成果与项目的背景及主要用途：近年来我国钢材年消耗量迅速增加，焊接工程量巨大，高效化焊接成为焊接技术发展的主流。MAG/CO2 焊由于其易于实现自动化、抗锈低氢、成本低以及可进行全位置焊接等优点，成为高效化焊接方法的重要选择。在我国，以 MAG/CO2 焊为主的气体保护焊工艺应用水平与发达国家相比仍有较大差距，但发展较快。据统计：1999 年，我国的气体保护焊在整个焊接工艺中所占的比例约为 10%，而日本和美国则达 70%左右；2002 年我国此比例达到了约 17%，预计 2005 年可以达到 22~25%。在我国以 MAG/CO2焊为主的气体保护焊在很大范围内正逐步取代焊条电弧焊，极具发展潜力。MAG/CO2 气体保护焊短路过渡方式应用非常突出，国内外研究人员的研究 证明：采用 MAG/CO2 焊短路过渡形式，可以有效地防止高速焊接(1m/min 以上)时形成的焊接缺陷。但由于 MAG/CO2 焊保护气体本身的物理性质所决定的，使用活性 CO2 气体保护的焊接无论是采用细丝短路过渡方式，还是粗丝大电流的颗粒过渡方式，都会造成较大的飞溅，在短路过渡方式中，焊缝成形差也是很大的问题。著名的 STT 控制法利用对电流电压的快速控制，大大降低了短路过渡过程的飞溅，改善了焊缝成形，但也只适用于电流较小的场合，用于高速焊接需要大电流的场合时仍存在飞溅大等不足之处。 该技术主要解决纯 CO2 气体保护焊或低氩保护 MAG 焊时短路过渡的飞溅和焊缝成形问题。 技术原理与工艺流程简介：该系统利用传感器采集信息，由单片机系统对焊接过程的信息进行分析，控制逆变弧焊电源的输出。关键问题在于实时控制的及时性。短路过渡存在大量快速的瞬态过程，需要控制电路及时做出响应，有很大难度。美国林肯公司的 STT 焊机利用 IGBT 功率开关并联限流电阻的方法，可以非常迅速地减小电流，对于防止飞溅非常有利。但 IGBT 的工作条件非常严酷，限制了利用 IGBT 功率开关进行深入的研究，也使其局限于较小电流的场合。受上述条件的制约，我们必须考虑其他的选择。 本技术找到了一种预判短路过程的方法，采用高速模拟电路为主并结合单片机的中断处理方法加以控制；而对短路过渡相对稳定的过程，其控制则以单片机为主，可以进行信息融合运算，甚至可以进行瞬态过程的预判运算。 技术水平及专利与获奖情况：国际先进，国家发明专利。应用前景分析及效益预测：目前 CO2 焊的飞溅问题的解决主要采用：a.纯氩或混合气保护，气体成本高；b.利用进口 STT 焊机，在低速焊、小电流范围应用， 焊机成本高；c.采用药芯焊丝，焊丝成本高，且只能焊接中厚板，不能短路过渡焊。这些解决方法都并不令人十分满意，因而本技术有很好的的实际应用前景。本技术可将飞溅率降为普通短路过渡的 1/2~1/3 以下，以一个年消耗焊丝500~1000 吨的大中型企业计算，每年仅焊丝飞溅造成的损失就可减少数十万元，尚不包括清理飞溅所投入的人力物力。而本技术在普通逆变焊机基础上加上500~1000 元的一次性的材料成本投入，即可大幅度提高焊机的性能。 应用领域：机械、船舶、钢结构、汽车等众多行业。 

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已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检

一种支持对地观测数据元数据注册的映射方法及系统，首先构建存储观测数据元数据信息的注册信 息模型，包括构建观测数据元数据注册信息模型的注册包;依据观测数据元数据注册对象，构建注册信 息模型的外部对象类;依据观测数据元数据对象之间的相互关系，构建注册信息模型的关系类;依据观 测数据元数据的分类信息，构建注册信息模型的分类架构;依据观测数据元数据的相关属性，构建注册 信息模型的扩展属性类。然后构建观测数据元数据信息模型到注册信息模型的映射关系，包括构建观测 数据元数据信息模型到注册信息模型的映射流程;构建观测数据元数据类型和注册对象的类型映射;构 建观测数据元数据属性到注册对象的属性映射。

本发明公开了一种基于渲染应用数据访问特点的数据管理方法。 与现有渲染应用所用的磁盘阵列存储方式不同，本技术方案通过对渲 染应用访问数据特点的总结，针对不同数据类别进行不同的存储设计。 使得保证渲染应用正常运行的情况下，有效使用渲染结点内存，减少 了传统渲染存储的数据存取时间。除此之外，由于针对帧数据的特点 进行了数据预取的考虑，所以在渲染运行过程中，几乎内存中都能存 储到渲染所需要的数据，这样加大了内存利用率。同时，

本发明公开了一种面向数据处理的能耗优化数据集分配方法， 包括：把待分配数据集按照 IOPS 属性值从大到小依次排序形成待分配 数据集队列，数据中心服务器也按照 IOPS 能力从大到小依次排序构成 待分配服务器队列；同时创建已分配服务器队列和各个数据中心服务 器的已分配数据集队列，从上述待分配数据集队列头部取出第一个待 分配数据集，同时判断已分配服务器队列是否为空，若已分配服务器 队列为空，则从待分配服务器队列头部选取

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。