产品详细介绍更多产品及合作咨询请用以下联系方式：1、请回复我要咨询或合作2、拨打热线电话：023—68315688 152234316123、QQ：2082863815 4、微信公众平台：聚知宝其他联系方式：售后服务热线：023—68315696传真：023—68269777E-mail：jubao@cqjubao.net联系地址：重庆市北碚区蔡家岗镇凤栖路15号规格：448*384*420（870）（1）椅立柱：50*30*1.2mm椭圆管（2）椅拉换：40*20*1.2mm mm椭圆管（3）椅脚板：50*30*1.2mm椭圆管（4）椅面：工程塑料材质。椅面：345×375mm，靠背：345*185mm,优质工程塑料材料，中间波浪形花纹镂空，四角为圆角。（5）椅靠背：30*15mm椭圆管工艺要求：A、钢件部分要求：按GB/T3325-1995，CO2保护焊，“大西洋”镀铜焊丝，焊接无灰渣、气孔、焊瘤；无脱焊、虚焊、焊穿；精细打磨，光洁平整。钻孔位置最低要求由模具定位。切割、钻孔和倒角后应去毛刺。金属构件选用抗冲击性强，柔性好的材质，保证长期使用不变形。所有工件几何尺寸精确，一致性好，平直度高，目测无弯曲与扭曲；铁件弯曲处，饱满、圆滑、自然。B、木质部分要求：贴面和封边部件应严密、平整，无脱胶、鼓泡、凹陷、压痕以及表面划伤、麻点、裂痕、崩角和刃口，外表的圆角、倒棱均匀一致。中纤板经高精度推台锯裁切后，经压型、锣边、打孔制成半成品。板材截面采用PVC封边对板材截面进行封闭，封边应色泽美观、厚度均匀、质量稳定、耐久经用。C、配件部分要求：安装应严密、平整、端正、牢固，结合处应无崩茬或松动，金属配件做除锈和防腐处理。 D、表面处理要求:与所有贴面附着牢固，无气泡，不易脱落，硬度较大，不易划伤，有较强的抗涂鸦能力与防破坏能力。涂装要求：抛光除锈，环氧聚脂固体粉末高压静电喷涂，银灰色，九工位处理（1、脱脂 2、表刷 3、水洗 4、除锈 5、磷化 6、酸洗 7、烘烤 8、静电喷塑9、高温固化）。美国杜邦环氧热固型桔纹塑粉。平整光滑，无喷涂层脱落、鼓泡、凹陷、压痕以及表面划伤、麻点、裂痕、崩角和刃口等。E、坚固耐用要求：自身稳固，受力较大的部件连接处，有加强设计。紧固件、连接件均使用优质高强度镀锌金属件，不易损坏，可换性强，便于维护。更多产品及合作咨询请用以下联系方式：1、请回复我要咨询或合作2、拨打热线电话：023—68315688 152234316123、QQ：2082863815 4、微信公众平台：聚知宝其他联系方式：售后服务热线：023—68315696传真：023—68269777E-mail：jubao@cqjubao.net联系地址：重庆市北碚区蔡家岗镇凤栖路15号

爱学习，为全国教育机构提供高品质教学产品及办学解决方案。平台围绕“开放连接，成人达己”的战略路线，整合“教研、教学、服务、营销、管理”五大版块，业务涵盖七大学科产品及备授课系统、直播教学、师资培训、学员测评、营销招生、办学咨询等多个领域，截至目前，爱学习全国合作伙伴超过8000家，业务覆盖全国30个省份1600个县市，服务学员总量超过1200万，年均超过500名学员走进清华北大，并在成都、杭州、深圳、西安等9个城市建立教研和营销服务中心，更好地构建教育赋能新生态。

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本发明属于机器人智能控制相关技术领域，其公开了一种机器 人力控示教模仿学习的装置，其包括六自由度并联示教机器人、第一 六维力传感器、第二六维力传感器、六自由度操作机器人及力位采样 控制系统，所述第一六维力传感器设置在所述六自由度并联示教机器 人的末端执行器上，其用于感测所述六自由度并联示教机器人受到的·109·驱动力；所述第二六维力传感器设置在所述六自由度操作机器人的末 端执行器上，其用于感测所述六自由度操作机器人末端的接触力；所 述力位采样控制系统分别电性连接于所述六自

产品详细介绍

学习分析系统采用数理统计的方法来处理成绩数据、行为数据，通过对成绩数据、行为数据的科学分析与评估，辅助、推进教学研究，提高教学质量。

为了消除传统图像描述深层模型中图像与文本间的虚假关联，该论文引入因果图外部知识，通过揭示视觉域与语言域混淆机理，在目标检测和描述生成中同时进行因果干预，阻断图像视觉特征与描述文本之间的后门路径。

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   

本发明提供了一种适用于分布式机器学习的参数同步优化方法 及其系统，使用参数服务器分布式方式实现的机器学习算法，解决现 有算法在参数同步过程中的瓶颈。本发明系统包括参数服务器端的资 源监控和分配模块、参数维护模块，各工作节点的服务器资源请求模 块、参数同步时间间隔控制模块、未同步时间累计模块、参数计算模 块和参数同步模块。本发明通过监控参数服务器资源占用情况，为不 同工作节点选取不同同步时间间隔来避免请求突发情况，同时

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。