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题名水电站库岸坡稳定性量化评价指标体系研究
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作者
曹鸿儒
曹原
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机构
郑州中兴工程监理有限公司厦门分公司
解放军镇江船艇学院
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出处
《中国市场》
2011年第10期35-36,共2页
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文摘
水电站库岸坡稳定性量化评价是一项复杂的系统工程,影响因素多而复杂,如何从众多因素中提取评价指标,建立评价指标体系并准确地进行量化是岸坡稳定性量化评价的难点。采用定性分析与定量计算相结合的方法建立岸坡稳定性量化评价指标体系,并提出了评价指标的量化标准。模糊综合评判结果较合理地反映了岸坡稳定性现状,说明了该指标体系和量化标准的有效性和合理性。
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关键词
岸坡稳定性
评价指标体系
量化标准
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分类号
TV223
[水利工程—水工结构工程]
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题名浅析机电一体化的应用方向和发展趋势
被引量:2
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作者
曹鸿儒
韩达
王硕
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机构
河北农业大学
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出处
《南方农机》
2019年第5期140-140,共1页
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文摘
随着经济快速发展,机电一体化技术的应用也更加广泛,尤其是结合了物联网、云计算等人工智能技术,实现了机电一体化的再次突破。本文介绍了机电一体化3个重点应用领域方向,探讨了其未来发展趋势,仅供参考。
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关键词
机电一体化
工业机器人
人工智能
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分类号
TH-39
[机械工程]
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题名浅析电工仪表的分类及其应用
被引量:1
- 3
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作者
韩达
曹鸿儒
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机构
河北农业大学机电工程学院
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出处
《科技风》
2019年第11期193-193,共1页
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文摘
21世纪随着电力行业的不断发展,电工仪表担负着电能测量的重任。本文简单介绍几种常用的电工仪表。
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关键词
磁电系
电磁系
电动系
电能
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分类号
TM930
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名浅析机械设计与工业设计结合的发展趋势
被引量:1
- 4
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作者
王雅嫘
吴奕然
王硕
曹鸿儒
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机构
河北农业大学
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出处
《数码设计》
2019年第7期58-58,共1页
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文摘
随着科学技术和市场需求的迅猛发展,机械设计这一单一传统学科的技术标准已经不能满足企业以及消费者的需求。因此,越来越多的企业开始使工业设计和机械设计相互渗透融合发展,提高产品的核心竞争力。本文简要介绍了机械设计和工业设计的概念,应用发展现状,并探讨了机械设计与工业设计结合发展趋势。
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关键词
工业设计
机械设计
趋势
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Keywords
industrial design
mechanical design
trend
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分类号
TB47
[一般工业技术—工业设计]
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题名帮助信息网络犯罪活动罪的限缩适用路径研究
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作者
陈洁
曹鸿儒
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机构
甘肃政法大学司法警察学院
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出处
《兰州石化职业技术学院学报》
2023年第2期60-65,共6页
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文摘
在全面打击网络诈骗犯罪的背景下,司法实践中对帮助信息网络犯罪活动罪的适用呈现上升趋势。其主要原因分为两方面:首先,司法解释、规范性文件的出台不断降低入罪标准;第二,司法实践中对刑法条文具有扩大解释的趋势。为了更好地实现立法目的以及维护刑法罪责刑相适应的原则,应当对本罪进行限缩适用,首先,应当坚持限制解释规则,避免实务中对本罪的构成要件进行扩大解释;其次,从社会危险性和法益侵害性角度综合认定情节严重的适用标准;最后,在实务中积极适用认罪认罚制度,适当扩大酌定不起诉的适用范围,不断细化“支付结算”的法律内涵,避免在司法实践中出现混淆。
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关键词
帮信罪
帮助行为
量刑
限缩适用
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Keywords
the crime of helping network crime
helping behavior
measurement of penalty
limited law definition
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分类号
D924.3
[政治法律—刑法学]
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题名浅谈工业设计在农机产品设计中的重要性
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作者
王雅嫘
曹鸿儒
徐天宇
王逸云
王睿思
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机构
河北农业大学
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出处
《河北农机》
2019年第8期50-50,共1页
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文摘
随着我国经济科技快速发展,我国越来越重视农业的建设,我国社会主义新农村战略正在持续推进。农机有了很大的发展前景,因此农机产品在设计的过程中要与时俱进,要适应现代化农业发展的需要。本文分析了我国现阶段农机产品的现状,用工业设计原理分析现阶段的农机产品,阐述人机工程学原理中绿色设计、人性设计以及科学技术的运用在农机产品设计中的重要性。
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关键词
工业设计
人机工程学
农机产品设计
重要性
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分类号
S22
[农业科学—农业机械化工程]
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题名内对抗指导无监督多域适配网络的轴承协同故障诊断
被引量:4
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作者
邵海东
陈星恺
曹鸿儒
姜洪开
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机构
湖南大学机械与运载工程学院
西北工业大学民航学院
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出处
《中国科学:技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1229-1240,共12页
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基金
国家重点研发计划项目(编号:2020YFB1712100)
国家自然科学基金面上项目(批准号:52275104)
湖南省自然科学基金优秀青年项目(编号:2021JJ20017)资助。
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文摘
现有的轴承无监督跨域智能故障诊断研究多数是基于单源域自适应开展的,这将导致实际场景中多个拥有充足且多样化诊断信息的源域未能得到协同利用.如何更好地从多个源域中提取到故障轴承的共性特征并融合多源域知识协同诊断是主要挑战.针对上述问题,本文提出了一种内对抗指导的无监督多域适配网络;构造了一个内对抗模块以计算多源域对抗损失,并联合多组源域-目标域自适应子网指导提取多源域和目标域间的共性特征,增强知识覆盖能力;设计了一个多子网协同决策模块,利用多组源域-目标域的对抗损失和分布差异损失计算置信分数,以辅助多子网分类器做出更佳的融合决策,提升协同故障诊断的准确率.基于恒转速和变转速工况的轴承故障数据构造了多个无监督多源域迁移诊断任务,对比实验结果表明所提方法的优越性和鲁棒性.
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关键词
轴承故障诊断
迁移学习
无监督多域自适应
内对抗损失
多子网协同决策
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Keywords
bearing fault diagnosis
transfer learning
unsupervised multi-domain adaptation
internal adversarial loss
multi-subnet collaborative decision making
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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