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　　金碟電子圖書館系統適用于組建數字圖書館或電子閱覽室，實現電子圖書、電子文檔等多媒體數字資源的閱讀與集成管理,是單位內部信息發布、資源共享的互動平臺及信息門戶,幫助搭建數字化學習和教育的資源中心，方便工作和自主學習。金碟電子圖書館系統是行業領先的軟件品牌。 　　金碟電子圖書館系統采用B/S模式及先進的.NET技術研發，技術平臺領先，本質上就是一個電子圖書館平臺。所有讀者、管理員均可通過瀏覽器瀏覽、閱讀和管理電子圖書，操作就像網站一樣簡單。在安裝和使用金碟電子圖書館系統時，管理員通過任一臺可以登錄的電腦對服務器上的數字資源進行管理。 　　金碟電子圖書館系統8.0及以上版本采用HTML5標準開發，可以在電腦、手機及IPAD等終端設備跨平臺運行。 　　金碟電子圖書館系統具有很好的靈活性和開放性，管理員可以通過功能強大的管理后臺自主增加、修改、刪除多級圖書分類及圖書資源；還允許讀者添加、評論、復制電子圖書，再經過管理員審核后發布，以增加電子圖書的來源。 　　金碟電子圖書館系統是行業領先的、經濟實用的電子/數字圖書館解決方案，可廣泛應用于教育、政府及企事業單位建立電子閱覽室和電子圖書館。 金碟電子圖書館系統8.0主界面

廣州市典創五金座椅有限公司，總部注冊及設計研發團隊位于廣州市天河區燕嶺路25號燕嶺大廈，生產制造基地位于國家高新區-佛山南海獅山鎮，官窯大欖彩石燒工業區內。 典創匯集了公共家具行業內的生產、設計及銷售的精英，擁有自主設計、開發的能力和完善的銷售、服務團隊。 典創產品的定位：在常規款式的基礎上，不斷改進創新，做到產品結構的最合理化，以市場為導向，不斷推出新產品，完善自身的產品種類，以滿足各級市場、客戶的需求。模具化、流水線的生產保證了穩定的產品質量和高效的生產能力，從原材料的采購環節，到生產后的運輸、安裝，層層設有品質檢驗，嚴格確保出廠產品的優良品質。

本發明涉及一種建筑物多層地下結構支護施工方法及支護裝置，按照如下方法進行，挖掘工作井、安裝工作井支護裝置、挖掘水平挖掘井、安裝水平挖掘井裝置，繼續向下挖掘工作井、安裝對應的工作井支護裝置、挖掘水平挖掘井、安裝水平挖掘井裝置，依次類推從上到下進行工作井和水平挖掘井的挖掘及支護裝置的安裝，施工方便，能夠從上到下進行支護，在挖掘的過程中進行支護裝置的安裝，進一步提高了低下施工的安全性，減少了低下施工的安全隱患和地面下陷的風險。

MgAlON 便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方 BN 具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代 MgAlON-BN 復合耐火材料，綜合了 MgAlON 和 BN 的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN 復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對 MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有 3 項國家發明專利，2006 年獲得教育部二等獎，2005 年獲北京市科學技術二等獎。MgAlON-BN 復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

MgAlON便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方BN具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代MgAlON-BN復合耐火材料，綜合了MgAlON和BN的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對MgAlON及MgAlON-BN復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON及MgAlON-BN復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有3項國家發明專利，2006年獲得教育部二等獎，2005年獲北京市科學技術二等獎。 MgAlON-BN復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

給體片段以氟原子修飾的n型給受體聚合物熱電材料，利用聚合物鏈間的給受體相互作用維持聚合物的電子遷移率，通過引入氟原子增加聚合物的電子親和性以提高n摻雜效率，兩者的協同作用大幅度提高了聚合物的n型電導率。通過進一步提高聚合物的塞貝克系數，成功地將n型給受體聚合物的熱電性能提高了三個數量級。引入氟原子的聚合物的n型電導率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型給受體聚合物熱電材料的最佳性能。?通過對聚合物在摻雜狀態下的電子順磁共振譜、紫外光電子能譜和X射線光電子能譜的表征證明了氟原子的引入提高了聚合物的n摻雜能力。場效應晶體管器件結果則表明氟原子的引入提高了聚合物在n摻雜狀態下的電子遷移率。這兩者的協同作用使得該聚合物的電導率相比沒有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射線衍射、原子力顯微鏡以及導電原子力顯微鏡實驗證明了氟原子的引入改變了聚合物的分子排列，提高了聚合物與摻雜劑的混溶性，使聚合物從“局部摻雜”的狀態轉變為“均勻摻雜”狀態，從而維持了摻雜聚合物較高的n型塞貝克系數。

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。