涂塑鋼管/聚氨酯發(fā)泡保溫鋼管/保溫鋼管廠
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在操作聚氨酯產(chǎn)品的時候一定要做好防護 無論被應(yīng)用在哪個行業(yè)，我們一定要注意安全。當皮膚接觸到組合聚醚時，應(yīng)用肥皂和水進行沖洗。而且在操作異氰酸酯時，應(yīng)特別注意，因為它有一定的刺激性，不要吸入其蒸汽，及切勿濺到皮膚及眼睛上。如果濺到皮膚及眼睛時，必須立即用衛(wèi)生棉花先將其擦去，然后用大量水沖洗15分鐘，再用肥皂或酒精沖洗，如果仍較嚴重，應(yīng)立即診治。一旦發(fā)生大面積異氰酸酯灑地時，應(yīng)用砂土、木屑進行覆蓋處理后，再用大量水沖洗地面。當衣服污染上異氰酸酯時，必須用含乙醇50%、水45%、濃氨液5%配制而成的溶液進行處理后，再用肥皂洗凈。千萬要清洗干凈
聚氨酯保溫材料是目前國內(nèi)比較理想的產(chǎn)品。它具有其他產(chǎn)品不可超越的優(yōu)勢，在保溫工程中經(jīng)常可以看到它。聚氨酯組合料經(jīng)過攪拌發(fā)泡，可以直接澆注在設(shè)備或管道上面，具有完全的隔熱保冷效果，因其與管道或設(shè)備表面形成一個有機整體，所以無論是應(yīng)用在保熱或保冷領(lǐng)域都可以發(fā)揮作用，無冷橋，無空隙，不結(jié)霜，不結(jié)露。性能優(yōu)越，穩(wěn)定。具有容量輕、強度高、絕熱、隔音、阻燃、耐寒、防腐、不吸水、施工簡便快捷等優(yōu)異特點，已成為建筑、 運輸、石油、化工、電力、冷藏等工業(yè)部門絕熱保溫、防水堵漏、密封等不可缺少的材料。聚氨酯硬質(zhì)泡沫塑料是聚氨酯合成材料中應(yīng)用最大的一種，一般分為兩組份：A組份(黑料)異氰酸酯，B組份(白料)組合聚醚。產(chǎn)品可根據(jù)季節(jié)變化和用戶要求調(diào)整生產(chǎn)。預(yù)制直埋式保溫管由輸送介質(zhì)的鋼管及聚氨酯硬質(zhì)泡沫塑料保溫層、高密度聚乙烯外護管緊密結(jié)合而成。
地條鋼產(chǎn)能于17年6月底之前全部退出，產(chǎn)能退出產(chǎn)能體量和速度將超預(yù)期根據(jù)我的鋼鐵網(wǎng)在2014年3月3日發(fā)布的《趙喜子談民營鋼企如何應(yīng)對困難》中提到，全國工商聯(lián)中小冶金企業(yè)商會名譽會長趙喜子提到：“地條鋼”的生產(chǎn)商及其所在地不將其作為粗鋼產(chǎn)量統(tǒng)計上報，而是作為鋼材產(chǎn)量上報。國家統(tǒng)計局每年發(fā)布的全國粗鋼產(chǎn)量不包括這種“地條鋼”，但將其統(tǒng)計到鋼材產(chǎn)量中，利潤則統(tǒng)計到黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)中。據(jù)調(diào)查，“地條鋼”的生產(chǎn)對外保密，極其隱蔽。不僅如此，根據(jù)2017年1月11日新華網(wǎng)發(fā)布的《中明確取締“地條鋼”時間表》，工信部副部長徐樂江在在中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會2017年理事（擴大）會議上表示，中央此次派出12個督導組赴河北、河南、廣西、黑龍江等地的調(diào)查結(jié)果超乎預(yù)期，“一場上“地條鋼”的總量極有可能遠超市場預(yù)期。
說起機器學習，就不得不講到亞瑟·李·塞繆爾（Arthur Lee Samuel；1901年12月 –1990年7月），機器學習之父。塞繆爾是個工程師，也是個西洋跳棋（又稱checkers或draughts）玩家。1952年，在IBM工作的塞繆爾想編寫一個電腦跳棋程序。西洋跳棋使用與國際象棋類似的兩色相間棋盤，但棋子只有兩色。不同地區(qū)流行的棋盤大小不同，如波蘭版本的10×10和英國的8×8。依據(jù)跳棋的規(guī)則，英國跳棋共有約5萬 億億種（即5×1020）可能性棋法，所以不可能用死記硬背的方式讓電腦記下所有的可能性，更別說在電腦石器時代的1952年。因此，塞繆爾設(shè)計了一套打分方法，可以根據(jù)當前雙方棋子的位置計算贏的可能，并以此計算如何移動下一個棋子來提高獲勝幾率。為完善這一程序，他還采納專業(yè)選手的意見進行改進，更通過程序自身的對抗來進行學習。1956年2月24日，他的程序在一起電視公開對抗中打敗了康涅狄格州的西洋跳棋冠軍，并因此被稱為“機器學習之父”，也被認為是計算機游戲的先驅(qū)。
到了50多年后的2007年，來自加拿大的科學家Jonathan Schaeffer設(shè)計了一套基于人工智能的程序，使得計算機能在西洋跳棋項目上與人對戰(zhàn)時立于不敗之地；而當兩個程序?qū)?zhàn)時，則會打成平手。值得一提的是，這個結(jié)果發(fā)表在了《Science》雜志（玩游戲都可以發(fā)Science，真是人生贏家啊）。
以上的故事提示了機器學習的兩個事實：第一，可以用來解決窮舉法無法勝任的任務(wù)；第二，在智商比拼的某些方面，機器可以勝過人。
事實上，除了在游戲項目上，基于機器學習的應(yīng)用可以在很多方面擊敗人類。比如對交通標識的識別：在2011年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際聯(lián)合會議（International Joint Conference on Neural Networks）上，官方設(shè)置了一項挑戰(zhàn)，用電腦去辨認40大類約5萬張德國道路標識。來自瑞士達勒莫爾人工智能研究院（SUPSI ）的一個小組以99.46%的準確率登頂，高于人的平均值（98.84%）以及32位與會者（99.22%）。
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