“区块链+RPA技术”在招投标评审过程中的研究与应用

近年来,数字化、智能化成为新经济业态,区块链、RPA等新兴技术手段成为助推数字经济快速发展的重要动力。该文主要分析了招投标领域的痛、难点问题,发现其普遍存在着跨系统数据无法互联互通、重复性工作耗时耗力等问题。基于此,该文运用区块链及RPA技术,将去中心化、共识机制、智能合约等核心技术手段应用于电子招投标评审过程中,提出了“区块链、RPA+招投标”的智能化评审模式,解决信息共享、人力解放等问题,致力于进一步提升电子招投标公开透明、互联互通、协同管理水平,推动电子招投标向纵深发展。     

全自动螺旋水泥包装机的设计与应用

文章不仅指出了现有水泥包装机的缺点,而且开发设计了一种全自动螺旋水泥包装机。并介绍了其技术参数、结构、原理、特点及应用效果,该包装机特别适用于水泥、粉煤灰、滑石粉等松散粉料的计量称重与包装。     

FLL语言的说明性语义与过程性语义

阐明了ＦＬＬ（ＦｕｚｚｙＬｏｇｉｃＬａｎｇｕａｇｅ）语言的说明性语义，并从过程性角度提出了ＦＬＬ的执行模式，为该语言的实现模型奠定了理论基础。     

远红外成像仪在煤田灭火中的应用

主要简送远红外威像仪的基本原理及工作方法在煤田灭火中的应用效果。     

生态危机及其根源

生态现象关系到社会发展、国民生计。协调生态危机与人类生存发展之间的关系尤为重要。从古至今,由于对生态的破坏,而给人类带来的损失和灾难是无法计算的。在科技发达的今天,这种因为破坏生态环境所带来的后果就更为严重。人类要发展,社会要进步,解决生态问题刻不容缓,是头等大事。这就要求我们从端正思想做起,找根源、抓时效。还给大自然一个和谐的环境。     

家居装饰中的“服饰美”

随着休闲时光的增多、文化品味的提高,家居装饰的美学课题摆在了每个家庭面前。而人们"爱你没商量"的服饰美,恰恰就是使你的家居"靓"起来的"他山之石"。人们一直钟爱着魁伟高大的高仓健、阿兰德龙……而如今房子的高度多在2.80m左右,实在不敢恭唯其是"高个儿",再加上房间面积的扩大,更有"三等残废"的感觉。在服饰中,避免此"窘态"的办法是尽量减少"横线条"。     

高产、优质、大铃、抗病杂交棉——湘杂棉10号

“湘杂棉10号”是湖南省棉花科学研究所选育的陆地中长绒杂交棉品种，其母本是优质、高产的“鄂抗棉7号”的选系，父本是自育的长绒棉品种“湘X309”。“湘杂棉10号”于2001年配组，2002年参加课题组优系比较，2003年参加湖南省棉科所优系比较，2004～2005年参加湖南省品种区试，2006年2月通过湖南省农作物品种审定委员会的审定和命名。     

BPDA/PDA系列聚酰亚胺的共聚改性研究

以联苯四甲酸二酐(BPDA)、二苯醚四羧酸二酐(ODPA)和对苯二胺(PDA)为单体,通过低温共聚反应合成了系列超高分子量的BPDA-ODPA共聚酰胺酸,其特性粘度均在6.0 dL/g左右.动态机械性能测试表明由此系列高分子量共聚酰胺酸亚胺化形成的共聚酰亚胺薄膜的Tg由330℃(BP-PI)降至273.9℃(PI-6/4).实验结果还表明PI-6/4的拉伸强度高达523 MPa,与BP-PI工业化产品相当,且溶解性得到改善.     

Simple, High-Performance Fusion Rule for Censored Decisions in Wireless Sensor Networks

Data selection-based summation fusion （DSSF） was developed to overcome the shortcomings ot previously developed likelihood ratio tests based on channel statistics （LRT-CS） for the problem of fusing censored binary decisions transmitted over Nakagami fading channels in a wireless sensor network （WSN）. The LRT-CS relies on detection probabilities of the local sensors, while the detection probabilities are a priori unknown for uncooperative targets. Also, for Nakagami fading channels, the LRT-CS involves an infinite series, which is cumbersome for real-time application. In contrast, the DSSF only involves data comparisons and additions and does not require the detection probabilities of local sensors. Furthermore, the performance of DSSF is only slightly degraded in comparison with the LRT-CS when the detection probabilities of local sensors are a priori unknown. Therefore, the DSSF should be used in a WSN with limited resources.