最近，武汉科学技术材料系已有巨大的研究成功。学校的“ Dongruo Guanhuo”老师成功地开发了一种数字和智能评估方法来识别材料特征，并解决了“黑匣子”的问题，从而降低了全球高温行业的难治性材料行为，该行为将超过50年。这种创新的成功已大大降低了研发材料的阈值，将研发时间减少了74.2％，并成功地将难治材料的使用寿命提高了62.7％，在高温工业的转化和升级方面注入了强大的动力。 难治材料是国民经济柱行业（如金属铝和建筑材料）的主要基础，其性能直接影响生产安全，效率和环境保护水平。很长一段时间，我的数量RY的难治性材料行业面临的瓶颈，例如高端产品，依靠进口，断开材料工艺和工业开发需求，并且在考虑降低目标碳方面的困难。传统的技术考试方法无法获得有关高温和复杂环境中难治材料实时恶化状态的信息，从而导致了新材料和高成本的长期发展。特殊操作环境中的安全风险容易遭受经济损失，这严重阻止了行业的眼睛质量发展。 该团队着眼于这一工业疾病的这一点，对许多国内大型钢铁公司的前线进行了研究，例如Wuhan Iron and Liangang，Liangang，Bayi Steel，Daye Special Steel和Liugang。通过与企业的深入交流与合作，团队精确地陷入了主要挑战：在真实而复杂的劳动环境中，有一个洛杉矶有效的数字和智能方法的CK可以监视，评估和准确预测难治材料的实时使用，传统的评估方法是无助的。 面对挑战，该团队已独立改变并建立了一种数字评估方法，用于识别近20年的研究和200多次实验后识别材料特征。该过程在深度插图中使用大型数据模型填充高精度数字成像观察（机器视觉），设计了一种软件和协作的硬件集成，这是一个完整的自我评估系统控制的自适应机器学习自适应算法中的完整自我评估系统的性能，实现了国际和三个主要技术。 该团队具有创新的，可以使用工业摄像头引入感知技术的高温视觉视觉，以实时获得表面斑点和耐火材料的压力ND在不附着条件的区域中，其准确性最多可测量210⁻⁸菌株，例如“眼睛”，同时发现高温凹槽首次分散了自由基的注意力，并提出了对高温槽的统一结构的理论，即对学术社区的高温植被自由学的自由基和弱小的静态磁性磁性领域，并提出了无线电磁性磁力范围的技术。 Bilang karagdagan, ang koponan ay malikhaing pinagsama ang mga prinsipyo ng mga neural network na may mga adaptive na algorithm upang makabuo ng isang adaptive na modelo ng hula ng neural network, gamit ang mga malalaking modelo ng data upang mahusay na makalkula ang curve ng materyal na pilay at tumpak na PAG -Aralan Ang Mga Materyales Sa Paglaban Sa Kaagnasan，Na lubos na Pinapabuti ang Kawastuhan ng paghuhula sa buhay ng serbisyo ng mga Marteryales na refractory sailalim sa ilalim sa ilalim sailalim ng复杂的工作条件。 Gu Huazhi，在MA难治性领域的专业专家特里亚尔（Terials）评论说，这一胜利充满了国际实时，原地和情报差距以及对高温材料的智能评论。他的第一个数字和智能的开始系统评估了依靠减少体验和“黑匣子”操作的传统研发模型，并解决了行业中延长的“瓶颈”技术问题。这不仅可以显着促进我国家高温下材料的研究和开发水平，并减少对进口高端材料的希望，而且有效地帮助高质量的行业实现绿色和低碳的转变，并通过扩大材料的寿命，优化材料的寿命，优化劳动力，并为工作场所和经济提供的劳动和经济的求助工具和经济的求助者提供，并提供技术，并提供经济的求助，并提供技术，技术上以及经济技术，技术，技术，技术，技术，技术，技术，技术，技术，技术，技术和经济的技术，并提供了技术，并提供了经济的技术，并提供了技术的努力，并提供了技术的努力，并提供了劳动力的努力，并提供了劳动力的努力，并提供了劳动力的努力，并提供了劳动力的努力。制造能力的构建。上面的内容是信息促进。所涉及的内容并不代表本网站的观点，也不代表投资建议或消费建议。 版权保护：该网站上发布的内容版权（包括文本，照片，多媒体信息等）仅由中国每日网络（中国国际文化媒体（Beijing）Co，Ltd。）专门使用。未经中国日至日期的同意，禁止繁殖和使用。每天都在中国发表意见：[email protected]小编：最近，武汉科学技术材料系已有巨大的研究成功。学校的“ Dongruoguanhuo”老师成功地开发了一个数字考试聚会，用于识别难治材料。
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