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根据GTM Research最新报告预计,到2020年,全球太阳能光伏系统平均安装成本将从2014年的2.16美元/瓦降至1.24美元/瓦,下降幅度约40%。 报告中还指出,太阳能系统安装成本还将继续按地区和细分市场会有所不同,但总体下浮趋势不会改变。同时,周边系统(Balance of Systems, BOS)不断创新有望进一步降低成本,最终推动全球太阳能市场安装量到2020年远超100吉瓦
湖南大学机械与运载工程学院12级在读博士生,导师韩旭教授和姜潮教授。所学专业为机械工程,研究方向为机械结构时变动态可靠性。2015年2月-2017年期间,在悉尼大学航空航天与机械电子工程学院联合培养两年,导师为李青教授
IHS Markit表示,在2017至2019年间,日本企业占平板显示器制造设备市场份额的50%,韩国企业约占25%。尽管在2019年,日本企业仅占FPD生产能力的5%,但日本仍保持了其在FPD制造设备方面的领先地位。 在从LCD到OLED的技术转变以及中国巨大的FPD能力建设的推动下,FPD设备销售额在2017年至2019年的三年中达到了空前的543亿美金高度,这为所有地区的设备制造商带来了高额收入,使供应链整体受益
IEEE Transactions on Automatic Control (IEEETAC)是IEEE控制系统学会的旗舰汇刊,致力于发表控制理论、设计与应用方面的高水平论文,对理论水平要求极其高。IEEE TAC和IFAC会刊Automatica被公认为国际控制与自动化领域的两大顶级期刊,创刊于1956年,属于中科院Top期刊,是衡量各高校控制领域学术水准的标志性期刊。2019年IEEE TAC的SCI影响因子为 6.200 (2020年最新数据)
2019年工业3D打印机出货量将增长25%,看看前5名都有谁? 英国的市场研究机构Context发布报告称,工业级金属和聚合物3D打印机的出货量继续增长。 CONTEXT全球研究副总裁Chris Connery表示:“预计2019年金属打印机出货量将同比增长超过49%,同时聚合物3D打印机出货量预计增长超过20%。” △3D Systems激光金属3D打印机DMP Factory 350 “较低成本的金属3D打印机不仅适用于工厂用途,也适用于办公室使用,不一定与传统的金属3D打印机竞争,传统的金属3D打印机一般使用激光熔化粉末来打印金属件,比如GE Additive,EOS,SLM Solutions控制工程网版权所有,3D Systems的设备等
A1040 MIRA 3D超声波断层扫描仪,新品发布! A1040 MIRA 3D超声波断层扫描仪的主要特点是具有干点接触(A-STK® 技术)的有源换能器,具有改进的信噪比,由于可以将两个或多个 A- STK® 天线单元,以及由于在便携式移动设备 (Android) 上即时创建对象的3D 图像而对混凝土内部结构的综合评估。 我公司不断向混凝土和钢筋混凝土结构超声检测方向发展。 在我们网站的“产品中心-推荐产品”部分,有关于A1040 MIRA 3D超声波断层扫描仪的信息,由 Acoustic Control Systems LLC制造,北京安仕通公司代理
来自美国的CMS(Critical Mass Systems)专门从事High End音响架与配件的研发生产,而且是最为金字塔顶端的产品,让CMS一战成名的包括旗舰Olympus V-12及Maxxum音响架,在许多国际音响展及发烧友系统上都能见其踪影,2008年CES首度展出时就获得美国专业音响媒体认为为Best of Show的产品之一,后来更是连连获奖,迅速走红,完全没有因为其价格成为阻碍因素,原因就是其贵得有理,贵得有效果。 位于英国的”KAT AUDIO”是一家设计音响避震垫材的专业厂商,他们目前只推出了唯一一个TERMINATOR系列的避震脚锥,TERMINATOR系列便是该品牌的门面,代表不留情面终结所有震动。因此他们不惜成本从世界各地搜罗了最好的原料,给予工程师最大的空间,只为了要消除音响器材震动的目标
刚刚更新的Android版WhatsApp应用增加了强大的点对点加密技术,而且会在默认状态下开启。这是主流文本应用中提供的最为强大的安全功能,甚至超过了谷歌、微软和苹果的类似服务。 WhatsApp与Open Whisper Systems合作推出了这项功能,使用开源代码开发
本集团深刻认识到企业对地球环境的社会责任,通过追求作为本公司事业目的的综合运动控制,向社会提供应抑制自然破坏速度的优秀技术服务,努力保护地球环境。 1.致力于从开发到回收·废弃的所有生产过程中的环境负荷的评价和环境破坏抑制型的技术开发,创造并提供与环境相协调的商品。 2.遵守环境相关法律条例,并设定自主管理目标,通过对活动计划的重新评估继续执行管理水平的提高
为解决非理想条件下的表面肌电稳定识别,如新动作、肌肉疲劳与电极偏移等干扰,中国科学院沈阳自动化研究所研究员赵新刚团队提出了一种自适应混合分类器。相关成果发表在Ieee Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering上。 在非理想条件下的表面肌电识别方面,针对日常十个动作的分类,该团队实现了92%的准确率,远高于前人研究