摘要：本发明属于耐火材料中隔热保温材料类，具体涉及耐火纤维隔热毯材料，根据耐火纤维的使用温度不同，将不同耐火纤维用在不同的部位，使用温度都在安全使用温度以下，再通过耐热不锈钢丝网与玻璃纤维布，阻燃布粘结成一柔性外壳，坚固耐用，在不同温度情况下使用相对应的廉价的纤维，使氧化锆的使用量最省，氧化锆纤维隔热毯使用寿命更长。由于纤维层由外向内密度逐渐减少，使氧化锆纤维隔热毯能在长度方向弯曲成各种弧形，可方便的用在各种保温隔热的场合，连接安装固定方便，也拆卸容易，此氧化锆纤维隔热毯可反复拆装，移动，能永久或临时用在高温平面或弧形曲面上，并且用料省，隔热效果好，抗松散能力强，使用寿命长。

摘要：本发明公开了一种高效产生3‑羟基‑2‑吡啶甲酸的菌株、构建方法和用途，涉及基因工程技术领域。本发明借助基因工程技术，从吡啶霉素链霉菌 NRRL B‑2517 中克隆获得同源的 L‑赖氨酸‑2‑氨基转移酶PyrB、双组分黄素依赖单加氧酶PyrC/PyrK及黄素腺嘌呤核苷酸依赖脱氢酶PyrD，将其与强启动子组合并优化 RBS 序列，成功构建3 ‑羟基‑2‑吡啶甲酸异源表达菌株，为实现该产物的高效、绿色、低成本微生物发酵生产奠定了核心基础。本发明采用的微生物发酵法通过代谢途径重构实现细胞“自产”3 ‑羟基 ‑ 2 ‑ 吡啶甲酸，反应全程为水相反应，在常温常压下即可进行，无需使用有毒试剂及额外添加辅酶，且产物可分泌至细胞外，工艺简便，是极具规模化生产潜力的路线。

摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示与边界判别增强的锅炉低负荷运行预警方法，得到预处理锅炉运行多源时序数据集；离线训练最大相关熵卷积稀疏编码模型；生成描述锅炉燃烧动态的稀疏特征表示；形成稀疏特征样本集，并对稀疏特征样本集按照正常工况样本与故障工况样本进行整理，得到带标签的稀疏特征训练样本集；建立边界判别增强分类模型，得到边界判别增强决策边界参数；输出工况状态标签和与决策边界的距离指标；生成对应等级的预警结果。本发明显著缩小了正常工况与异常工况之间的模糊判别区间，提高了早期异常识别的确定性。

摘要：本发明提供一种ECU数据刷写系统，该系统包括：控制单元(102)和多个接口单元(103)，该控制单元(102)与多个接口单元(103)相连接，所述控制单元(102)用于获取车型编码和/或车辆识别码，并根据车型编码和/或车辆识别码选择相应的ECU标定文件和选择相应的接口单元(103)，将所选择的ECU标定文件发送给所述选择的接口单元(103)；所述接口单元(103)用于对从所述控制单元(102)接收的ECU标定文件执行协议转换并利用所转换的ECU标定文件执行刷写操作。利用本发明的ECU数据刷写系统，实现了自动识别ECU、自动切换协议以及自动刷写ECU的功能，提高了ECU数据刷写效率，从而提高了生产效率。

摘要：提供用于多天线系统中的多蜂窝多输入多输出(MIMO)传输的校准装置和校准方法。更具体来说，用于在多天线系统中为多小区MIMO传输执行校准的移动站(MS)的操作方法包括：与BS协商多基站(BS)联合处理；从该BS接收用于基于多BS联合处理的声探的包括指示多BS校准的信息的控制消息；当接收到该涉及多BS联合处理的控制消息时，通过将BS的每个子载波的下行链路信道的估计相位映射到从BS分配的第一声探序列来生成第二声探序列；以及在针对涉及多BS联合处理的每个BS的声探符号间隔上发送包括每个子载波的下行链路信道的相位的第二声探序列。由此，多蜂窝MIMO传输的校准中的反馈开销可以减少。

摘要：提供一种用于无线通信系统的发送节点中的分布式调度的方法。该方法包括：在包括与多个链路标识符映射的音调的发送（Tx）块中通过第一音调发送功率信号；在包括与多个链路标识符映射的音调的第一接收（Rx）块中通过第二音调从接收节点接收指示数据传输是可能的功率信号；以及在包括与多个链路标识符映射的音调的第二Rx块中通过第三音调从接收节点接收包括关于对接收节点可允许的链路标识符的信息的功率信号。

摘要：本发明公开了一种移动终端跌落提醒的方法及装置，属于通信技术领域。该装置包括：获取模块，用于获取移动终端的向下加速度信息；判断模块，用于判断向下加速度信息是否满足预设的加速度阀值；跌落提醒模块，用于当向下加速度信息满足预设的加速度阀值时，则启动移动终端的跌落提醒服务。从而准确判断移动终端的跌落状态，并有效地提醒用户及时捡起移动终端，以确保用户的信息和财产安全，进而提高用户体验。

摘要：本发明涉及面向海量工控网络日志数据的异常事件挖掘方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据历史日志信息，建立专业语料库；S2：构建异常事件挖掘模型，并将语料库输入所述异常事件挖掘模型训练；S3：将上文日志数据输入训练好的异常事件挖掘模型，并输出预测结果；S4：将所述预测结果与下文日志数据进行比较，得到异常事件挖掘结果。本发明所提供的面向海量工控网络日志数据的异常事件挖掘方法及系统，能够对工控网络的日志信息进行解析，从而建立一个专业语料库，并将该专业语料库作为训练集，训练一个基于长短期记忆神经网络的异常事件挖掘模型，进而能够根据该模型对日志序列进行预测，进而根据预测结果，来判断日志的异常事件。

摘要：本发明涉及面向海量工控网络日志数据的异常事件挖掘方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据历史日志信息，建立专业语料库；S2：构建异常事件挖掘模型，并将语料库输入所述异常事件挖掘模型训练；S3：将上文日志数据输入训练好的异常事件挖掘模型，并输出预测结果；S4：将所述预测结果与下文日志数据进行比较，得到异常事件挖掘结果。本发明所提供的面向海量工控网络日志数据的异常事件挖掘方法及系统，能够对工控网络的日志信息进行解析，从而建立一个专业语料库，并将该专业语料库作为训练集，训练一个基于长短期记忆神经网络的异常事件挖掘模型，进而能够根据该模型对日志序列进行预测，进而根据预测结果，来判断日志的异常事件。

摘要：本公开的实施例公开了基于工控网络病毒的异常机器智能识别方法、装置、设备。该方法的一具体实施方式包括：基于机器负载信息序列集，生成机器负载值集；基于任务运行信息序列集，确定机器参考负载值集；基于机器负载值集和机器参考负载值集，确定第一异常机器组；对于机器负载参数分析信息组集中的每个机器负载参数分析信息组，对机器负载参数分析信息组进行离群聚类处理，以生成离群机器负载参数分析信息组；根据所生成的各个离群机器负载参数分析信息组，确定第二异常机器组；根据第一异常机器组和第二异常机器组，识别出目标异常机器组。该实施方式缩短了检测时间，可以及时检测出异常的机器。

摘要：一种行为特征链模型的工控异常行为监测方法和系统，涉及工业控制网络安全领域，包括如下步骤：采集工业控制网络正常状态下设备间的多个正常行为的数据；提取每个正常行为的数据的特征数据建立正常行为链，基于每个行为及其频次建立正常行为链的特征链；实时采集工业控制网络当前状态设备间的多个当前行为的数据，提取每个当前行为的数据的特征数据建立当前行为链，基于每个行为及其频次建立当前行为链的特征链；将当前行为链的特征链与正常行为链的特征链匹配，根据匹配度判断是否异常；通过建立正常状态下正常行为链的特征链与当前行为链的特征链进行比对来识别是否异常，提升了工业控制网络运营的安全系数，增加了工业控制网络的安全性。