摘要：本发明公开了一种钢丝绳用高碳碳素钢盘条热处理工艺，其特征在于：将直径为6mm~16.5mm高碳碳素钢盘条经热轧、穿水冷却、盘卷后所制得的盘卷条在达到温度为820℃～900℃范围时，将该盘卷条快速投入盐槽中在低于索氏体化温度的盐浴中等温保持2秒～40秒后，再将该盘卷条转放入索氏体化温度范围的盐浴或铅浴中等温保持5分钟～15分钟后取出自然冷却，这样即可完成对钢丝绳用高碳碳素钢盘条索氏体化的热处理工艺。本发明具有能有效细化索氏体团尺寸和层间距以及改善层间距的均匀性,其产品具有的强度塑性高、抗疲劳性能优异、使用寿命长等优点。本发明对提高盘条线材的强塑性具有显著作用。

摘要：本发明公开了一种多联机的控制方法及装置。其中，该控制方法包括：在处于开机状态的第一内机的第一数量与多联机的内机总量的比值小于预设比值的情况下，检测多联机的压缩机的排气温度；判断排气温度是否大于第一预设温度；若排气温度大于第一预设温度，则开启处于停机状态的第二内机，其中，多联机的内机包括第一内机和第二内机。本发明解决了现有的多联机空调无法有效降低排气温度的技术问题。

摘要：本发明提供了一种改善磷酸铁锂电池低温充放电性能的方法以及电池，对磷酸铁锂晶体进行一次纳米化造粒，石墨烯和一次纳米化造粒的磷酸铁锂的质量比为60～100:1混合，石墨烯分布在一次纳米化磷酸铁锂晶体局部表面和纳米化磷酸铁锂晶体缝隙之间，滴加盐酸调节至酸性条件，加入还原剂，用去离子水洗净，离心后烘干，再进行二次纳米化造粒，并用惰性气体烘干，用二次纳米化石墨烯部分包覆的磷酸铁锂和粘结剂聚偏氟乙烯均匀混合形成正极材料，将正极材料涂布到正极铝箔表面；通过采用石墨烯部分包覆改性的一次纳米化磷酸铁锂，有效提高磷酸铁锂导电性能。

摘要：一种磷酸铁锂动力电池高倍率电解液以及制备方法、电池，包括锂盐、有机溶剂；所述机溶剂包括非水有机溶剂为90wt％～95wt％和功能添加剂为5wt％～10wt％；所述非水有机溶剂包括碳酸乙烯酯、碳酸二甲酯和碳酸甲乙酯；所述功能添加剂包括碳酸亚乙烯酯、1,3‑丙磺酸内酯、氟代碳酸乙烯酯和乙腈；所述电解液适用于倍率不低于6C磷酸铁锂动力电池。本发明提供的一种电池，电池3C充放电循环900次容量保持95.6％，6C循环1000次容量保持87％，电池的倍率循环性能得到了极大的提高。

摘要：本申请的目的是提供一种基于地址信息确定行政区域的方法与设备。与现有技术相比，本申请通过获取待解析的地址信息；根据预设的地址关键词库将所述地址信息拆分成多个地址词；基于预设的级别词库及所述多个地址词确定包含各级行政区域词的词组集；将所述词组集在预设的行政区域库中进行匹配，确定所述词组集对应的匹配集；将所述匹配集所对应的行政区域确定为该地址信息对应的行政区域。从而实现了对地址信息质量的低依赖，大大降低了实现成本，实现了应用场景的多覆盖。

摘要：本申请的目的是提供一种用于制裁筛查的企业名单翻译方法与设备。与现有技术相比，本申请通过基于制裁名单生成字号字典及行业字典；基于所述字号字典、所述行业字典及预设字典对所述待翻译企业进行分段翻译；将各个分段翻译的结果整合为该待翻译企业的翻译结果。使得企业名单的翻译过程基于制裁名单进行，从而保证了翻译结果与制裁名单内容的一致性，使得在制裁筛查的场景中，若企业名单中存在被制裁企业，即可准确地被制裁筛查引擎识别出，进而避免了因漏筛对企业造成的巨大损失。

摘要：本发明提供一种应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法，其特征在于，包括:将待检测图像进行预处理再输入至预先训练好的目标检测模型进行推理得到对应的图像检测结果，其中，目标检测模型预先通过如下训练得到:获取训练用图像数据集以及监督信息；构建初始目标检测模型,并将训练用图像数据集以及监督信息输入至该模型；使用二次IoU损失函数求定位损失，并使用Focal Loss损失函数求分类损失；分别用定位损失以及分类损失对初始目标检测模型的模型参数进行求导，再使用反向传播对模型参数进行更新；判断更新后的模型参数是否达到终止条件，当判断为是则进入下一步，否则进入训练过程第二步；保存更新后的模型参数并进行加载得到目标检测模型。

摘要：本申请的目的是提供一种基于分组统计的薪资预测方法及设备，根据预设获取策略从招聘网站获取与职位相关的信息，以构建第一数据集；对第一数据集进行异常职位信息的数据清洗后，得到第二数据集；根据行业分类和职位类型，对第二数据集中各职位信息的字段进行实际业务与招聘网站之间的取值映射，得到与实际业务对应的第三数据集；对第三数据集中各职位信息依序分别进行字段分组和薪资分布的统计，以建立薪资统计表；根据输入的目标字段的取值和薪资统计表，进行薪资预测，得到与目标字段对应的预测薪资，实现对数据进行采用组合策略获取，并基于外部标准和统计特点的映射，提供数据兼容性和质量，提升预测精准度。

摘要：本申请的目的是提供一种基于统计推理的薪资预测方法及设备，本申请通过从招聘网站获取与职位相关的信息，以构建第一数据集；对第一数据集中的各职位信息中的加权薪资进行修正，得到第二数据集；对第二数据集中的各职位信息的字段依序分别进行字段映射和字段分组，得到第三数据集；基于第三数据集对所在城市、工作年限、教育程序、行业分类及职位类型的字段的组合，统计对应薪资区间内的薪资分布，以构建薪资统计表；根据输入的目标字段的取值和薪资统计表，采用降维递归推理的方式进行薪资预测，得到与目标字段对应的预测薪资，实现通过统计推理的方式，达到准确的薪资预测效果。

摘要：本申请的目的是提供一种基于公司名称的行业预测方法及设备，通过获取待预测行业的目标公司名称；基于预设的词典库对目标公司名称依序进行清洗处理、文字过滤处理及分词处理，得到对应的初始词组集，初始词组集包括至少两个词组，预设的词典库包括至少两个预设词组及其对应的行业；基于预设的词典库对初始词组集中的所有词组进行过滤，并计算过滤后的词组集中的每个词组对应的词组分和备选行业；基于过滤后的词组集中的每个词组对应的词组分和备选行业，得到目标公司名称对应的预设数量的预测行业及其行业分，实现了只基于具有公司名称的库来进行行业预测，逻辑易于理解且容易改进和迭代，从而满足实际监管需求。