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化妆品中皂基洗面奶的配方设计和制作工艺指南

本文从皂基型洁面膏的配方结构、制作工艺两方面阐述了皂基型洁面膏中各种组分对皂基体系的作用,以及生产工艺对产品的影响,对化妆品工程师进行皂基型洁面膏产品的配方设计和生产实践具有一定的指导意义和参考价值。

  • 2024-06-17
  • 阅读1268

含皂基化妆品或护理品的配方解析

皂基产品在国内出现已经很多年了,但是国内的化妆品企业对此类产品的研究仍不够深入,皂基产品做的比较好如六神及樱雪等沐浴露等。而皂基的洁面膏制造工艺复杂,尤其是冷却过程,需要专门的大型设备,小型工厂根本没有能力生产出柔滑细腻的皂基洁面乳。所以目前市面上出售的大都是欧莱雅之类的大公司产品,国内的化妆品企业对此类产品的研究似乎仍然处于起步阶段,根据目前在世面上能够见到的国内企业所生产的洁面膏产品的分析,大多数企业所生产的洁面膏产品都没有能够达到国外同类产品的性能指标。

  • 2024-06-17
  • 阅读318

供应链数字化转型和实战指南(44页PPT)

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告: Digitization(数码化)、 Digitalization(数字化)、 Digital Transformation(数字 化转型)。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应,此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊,也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。

  • 2024-06-14
  • 阅读786
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  • 44页
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供应链管理材料(228页 PDF)

市场正在逐步发生变化,希望大家能注意这些变化,并不断创新,尽快适应这一变化的要求。如果忽视这一点,后果可能是灾难性的

  • 2024-06-14
  • 阅读813
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  • 228页
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【IEEETII】用于IIoT剩余使用寿命预测的T2张量辅助多尺度Transformer

本文提出了一种用于复杂设备关键部件RUL的T2张量辅助多尺度Transformer,以捕捉多尺度时间模式。我们新颖地提出了时间数据和T2张量的张量化表示,并开发了一种高阶Transformer来提取T2张量的多尺度时间特征。针对该模型,提出了一种具有TRdecom位置的轻量级方法。他们提出的模型在准确性和效率方面具有卓越的能力。然而,我们提出的方法只是初步尝试,未来我们需要进一步研究数据处理,并将这种方法与分布式张量计算和云边缘协作等技术相结合,以提高模型的性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读276

【IEEESensorsJournal】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏Transformer网络

在本研究中,提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型,该模型可以有效地简化特征提取,增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取,设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架,从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比,所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量,因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中,我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充,以在小样本数据的背景下提高模型性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读439

基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法

针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命 (Remaining useful life,RUL) 预测方法。

  • 2024-06-14
  • 阅读208

离心压缩机的事故处理汇总

离心式压缩机的性能受吸入压力、吸入温度、吸入流量,进气分子量组成和原动机的转速和控制特性的影响。一般多种原因相互影响发生故障或事故的情况最为常见,现将常见的故障可能的原因和处理措施,列于下面表中。

  • 2024-06-13
  • 阅读453
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

  • 阅读254
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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