聚甲醛在国内已经得到较大规模的生产，但是产品质量与国外公司同级的共聚甲醛相比，无论是热稳定性，还是力学性能上都有明显的差距和不足。主要表现为：力学性能差且不稳定、性脆；热稳定性差，模垢高，加工过程易分解有害气体甲醛；制品易变形翘曲；电学、热学性能不达标；目前我国大部分聚甲醛生产企业由于产品质量问题经济效益远未达到预期。2011年我国新建聚甲醛装置产能将集中释放，竞争压力迅速加剧，市场形势严峻，不合格聚甲醛产品必将要被市场淘汰。 本成果的核心主要集中在三个方面：一是提供成熟的全套聚甲醛产品分子结构、聚集态结构和宏观性能的工业分析表征方法(包括仪器、方法和人员培训)。聚甲醛产品分子结构和聚集态结构共同决定了其宏观性能，目前我国聚甲醛生产企业在此方面十分欠缺。有了这些基本手段后，可以很方便地对聚甲醛装置相关工段工艺进行调整，提高基础树脂质量。二是提供成熟的、高性价比的整套聚甲醛产品助剂包。聚甲醛的助剂体系决定了其产品质量50%的权重，目前国内聚甲醛生产企业的聚甲醛助剂体系相对落后，我们的助剂包可以进一步提高聚甲醛产品质量水平。三是可以根据需要提供下游改性聚甲醛的整套技术，包括成熟的产品配方，生产工艺，定制或推荐全套生产设备和相关硬件设备。

热重分析法（TG、TGA）是在升温、恒温或降温过程中，观察样品的质量随温度或时间的变化，目的是研究材料的热稳定性和组份。广泛应用于塑料、橡胶、涂料、药品、催化剂、无机材料、金属材料与复合材料等各领域的研究开发、工艺优化与质量监控。

同步热分析将热重分析 TG 与差热分析 DTA 或差示扫描量热 DSC 结合为一体，在同一次测量中利用同一样品可同步得到热重与差热信息。

本检测机由光电检测探头、探头旋转进退部件、工件定位部件、工控计算机与接口、动力驱动电路、主体工作台与机柜等组成。 通过结构光扫描检测探头，获得深孔表面多重图像；经对数字图像分析取得深孔表面加工纹理、裂痕、刀瘤、气泡等质量参数。检测机可自动切换结构光状态、自动控制工件旋转或进退，便于光电扫描检测探头采集深孔各处表面信息。。 通过专门算法，实现工业检测数字图像的分割与拼接比对、目标物提取与识别等。可适应多种被测对象的检测需要。技术指标： 允许被检件极限孔深度180mm，孔径F20~F60mm。 周向记录样本步距10°（每周达36幅），轴向记录样本步距3mm（沿母线180mm长度达60幅）。 每件检测速度不超过20秒（极限样本数量时）。 工作环境温度0~45°C。 工作环境相对湿度30%~95%。 免启动连续工作时间16小时。

产品详细介绍 一、产品简述  二、技术指标：    

研发阶段/n内容简介：该项目是一种蚕茧无损智能检测方法，可以在不切剖蚕茧的情况下无损检测蚕茧的干壳量，称量结果可精确到0.2克。按照国家蚕茧收购标准，配合蚕茧等级的其他辅助指标，实现蚕茧等级的科学评判。通过振动检测的手段，并结合数理统计和智能信息处理的方法来分析蚕茧振动信号建立蚕茧质量的数学模型，每次检测时分析蚕茧的振动信号并通过数学模型得出蚕茧的茧壳的重量。该项目得到湖北省自然科学基金的支持，项目编号：2001AA208B02。本产品获得一项专利，专利号：CN03128058.7。

我国钢铁产量世界第一，据 2017 年底的不完全统计，国内热镀锌钢板产线已达 360 余条，产能达 9300 万吨以上。过去十年是我国热镀锌钢板发展最快的时期，总产能接近于 8 亿吨，主要源自于汽车等的需求，车身等对热镀锌板的表面品质要求极高。但热镀锌生产的表面缺陷不仅影响镀锌板表面美观导致商品性不佳，严重的缺陷还会影响镀锌板的性能与价格。但对于热镀锌板的缺陷判别目前仍主要靠经验，没有确定的方法检测分析，没有系统的分类和判定。为此，我们 2016-2018 年开展了“热镀锌钢板缺陷的形成机理和原因”项目的研究，提出了热镀锌钢板表面质量缺陷的判定与预测分析方法。《热镀锌板表面质量缺陷分 223 / 298析软件》是以“热镀锌钢板缺陷的形成机理和原因”的研究成果为基础，将缺陷分为 20 种类，开发了《热镀锌板表面质量缺陷分析软件》，填补了国内空白，方便实际使用。软件研发是依据国内热镀锌生产线上的操作人员知识结构现状，以如何判定热镀锌缺陷为主，即如果发现了热镀锌缺陷，作业人员可以依据缺陷的宏观形貌、微观形貌、成分等出发，依据《热镀锌板表面质量缺陷分析软件》的帮助，判定出现的热镀锌缺陷是哪一种类的缺陷，明确原因和改进措施。《热镀锌板表面质量缺陷分析软件》总体结构如图示，软件包含四个系统，分别为缺陷判定系统、缺陷预测系统、缺陷查询系统、帮助系统：缺陷判定系统帮助用户判定热镀锌板缺陷类型与可能原因；缺陷预测系统帮助用户依据生产线出现的问题预测可能出现的缺陷；缺陷查询系统帮助用户查询软件中数据库具有的各种缺陷；帮助系统可以帮助用户了解软件和使用软件。

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。