蒸汽裂解炉品牌主要有凯洛格公司的毫秒裂解炉，美国鲁姆斯生产的SRT型裂解炉、斯通-韦伯斯特USC型裂解炉、荷兰国KTI公司的GK型裂解炉等。
当前全球科技水平的不断提升使得航空航天、军事装备等行业得到空前发展。高科技产品功能结构复杂、系统组成庞大、研发周期长费用高、可靠性问题突出。传统的基于统计的可靠性设计分析方法，与性能设计专业技术体系不一致，在设计过程中难以相互融合，造成可靠性设计分析工作往往滞后于性能设计分析工作，可靠性设计分析难以对产品的设计状态产生真正影响。同时，传统的可靠性试验与评估方法需要大量新研产品进行试验，往往在研制后期才能开展。通过可靠性试验发现产品薄弱环节再进行设计更改，时间周期长并且代价较大。工程实践表明，传统的可靠性设计分析与试验评估方法，越来越难满足高科技产品高可靠长寿命的需求。
为了保证输入到DUT的功率是预期值并保证精度，通常会如下图2所示，用功率计（功率测量的不确定度较小）或者频谱仪（功率测量的不确定度较大）测量每一个频点所对应的功率的损耗（偏移），把这个损耗（偏移）补偿到信号源里。具体的实现方法是，如果功率计的读数和信号源的设置功率有差值，那么就把这个差值补偿到信号源的功率偏移功能里，每一个频率点对应一个功率偏移值。当信号源输出指定频率的指定功率时，信号源会自动提高偏移值大小的输出功率，从而补偿功率的损耗。但是，这种方法的明显缺点在于，每个频点对应的功率损耗都不同，要做到精确补偿和每个频点补偿值的手动输入很麻烦。
只要参与求噪声电平估计的样本数足够多，估计值得均方误差就会足够小，估计值就会非常接近平均值E（x）。得到x的估值后乘以系数C，所形成的门限电平将随着噪声干扰强度的变化而变化，从而实现噪声环境中信号的恒虚警检测。
针对现有基于深度学习的遥感影像分割方法难以充分考虑像素之间关系，而全连接条件随机场（fully connected conditional random fields，FullCRF）后处理效率低下且难以训练的问题，提出了结合改进金字塔场景解析网络（pyramid scene parsing network， PSPNet）算法与卷积条件随机场（convolutional condition random fields,ConvCRF）的方法。首先，在PSPNet中采用更加密集连接的DenseNet网络，并在高低层特征融合部分将原有的连接CNN网络末端特征图方式改为连接第三个dense模块。其次，在改进PSPNet基础上，设计与ConvCRF的集成方法，通过引入两个损失函数，设计两步法训练方式，实现了集成模型的端对端训练。最后，进行某区域无人机遥感影像4类要素分割及马萨诸塞州航空遥感影像道路分割试验。结果表明，改进PSPNet在无人机影像分割试验中MIoU（mean intersection over union）提升0.25%，总体精度提升0.47%；结合ConvCRF处理模块后，MIoU可进一步提升0.94%，总体精度进一步提升0.47%，单幅图像计算时间仅增加79 ms，且精度优于FullCRF，时间开销仅为FullCRF的35%，在马萨诸塞州道路分割试验中，本方法较其他精度更优。
环境感知系统的触发条件主要来自感知干扰（Perception disturbance），决策规划系统的触发条件主要来自于动态交通干扰（Traffic disturbance），控制执行系统的触发条件则主要受到来自作用于轮胎的路面干扰和作用于车身的风干扰（统称Vehicle disturbance）等。
随着C-V2X及5G技术发展,与之而来的更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特性,极大地促进了智能驾驶和智慧交通发展。通过“车-路-云”协同,一方面推动智能网联汽车快速发展,提供更安全、更智能的出行方式；另一方面赋能智能路况综合感知、动态协同交通控制等功能,为智能交通发展奠定基础。
交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集，为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类：第一类是传统的传感器，包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等，这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控，随时远程控制能源浪费，调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况，使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据，不断优化用能结构及能源利用率。
中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。
中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
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