DYT017 离心泵综合实验台 一.实验目的 测试离心泵泵特性曲线和水泵的串、并联特性试验。 二.技术指标 1.运行环境：温度0-40℃，相对湿度：≤90%RH，电源：220V/50Hz，可连续操作。 2.工作电源：电压AC220V±10%、50Hz，单相三线制，功率≤1000w；安全保护：具有接地保护、漏电保护、过流保护。 3.电源线及控制线安装：环保阻燃电气配线槽，绝缘、防弧、阻燃自熄，布线整齐，尺寸30*30mm。 4.不锈钢框架实验台（38*38mm不锈钢方管、配脚轮均为万向轮带禁锢脚）。 5.装置外形尺寸：1600×580×1700mm。 6.设备配套3D虚拟仿真软件和智慧课程平台 （1）▲仿真实验模块通过在线首页的仿真课件模块进行下载使用，仿真实验采用PC端，进入实验系统后，可选择装置介绍和仿真实验模块。 （2）▲装置介绍模块：基于实验设备的等比例三维仿真模型，可进行自主漫游、装置的文字、图片介绍、支持在三维模型上展示部件名称，点击部件时，展示相应部件的介绍参数包括：图片、视频等。 （3）▲在实验前支持进行仪器操作、实验安全、实验数据、实验现象等内容的交互认知学习功能。 （4）▲仿真实验具有实体实验完整的实验步骤、实验提醒、实验操作模拟等功能，支持在重点步骤或环节上展示实验现象与实验数据。 （5）▲当实验完成后，系统自动进行考核评价，并出具分数及实验报告。

哈尔滨工程大学学科任务建设管理平台采购项目竞争性磋商

城市三维空间管理是城市特色与形象塑造的重要手段，是城市建设管理的重要任务，依托数字化管理平台，提升管理的科学理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三维空间智能管理数字化平台实践项目为依托，融合团队目前所拥有的近50项相关专利技术，展开了基于多源大数据的万维沙盘建构、三维空间管控要素的谱系化建构、三维空间管控引导的智能规则、人机交互机制下的智能管理应用场景等相关研究，完成智能管理数字化平台的建设，并投入到日常的城市建设管理之中，大幅度提升了管理工作的科学性与工作效率，取得了良好的实践效果。

成果介绍城市三维空间管理是城市特色与形象塑造的重要手段，是城市建设管理的重要任务，依托数字化管理平台，提升管理的科学理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三维空间智能管理数字化平台实践项目为依托，融合团队目前所拥有的近50项相关专利技术，展开了基于多源大数据的万维沙盘建构、三维空间管控要素的谱系化建构、三维空间管控引导的智能规则、人机交互机制下的智能管理应用场景等相关研究，完成智能管理数字化平台的建设，并投入到日常的城市建设管理之中，大幅度提升了管理工作的科学性与工作效率，取得了良好的实践效果。技术创新点及参数1、平台在集成了城市设计二三维成果、城市基础地理数据、包括多规合一与控规等其他规划编制成果等三大类、50+层数据的基础上，有能力进行相对复杂的城市空间指标测度，如错落度计算、天际线分析等。2、平台中录入并集成了中心城区城市建设用地所有地块约35000条管控规则，初步实现了管控规则的智能化应用，平台中开发出以下六大场景应用：相关规划的要求核提、方案报批的智能审查、多方案的智能比选、规划要点的智能生成、建筑方案的精细审查、规划实施的智能监测。3、据规划分局的管理人员透露，之前需要15-20个工作日，甚至更长时间处理的工作量，在借助于数字化平台辅助的基础上，1-2个工作日即能完成，大幅提升了规划管理部门的工作效率，同时审查结果更加准确、全面。市场前景本智能管理数字化平台成果能逐步推广至全国各大中小城市，能有效提升规划管理工作的效果与效率，同时为规划管理理性决策提供技术支撑，具有较好的发展前景。同时，平台可逐步扩展多源大数据，为未来的数字城市、智慧城市建设提供一定的方法与保障。

本发明公开了一种云平台下可扩展的分布式协调服务管理方法， 包括：以中间节点交叉树林的组织方式对分布式集群的所有节点进行 初始化，所有成员节点根据来自中心管理节点的全局网络拓扑结构查 询出本节点的父子成员节点信息，所有父子成员节点之间以心跳机制 进行信息同步和通信，成员节点判断是否从其它成员节点接收到成员 状态变更信息，如果接收到则进一步判断该成员状态变更信息指示成 员减少还是增加，如果是减少则成员节点如果收到成员减少

东北大学智能制造综合实验平台建设竞争性磋商

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

上海味茂霖品牌管理有限公司自2012年成立以来，始终专注于食品领域的线上及线下综合运营服务，通过与多家知名品牌合作，提供个性化的定制服务，帮助客户打造品牌形象并提升收益。 品牌管理与运营：公司专注于食品领域的品牌管理，提供从市场调研、品牌定位到营销推广的全方位服务，帮助客户在竞争激烈的市场中树立独特的品牌形象；新零售联营：与多家品牌合作，深入新零售领域，提供线上线下结合的整合营销解决方案，满足消费者多样化的购物需求；个性化定制服务：根据客户的实际需求，量身定制营销策略，帮助客户实现低成本、高效率的品牌推广，最大化品牌价值。 重点合作品牌及产品：光明农发大米；光明海狮食用油；光明福新面粉，味都挂面；光明三添芝麻油，花生酱，调味品；光明上海农场鸡蛋，鸡、鸭、鹅、鸽子等禽肉类；光明崇明农场鸭制品休食，玉米，鸡、鸭等禽肉类；康师傅饮品：星巴克，可尔必思；康师傅百饮：百事可乐、美年达、7喜、bubly微笑趣泡、佳得乐、纯果乐、果缤纷、依维世、纯水乐品牌系列产品；保多康：益生菌、灵芝孢子粉等系列产品；鲜得味：进口金枪鱼、沙丁鱼罐头系列产品；妙可蓝多：奶酪，芝士系列产品等。 自有品牌：公司拥有自有品牌“味茂霖”，通过与现有产品的结合，逐步打造独立品牌，推动品牌创新与成长，为公司长期发展奠定基础。 以服务立信誉，以质量铸品牌，公司始终坚持以客户为中心，提供精细化服务，全面满足客户需求；让每一个客户成为终身客户，通过诚信经营和优质服务，公司致力于与客户建立长期合作关系，最大限度为客户创造价值。 公司在食品快消品行业拥有十多年的丰富经验，积累了大量的实践经验和客户资源，能够为客户提供专业的品牌管理和营销解决方案。通过其专业的服务和丰富的行业经验，致力于帮助客户在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现品牌价值的最大化。公司以客户需求为导向，提供全方位的品牌管理与运营服务，同时通过自有品牌“味茂霖”的创新与发展，为公司的长期成长奠定坚实基础。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

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