，只用熔点来评估冷拔或冷轧过程中夹杂物的变形性能不太合理或者说不太全面。本项目提出使用低温下夹杂物的杨氏模量评估变形能力的模型，认为氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，并拟合了低温下的氧化物杨氏模量与平均原子体积关系：2.939811 E V ，对Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO 系和 Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO系氧化物的低温杨氏模量进行了计算，如图 2所示。由于冷拔过程氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，为了降低冷拔过程的断丝率，夹杂物需要控制到图中所示的深蓝色区域，即要求具有很高的 SiO 2含量和极低的 Al 2 O 3 含量。由图还可知，由于具有最大的杨氏模量，Al 2 O 3 对帘线钢中氧化物的变形性能最为有害，这也是为什么帘线钢生产过程中需要严格控制钢中 Al 含量。

本发明公开了一种基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法，适用于在雨天、夜间或标线磨损严重等复杂环境下准确识别车道线。通过在YOLOv8网络中引入Canny边缘检测，并结合LSD对检测区域内的直线段进行强化识别，可显著提升对模糊或部分遮挡车道线的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位车道线大致区域，再采用Canny算法提取全局边缘特征，并在LSD算法的辅助下判断线段的长度、方向及完整性。若检测框紧贴图像边缘，则进一步裁剪子图并使用LSD检测线段连续性，通过周长与面积比值与紧凑度评估车道线是否已完全进入视野。该方法可有效减少漏检、误检，适应多种光照与天气条件，为自动驾驶及高级驾驶辅助系统提供高可靠度的车道线检测结果。

XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型   功能特点： ■ XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型用于超声、X线引导下目标盏的穿刺、导丝置入、通道的扩张、进镜观察乃至碎石等相关操作，基本囊括了经皮肾镜的每个操作环节。 ■ 模型的材质可透超声及X线，超声与X线下均可见肾脏形态及积水肾盏位置。 ■ 可进行超声及X线引导下经皮肾穿刺，穿刺成功后可从针尾抽吸出液体。 ■ 置入导丝后的筋膜扩张器扩张过程所能感受到的阻力与人体组织相近，且可通过模型内注水来判断扩张程度。 ■ 模型可制作成正常以及多种畸形的肾内构造，并可人工置入结石，以便扩张完成后进镜观察及配合超声、气压弹道及钬激光等能量方式完成碎石等相关操作，肾内镜下表现逼真，适合进行各个肾盏的探查。

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脑电图仪是将脑自身微弱的生物电信号放大并记录的仪器。它作为癫痫及脑部其他疾病的一种有效辅助检查手段而广泛使用于临床；也可以作为脑神经系统科学研究的工具。 目前，市面上的脑电图仪产品，在技术上普遍采用通过专门的信号处理和采集模块收集脑电信号数据，然后通过USB接口（或其他接口）把这些数据传输给电脑，再由电脑处理处理这些数据。这样会存在产品抗干扰性差、价格昂贵、体积庞大且便携性较差。本便携式数字脑电图仪产品（专利号： ZL201120579381.5，如图1所示），基本技术指标满足JJG 954—2000《数字脑电图仪及脑电地形图仪检定规程》标准。与同类产品相比，在技术上采用嵌入式系统作为脑电图仪的控制核心，系统中设计有信号处理与采集电路，且配置触摸屏作为人机接口，采集的脑电信号数据不需要传输给电脑，直接在系统实现处理和显示，其原理结构如图2所示。因此本产品抗干扰能力强、价格便宜、体积小且便携性好；产品还采用网络接口，可以方便地接入网络实现远程会诊；产品还可以方便地安装在病床床头，把患者检查的模式由“患者找设备”变为“设备伴患者”，体现医疗机构以病人为本的宗旨

混合现实技术借助近眼显示、感知交互、渲染处理、网络传输等新一代信息技术，构建身临其境与虚实融合的沉浸体验，强调用户连接交互深度。基于混合现实的数字孪生系统形成一套深度融入物理空间的数字镜像，实现人与信息-物理系统的深入融合、增强人机共融智能。 本项目以虚拟现实、增强现实、移情计算及人工智能等高新技术为基础，形成了一系列知识产权和技术能力自主可控的行业解决方案，在智能制造、教育培训、工程管控、智慧园区等领域进行产业化应用。

以大数据处理为支撑，以面向领域的应用敏捷开发能力为驱动力，以数字孪生为载体，具备完善的边缘侧设备接入、控制和AI计算的能力，以及基于MQTT等协议的物联网安全接入、大数据处理、微服务支撑框架等云服务能力。通过工业机理模型、大数据及工业智能构建数字孪生体，解决工业生产中设备智能管控和工业智能检测两大痛点，将物联网与数字孪生深度融合，打造集“虚实融合”、“双向映射”为一体的工业互联网平台。 技术特征 该平台为（中小）企业提供落地应用场景的工业APP，比如设备管理系统、质量管理系统、刀具管理系统、物料管理系统、能耗管理系统以及生产管理系统，满足企业数字化转型升级的实际需求。帮助公司实现“透明工厂”建立，实现无纸化，沟通效率提升80%，人员成本降低5%，设备利用率提升10%，综合收益提升8%。

一、平台概况 数字农业大数据平台（以下简称“平台”），是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则，通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施，统一管理、统一部署、统一规划，搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系，为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块，针对区域农业中重点关注的内容，从多个维度对相关数据进行可视化分析，结合当地农业特色，全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍

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数字声像资料鉴别分析系统分为数字音频、图像、视频分析三个子系统，每个子系统具有四种分析功 能：元数据分析、录制设备特性分析、信号统计特性分析、剪辑痕迹分析。