多媒体技术特征有哪些_多媒体技术的关键特性介绍

多媒体技术是指以数字化为基础,能够对多种媒体信息进行采集、加工处理、存储、和传递,并能使各种媒体信息之间建立起有机的逻辑联系,集成为一个具有良好交互性的系统技术。

多媒体是融合两种以上媒体的人机交互式信息交流和传播媒体,具有以下特点:

2、多媒体的交互性是指用户可以与计算机的多种信息媒体进行交互操作从而为用户提供了更加有效地控制和使用信息的手段。

3、集成性是指以计算机为中心综合处理多种信息媒体,它包括信息媒体的集成和处理这些媒体的设备的集成。

5. 实时性声音、动态图像(视频)随时间变化。

1、能够完成在内容上相关联的多媒体信息的处理和传送,如声音、活动图像、文本、图形、动画等;

3、网络联结,即各种媒体信息是通过网络传输的,而不是借助CD-ROM等存储载体来传递的。

多媒体技术是利用计算机技术把声、文、图像等多媒体集合成一体的技术,它具有如下的主要特征:

(1)交互性。交互性是多媒体技术的关键特征。它使用户可以更有效地控制和使用信息,增加对信息的注意和理解。它体现了在通信系统中人与系统之间的相互控制能力。

(2)同步性。指的是在多媒体通信终端上显现的图像、声音和文字是以同步方式工作的。同步与否,决定了系统是多媒体系统还是多种媒体系统。

(3)集成性。多媒体通信系统中的集成性指的是能对内容数据信息、多媒体和超媒体信息,脚本信息和特定的应用信息等进行存储、传输、处理、显现的能力。集成性包括两个方法:一是多媒体信息媒体的集成;另一是处理这些媒体的设备和系统的集成。

(4)复合性。信息媒体的复合性是相对于计算机而言,也可称为媒体的多样化或多维化,把计算机所能处理的信息媒体的种类和范围扩大,不局限于原来的数据、文本或单一的语言、图像。信息的复合化或多样化不仅是指输入信息,这称为信息的获取,而且还指信息的输出,这称为表现。输入和输出若相同只能称为记录或重放。只有把输入进行加工、组合与变换,则称为创作,可以更好地表现信息,丰富其表现力,使用户准确、更生动地接收信息。 当多媒体与通信技术相结合后,发展了许多应用领域,它包括如下一些方面:

(1)远地教育:通过通信网络建立的远程多媒体教育,学习者如身临其境,声、文、图可同时作用于感观,使学习者效果更好,增加了参与感。

(2)远地医疗诊断:通过通信网络远地查询医疗信息库,请异地名专家会诊,使诊断更及时、更有效。

(3)视像会议:由于引入了高质量的活动图像和高清晰度的静止图像,可以说和远地或多处异地商讨工作、制定文件或签署协议等,显著提高办公效率。

(4)远程资料查询:通过多媒体通信系统可以在办公室、在家或在任何一个通信终端检索或查询各种多媒体信息。

(5)远程演示系统:可以通过远程多媒体演示系统向各地观众介绍某种知识,该系统可以用于商业广告宣传。

(7)文化娱乐:有按需电视(VOD)、贝拉尔迪收费影视、远程游戏等。通过上述应用,不难看出多媒体通信的应用有如下一些特点:

(2)所传输的信息媒体有多种形式,而且大多数应用都要同时使用一种以上的媒体。

(5)视像会议、多媒体桌面会议等不仅要求传递多媒体信息,而且要求实现多处异地通信,多发广播等控制功能。

采用了数字信号,可以综合处理文字、声音、图形、动画、图像、视频等多种信息,并将这些不同类型的信息有机地结合在一起。

信息以超媒体结构进行组织,可以方便地实现人机交互。换言之,人可以按照自己的思维习惯,按照自己的意愿主动地选择和接受信息,拟定观看内容的路径。

提供了易于操作、十分友好的界面,使计算机更直观,更方便,更亲切,更人性化。

可方便地与各种外部设备挂接,实现数据交换,监视控制等多种功能。此外,采用数字化信息有效地解决了数据在处理传输过程中的失真问题。

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意甲第34轮:尤文2-1拉齐奥

北京时间7月21日凌晨3:45分,2019-2020赛季意甲第34轮的最后一场比赛在安联球场开打,意甲领头羊尤文主场对战拉齐奥。上半场比赛,
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多媒体技术的主要特点

多媒体技术是多种媒体的有机集成,也包括传输、存储和呈现媒体设备的集成。早期,各项技术都是单一应用,如声音、图像等,有的仅有声音而无图像,有的仅有静态图像而无动态视频等。多媒体系统将它们集成起来以后,充分利用了各媒体之间的关系和蕴涵的大量信息,使它们能够发挥综合作用。

多样性是指多媒体技术具有对处理信息的范围进行空间扩展和综合处理的能力,体现在信息采集、
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交互性是指用户与计算机之间进行数据交换、媒体交换和控制权交换的一种特性,它提供了用户更加有效地控制和使用信息的手段。多媒体系统一般具有如下功能:捕捉、操作、编辑、存储、显现和通信,用户能够控制声音、影像,建立用户和用户之间、用户和计算机之间的数据双向交流的操作环境,以及多样性、多变性的学习和展示环境。电视能够传播声、图、文集成信息,但它不是多媒体系统,因为人们使用电视只能单向被动地接受信息,而不能双向、主动地处理信息。

多媒体技术是以计算机为中心,综合处理和控制多媒体信息,并按人的要求以多种媒体形式表现出来,同时作用于人的多种感官。

多媒体技术的非线性特点将改变人们传统循序性的读写模式。以往人们读写方式大都采用章、节、页的框架,循序渐进地获取知识,而多媒体技术将借助超文本链接(HyperTextLink)的方法,把内容以一种更灵活、更具变化的方式呈现给读者。

它可以形成人与机器、人与人及机器间的互动,互相交流的操作环境及身临其境的场景,人们根据需要进行控制。人机相互交流是多媒体最大的特点。

用户可以按照自己的需要、兴趣、任务要求、偏爱和认知特点来使用信息,贝拉尔迪任取图、文、声等信息表现形式。

“多媒体是一部永远读不完的书”,用户可以按照自己的目的和认知特征重新组织信息,增加、删除或修改节点,重新建立链接。

技术特征

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1.必要技术特征:构成一项发明/实用新型所采取的必不可少的那些技术手段/技术方案。其总和足以构成发明或实用新型的技术方案,使之区别于背景技术中所述的其他方案。

2.附加技术特征:构成一项发明/实用新型所采取的可有可无的/附加的那些技术手段/技术方案。

3.区别技术特征:为解决技术问题/实现发明任务,经过发明人创造性劳动所采取的不同于现有技术的那些技术手段/技术方案,包括必要的或附加的技术手段/技术方案。贝拉尔迪

4.等同技术特征:与已公开的现有技术采用基本相同的技术手段/技术方案,实现基本相同的功能,达到基本相同的效果,且本领域技术人员无需创造性劳动就能联想到的那些技术手段/技术方案。

浅谈人工智能技术军民双向转化的内涵特征

《新一代人工智能发展规划》立足国家发展全局将人工智能技术作为国家实施创新驱动发展战略的重要内容并确立了六项重点任务。其中在人工智能领域推动军民科技成果转化上,明确了军民共享共用的战略导向,要引导国防和民用领域人工智能科技成果双向转化应用部署和推动人工智能基础理论和关键共性技术的研发,实现技术与产业、市场、人才等要素在人工智能领域的深度融合,发挥人工智能技术军民双向转化助推经济发展和提升创新能力的重要作用。

人工智能是指研究如何通过计算机模拟来实现人的学习、思考和规划等智能思维和行为过程的技术科学,是一门综合了多学科门类的交叉学科。随着人工智能关联学科与基础软硬件研发能力的整体提升和经济社会发展强烈需求的共同驱动,机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术发展应用已日趋成熟。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能和自主智能系统开始成为人工智能的发展重点。人工智能产业包含了基础层、技术层和应用层三个生态层次。在应用层领域的技术成果转化对关联产业的边界拓展性极强。当前在医疗、金融、教育、交通、家居、零售、制造、军事、安防和政务上有着广泛应用,并与人工智能技术结合形成了新的产业延伸领域。

人工智能技术作为一种典型的军民两用技术,贝拉尔迪无论是在国防领域还是民用领域都有广阔的应用空间。人工智能技术军民双向转化的本质内涵是指人工智能领域内军民科技成果的产业化及其在国防领域和民用领域之间的相互促进和拓展应用。人工智能领域内的军民科技成果双向转化既要依托国防军工领域内的创新力量和技术储备也要充分利用民用科技领域的创新资源和需求市场,实现军民两个体系各类要素资源的有效整合,形成相互竞争、相互促进、相互拓展的密切关系。近年来,国家相继出台一系列支持人工智能产业发展的政策,如表1所示。并在新增人工智能企业数量、融资规模、学术论文和专利数量方面取得了显著成果,为抢占人工智能技术发展的先发优势,各国政府均在积极进行战略规划和政策布局。如表2所示,我国人工智能技术军民双向转化的重点放在了推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合上。旨在发挥人工智能技术对科技、经济、社会发展和国家安全的全面支撑作用。

人工智能技术军民双向转化是经济发展的新契机。人工智能技术是重构社会生产、资源分配、产品交换、消费升级等经济活动的强大驱动引擎。人工智能关键技术转化应用催生了智能软硬件、智能机器人、智能运载工具、智能终端、虚拟现实与增强现实和物联网基础器件等新兴产业。“AI”产业发展模式的推广运用使得人工智能产业产值规模占实体经济的比重逐渐增大,也推动了其在各产业领域的融合发展、生产效率得到大幅提升,新的产业链条逐渐形成,经济转型升级取得实效。

人工智能技术军民双向转化是国际竞争的新焦点。各国政府均在人工智能领域进行战略布局,拥有这一领域的技术发展主动权将大幅提升国家综合实力水平,全球科技巨头也积极推动自主研发人工智能技术的生态建设。在汇聚高端人才、基础平台开源化和关键技术硬件化方面竞争激烈。在军用领域,军用无人机技术的成熟不仅扩展了人工智能技术在战场上的战术应用手段,未来还将改变战争形态,是打赢未来战争的关键前沿技术。在民用领域、无人驾驶、智能家居和智慧医疗等产业的发展是人工智能技术在各领域的具体应用,智能产业和智能经济将成为我国未来数十年持续健康发展的重要基础。

人工智能技术军民双向转化纵向对上下游产业链有着明显的溢出效应。横向将对关联产业的发展形成明显的集聚作用,统筹整合实施融合发展,为国防科技工业和民用科技工业注入新的创新发展动能,推动优质军工企业发挥存量资源的优势转向民品市场,以“军转民”的方式参与市场竞争能够激发市场活力以及激励技术创新。同时鼓励具有发展潜力的民企将民用领域的先进技术、资金和人力资源引入军工研发生产链,以“民参军”的方式优化资源配置,达到为国防科技事业服务的目的。

人工智能技术军民双向转化在推动我国发展方式转变、经济结构优化和增长动力转换上可以与各个产业部门实现更好更快的协调发展。在电子、材料、制造、金融、医疗和交通等传统产业领域。我国与西方发达国家还存在一定差距,借助人工智能技术实现落后产业的转型升级有着迫切的现实需求。推动人工智能技术军民双向转化不仅能够激励科研人员在核心关键技术上实现突破,更能对科研创新能力的培育和创新体系进行重塑。

智能化信息化社会发展需要以信息传输为核心的网络基础设施、大数据基础设施和高效能计算基础设施、5G技术、物联网技术、大数据平台、超级计算机等产品和技术是支持人工智能技术融合发展的关键核心技术。推动人工智能技术 军民双向转化有助于人工智能基础设施建设发展,构建覆盖并满足经济社会发展需求的智能信息网络基础,以建成智能社会为目标,进一步完善与国防和经济建设需求相配套的基础设施体系。

技术本身的可靠性带来诸多现实挑战。人工智能技术在大数据智能、媒体感知、群体智能和类脑智能等关键基础理论发展上还存在瓶颈。技术本身的不成熟及其应用尚未广泛普及,使得人工智能产业对经济发展产生的促进作用尚不明显,技术标准的不规范、发展路径的多样化、基础理论的内在缺陷等技术可靠性问题始终是制约人工智能技术发展的关键因素和现阶段必须解决的现实挑战。

人机关系的未知性会产生众多的矛盾冲突。人工智能技术在国防和民用领域融合发展将催生众多新兴产业,缺乏统筹规划会导致在某些细分领域因过度投资而出现恶性竞争。资本对人工智能的青睐也将导致人才资源的紧缺,这将对人才培养、就业结构和行业发展产生不同程度的冲击,也将对社会生活方式和社会治理体系造成深远影响。

风险扩散的危害性可能引发更多的安全威胁。对个人而言,将人工智能技术用于何种目的、是否危害公众安全将有明显的个体差异。这并不以技术的先进与否来区分,对国家而言,如不能有效控制事关国家安全的核心技术,那么技术泄露和扩散的可能性就将对国家安全构成重大威胁,在与之相配套的法律制度体系尚未健全之前,人工智能技术的发展应用所带来的这些风险将会由全社会共同承担。

在世界范围内的专利合作条约(PCT)申请量上,我国仅占总量的10%,远低于美国的41%,也低于日本的14%。人工智能技术军民双向转化的主要问题是技术专利成果的转化率远低于发达国家平均水平。这需要通过系统布局、完善机制和统一标准来破除障碍,实现跨越式发展。

在人工智能产业的理论研究、研发投入、人才培养和成果转化等方面,我国掌握的核心技术主要分布在大数据、云计算及机器学习领域。处于基础层的AI芯片、传感器和数据采集技术则极为缺乏。基础领域的研发积累不足,虽然在应用层面上有较好的发展态势,但这是我国需求市场体量巨大直接造成的。我国在人工智能基础研究和前沿技术研究领域始终存在军地人工智能发展重复规划、目标分散和各自为政的突出问题。

以美国为例,推动人工智能技术发展和成果转化的主导机构是国家预算办公室和白宫科技政策办公室直属的国家科学与技术委员会,其负责各行政实体之间的政策协调和监督管理。而其下属的各专门委员会则负责具体政策的咨询和制定。我国在统筹协调科技融合发展过程中需要进一步强化战略规划,在国防领域和民用领域加强组织领导和推动运行机制变革。

美国国防高级研究计划局下属的国防创新试验小组在推动人工智能技术转化方面进行了积极尝试,能够快速将人工智能前沿技术从民用领域引入国防领域进行成果转化。而现阶段我国还缺少类似北斗系统、载人航天、探月工程等重大 专项任务对人工智能技术发展进行战略牵引。中央政府和地方政府在财政支持、发展布局和资源统筹方面利益导向不一致,军队和社会在供给需求对接、规划计划执行方面未能形成合力。在体制上尚未形成共建共用共享的研发攻关机制,对重大科研基地和科研基础资源平台建设力度也不能满足人工智能技术军民双向转化的现实需求,支撑人工智能技术发展的资源配置和协调管理能力尚未形成。此外,军工企业和民间企业市场主体的政策差异性,使得两者在企业资质、价格形成、财政税收、投资融资、人才管理和技术转化等具体政策执行方面未能做到一视同仁,军工企业享受的优待支持政策过多,民间企业参与融合的政策激励不足。

基础设施保障不足、后备人才储备不够、政策法规支持缺乏和标准体系建设不完善等问题均是制约人工智能技术发展的主要因素。实现人工智能技术快速转化需要建立适应国防科技创新目标要求和市场化资源要素配置的体制机制。

在军工领域,垂直管理和行政分割的现状使得军用产品的技术需求难以有效反馈到研发部门。在民用领域,市场化的动态管理和价格调节机制使得先进的民用技术难以引入到军品研发体系。民用领域和军工领域各自供给需求反馈机制的不一致导致军地双方很难通过单一的管理运行机制实现供需对接。

以武器装备科研生产为例,民企参与研发将面临繁琐冗长的审查程序、审批层级过多、审批周期过长、限制条件过高和保密要求过严的情况阻碍了人工智能技术向军工领域深入推进,如果不能打破军地分割体制,这一阻碍因素将逐渐积累并长期存在。

国防科技创新领域存在严重的权利、责任、收益相分离的利益分配现状。现有的国防专利产权制度和利益分配制度不能有效保护国防科研人员的技术成果转化收益,充分运用市场化的手段进行资源配置,可以使技术要素所反映的劳动价值得到准确定价,贝拉尔迪从而在技术成果转化过程中保障科研人员的利益。

建立军民人工智能技术通用标准体系是推动人工智能发展的迫切需要。这既能发挥军用标准对民用领域产品的先进引领作用,又能降低民用标准为军工领域服务的内在制度成本。

其一,主导通用标准融合的组织管理亟待强化。军地双方管理和协作的内在制度成本过高,协调机制运转效率低的问题比较突出。主要体现在通用标准体系制定中缺少法规依据,在运行管理体制上更是缺少强有力的领导机构。一方面是军方管理机构亟需加强军内通用标准融合的整合统筹,另一方面是民用领域的统管机构因军队特殊性质而不能对军用领域进行有效协调。

其二,协调通用标准融合的运行机制不够完善。军用标准领域实行统一管理与分工协作相结合的管理体制,但这种体制目前已经不适应推动军民人工智能技术通用标准体系融合的发展要求。军用标准体系在研究、论证、制定和修改过程中极少借鉴或直接引用先进民用标准。在民用标准体系制定过程中也未能引入军方利益部门参与,军地协调机制上存在明显欠缺。

其三,推进通用标准融合的技术方法有待加强。现有体制下将军标、民标进行融合在技术方法实现上困难较多。因此,在军民人工智能技术通用标准体系建立完善的过程中要一套适用、可靠、常态化运转的标准引入、修订和退出机制。具体可以参考美军的做法,在改革军用标准体系中广泛采用民用标准,包括集中清理落后的军用标准、优先应用非政府标准、加强与民间标准团体的合作、采用开放系统方法和制定非政府标准采用清单等技术方法。

政府在推动人工智能技术军民双向转化中需要破除体制机制的障碍,充分利用军工企业巨大的存量资源优势和民用领域高效的管理组织模式,构建有助于政府、企业、市场有机结合的高效发展运行模式。

支撑人工智能技术军民双向转化的综合协调机制目前已经建立,但存在领域覆盖不广、职责界定不清、目标任务不全和资源共享不够等现实问题,实现人工智能技术高速发展需要建立一个高效运转的常态化军地沟通协调机制,使经济建设和国防建设能够统筹协调。首先,需要形成一套顺畅高效、指导有力的协调领导机构,应当在中央军民融合发展委员会的指导下开展协调沟通事宜,在具体产业层面分类别进行专业指导,政府相关职能部门和军队综合管理部门的业务应当进行对接,实现信息和资源共享,通过建立各种定期沟通制度、军地联席会议制度、联合办公制度等方式加强军地沟通与交流,横向实现协调跨部门、跨领域、跨产业之间的衔接配合,纵向实现体系畅通、反馈及时、应对有效的沟通互联。

其次,需要建设一个信息共享、配套完善的基础设施平台,以国家级科技创新示范基地为基础,建立完善军地人工智能需求的供给信息共享平台,引导技术、设备、人才、资金和市场信息等要素实现高效配置,进一步完善基础设施的配套建设,构建互联互通的人才培养使用机制,使军队院校和科研院所与地方高校和企业机构的大量科研、管理人才共同为人工智能技术军民双向转化提供智力资源。

最后,需要构筑一套种类齐全、规范高效的中介服务体系。鼓励具备相应资质的中介机构在人工智能技术成果转化、投融资、技术创新和管理创新方面提供更为全面细致的服务保障。为人工智能初创企业提供跨行业、跨空间的资金投入,为研发生产降低筹资成本,为人工智能高风险项目提供担保和进行评估,为研发项目分散投资风险,为人工智能项目策划提供准确可靠的信息咨询。

促进人工智能技术在军用和民用领域之间的转移转化,既需要公平、开放、共享的外部政策环境,也需要充分竞争、运转高效的内部机制平台。

首先,要构筑系统健全、配套完备的人工智能技术军民双向转化法规体系。确保人工智能技术在军用和民用领域之间的转移转化过程中做到有法可依,在产业发展、市场培育、投融资管理和财政税收政策方面能够提供全方位的政策依据,以法规明文形式确定政府、企业和市场各自的责任、权利和义务,并对现有法规中不合理的部分进行修订以提高可执行性。

其次,要设立产权明晰、高效配置的国家人工智能技术市场交易平台。技术只有形成知识产权才能依法对科技成果进行保护、交易和实现产业化。建立起适应国防领域和民用领域专利双向转移转化的人工智能技术市场交易平台体系,促进技术要素在市场化的体制中高效流转,引导军工企业、军内科研院所建立技术转化机构,与人工智能技术市场交易平台进行对接,促进人才、技术等要素实现市场化配置。

第三,要依托区域优势资源因地制宜发展人工智能产业基地。要立足于不同区域现有的技术、人才、资金等资源优势建立人工智能技术产业基地,以通用型人工智能产业为基础,发挥龙头企业的技术引领,形成产业集聚态势,统筹配置国际国内创新资源,加大基础性研究投入,形成财政资金、金融资本、社会资本多渠道、多元化的资金支持格局。同时,积极借鉴和引入国外成熟的科技发展模式,进一步拓宽人工智能技术转化应用的领域和途径。

科技创新平台基地是汇聚人才、资金和信息等多类创新要素,提供科技创新服务、提升区域创新能力的综合基础设施平台。在人工智能技术军民双向转化过程中,需要依托科技创新平台基地实现对有限资源要素的高效利用。

以现有科技创新平台基地为基础进行资源整合和统一规划,在军工产业发达、技术领先明显、军地需求旺盛、创新能力突出的区域,建设一批战略性的人工智能科技协同创新平台,引导和鼓励军地高等院校、科研院所、企业机构等多方参与到科技创新平台基地的建设中来。以科技产业园、科技创新示范基地、人工智能科技孵化园、技术创新联盟等多种发展管理模式来统筹科技资源进行统一规划发展。以人工智能重点项目为支撑进行协同布局和联合创新,建立以新一代人工智能重大科技项目为核心、“1+N”项目群为基础的研发模式,完成与国家科技重大专项任务的快速衔接,在 “核高基”、智能制造与机器人、大数据智能和量子通信等国家重点研发计划中完善对人工智能软硬件的研究开发布局,创新重大科技项目组织管理模式,充分调动军队、地方、企业和院校等社会各方力量进行联合创新和协同发展。

以军地战略合作利益共享为牵引,进行交流互动和竞争发展,以科学合理的利益共享机制、产权转化机制以及竞争合作机制,引导军地资源交流共享、推动人工智能技术应用和实现军地良性竞争发展。定期在科技创新平台基地举办促进军地交流的高级别会议,建立前沿技术发展论坛、高新技术成果转化推介会和军品采购招标会等形式的有效信息沟通机制。

人工智能技术军民双向融合是推动我国人工智能技术实现跨越式发展的重要路径,也是引导国防和民用领域人工智能科技成果双向转化的桥梁纽带,其深度融合具有超前性、联动性和不确定性的趋势特点。目前,人工智能领域军民双向转化在产业领域布局、体制机制完善、规范标准统一等方面仍存在与现实发展需求不相适应的体制约束和发展阻碍,化解这一矛盾需要在国家宏观层面进行战略规划部署和政策协调统一,在行业中观层面建立高效运行的机制和优化资源配置,在企业微观层面激发要素创新动力和形成开放共享格局。

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人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望

摘要:近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。

近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。

据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测, 2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提 供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心, 以模拟人的智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。

全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局, 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看, 美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外,美国聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革,并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领,欧洲国家抢占规范制定的制高点。2018 年,欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力。从国家层面来看,受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成,欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会”为引领,将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散,难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此,日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言,在 AI 芯片领域,国际科技巨头芯片已基本构建产业生态,而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难以与巨头抗衡;在云计算领域,服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内 阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发,但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCH,ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶科技603160)的指纹传感器等产品,但整体产业布 局单一,呈现出明显的短板。在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势,海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到,中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”,以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析,以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置,AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、汽车、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据603138)和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高,仅适合在云端部署。目前,GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势,在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算,可平行处理海量信息,仍是 AI 芯片的首选。贝拉尔迪据 IDC 预测, 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内,英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀,同时又具有强大的资金实力,中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高,市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%,始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域,但尚处于起步阶段,技术差距较大。

ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证,但在量产后,贝拉尔迪 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同,ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分领域处于世界前列。在海外,谷歌 TPU 是主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特大陆和地平线),互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

总体来看,欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片,部分领域处于世界前列,但多以初创企业为主,且尚未形成有影响力的“芯片平台应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域,中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口。

技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出,竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看,在算法理论和开发平台领域,国内尚缺乏经验,发展较为缓慢。机器学习算法是人工智能的热点,开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域,中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示,2017 年,计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计,2017 年,商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业 占国内市场份额的 69.4%,其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

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马里奥·曼祖基奇

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马里奥·曼祖基奇(Mario Mandzukic),1986年5月21日出生于前南斯拉夫斯拉沃尼亚布罗德,克罗地亚足球运动员,在场上司职前锋。现效力于杜海勒足球俱乐部。

2013年跟随拜仁获得德甲联赛冠军,曼祖基奇也连续2年获得克罗地亚足球先生。在2014年巴西世界杯之后2200万欧元转会西甲豪门马德里竞技

2017年9月22日,入选2017年度最佳进球暨普斯卡什奖10大候选进球名单。

1986年5月21日,曼祖基奇生于前南斯拉夫斯拉沃尼亚布罗德(Slavonski Brod)。曼祖基奇在1992年随家人移民德国,并在德国斯图加特附近的迪琴根俱乐部接受青训,直到小学四年级才返回克罗地亚,因此会说德语。当他回到自己的家乡后,自1997-2003年他一直效力于马尔索纳(Marsonia)。之后他来到泽列兹尼卡(铁路工)效力了一个赛季。之后一个赛季他又回到马尔索纳,并且在2005年被NK萨格勒布队看重(NK Zagreb)。在米洛斯拉夫·布拉泽维奇的精心调教下,曼祖基奇茁壮成长并且赢得了一些其他俱乐部的关注。

2007年夏天,曼祖基奇被克罗地亚班霸萨格勒布迪纳摩(Dinamo Zagreb)以130万欧元的价格引进,以替代当时已转回阿森纳的前锋爱德华多·达·席尔瓦。在萨格勒布迪纳摩的第一个赛季,曼祖基奇交出了一张令人满意的答卷,出场29场12球11助攻,表现出色,但在得牌方面他却被出示了8张黄牌。

在2008-09赛季,曼祖基奇以28次出场攻入16球的表现摘下克罗地亚联赛金靴。在那之后,曼祖基奇被德甲的劲旅云达不莱梅(Werder Bremen)相中,但是不莱梅1200万欧元的报价被萨格勒布迪纳摩拒绝,因为萨格勒布迪纳摩认为曼祖基奇这样的金牌射手起码值1500万欧元。2009年9月17日,萨格勒布迪纳摩在欧联杯赛场上主场0-2不敌安德莱赫特队(Anderlecht)的比赛中,曼祖基奇由于被指责表现不佳,领到了一张10万欧元的罚单,这是俱乐部历史上第一次对球员进行金钱上的处罚。但在2009年9月20日,曼祖基奇在联赛中对阵里耶卡队狠狠地出了口恶气,带领球队6-0碾压了对手取胜。

曼祖基奇总共为萨格勒布迪纳摩俱乐部效力了三个赛季,共为球队出场110次打入52球,帮助球队连续三个赛季(2007-08赛季、2008-09赛季和2009-10赛季)夺取克罗地亚联赛的冠军

2010年07月17日,曼祖基奇凭借其稳定的进球表现加盟德甲的沃尔夫斯堡足球俱乐部,双方签订了一份为期4年的合同,而曼祖基奇的转会花费沃尔夫斯堡700万欧元

曼祖基奇在德甲的第一个赛季,为沃尔夫斯堡队出场24次,打入8球,帮助球队在2010-11赛季的德甲联赛中保级成功。而在2011-2012赛季,曼祖基奇又在德甲打入12球。

2012年6月27日,德甲的拜仁慕尼黑足球俱乐部通过官方网站正式宣布已与沃尔夫斯堡的前锋曼祖基奇的转会达成协议,双方签署一份至2016年6月30日的合同,加盟拜仁的转会费大致在1300万欧元,年薪约为350万欧元

2012-13赛季,曼祖基奇加盟拜仁的首个赛季,便为拜仁出场24次,还贡献了15粒进球。2013年5月26日,2012-2013赛季欧洲冠军联赛决赛,曼祖基奇在下半场先拔头筹,最终帮助球队2-1击败多特蒙德,自2001年之后再捧杯,这也是曼祖基奇的首个欧洲冠军联赛冠军

2013-14赛季,2014年3月16日,德甲第25轮拜仁慕尼黑坐镇安联球场2-1轻取勒沃库森的比赛中,曼祖基奇延续着自己在联赛里的进球势头,用一记有力的头球冲顶为拜仁首开纪录,这粒进球帮助曼祖基奇在连续的6轮德甲中取得进球

曼祖基奇在2012年欧洲杯后加盟拜仁,随队夺得1次欧冠冠军、2次德甲冠军、2次德国杯冠军、1次欧洲超级杯冠军和1次世俱杯冠军。效力拜仁两个赛季里,曼祖基奇在德甲赛场出场54次打进33球,贝拉尔迪各项赛事则是出场88次打进48球,展现出极高的进球效率。但随着何塞普·瓜迪奥拉在2013年夏天入主拜仁后开始尝试无锋阵,曼祖基奇因此一度沦为替补,而随着罗伯特·莱万多夫斯基的加盟,曼祖基奇若选择留队将无法获得稳定的出场时间,最终选择离开

2014年7月10日,拜仁官网宣布曼祖基奇正式加盟马德里竞技足球俱乐部。马竞在其官网宣布,在和床单军团签署一份5年的合同前,曼祖基奇已经通过马竞方面的体检,其转会费达到2200万欧元。而曼祖基奇在接受完体检之后继续享受假期,在结束假期来到球队报道后,曼祖基奇正式亮相卡尔德隆球场

2014-15赛季,曼祖基奇在效力马德里竞技的第一个赛季,便在各项赛事打入20球,其中西甲联赛12球,欧冠5球,国王杯2球,西班牙超级杯1球,虽然表现尚可,但是曼祖基奇与主帅迭戈·西蒙尼关系不佳,而西蒙尼对于曼祖基奇在联赛中的发挥也不满意,最终曼祖基奇在马德里竞技效力一个赛季后选择离开

2015年6月23日,尤文官方宣布正式签下克罗地亚前锋曼祖基奇。双方签约4年,转会费是1900万欧元,将分三期支付。根据尤文官网的介绍,曼祖基奇的转会费达到1900万欧元,这将分三期支付,2015年8月前,尤文将支付700万欧元,2016年8月前支付600万欧元,2017年8月前再度支付尾款600万欧元。同时该合同中还附加激励条款,曼祖基奇的转会费最多可达到2100万欧元

2015年8月8日,第28届意大利超级杯上海体育场进行,曼祖基奇帮助双冠王尤文图斯2-0击败意大利杯亚军拉齐奥,创造7次夺冠的纪录。曼祖基奇在这场比赛也打进自己在尤文图斯正式比赛的处子球

2016年4月3日,在2015-16赛季意甲第31轮尤文图斯在主场对战恩波利的比赛中,凭借曼祖基奇在上半场的头球破破门,最终帮助尤文1-0击败恩波利,保持2015-16赛季尤文图斯在意甲联赛的21轮不败

2017年6月4日,在2016-2017赛季欧洲冠军联赛决赛中,曼祖基奇完成惊天倒钩扳平帮助尤文图斯追平比分,但是最终尤文图斯1-4不敌皇家马德里

2017年10月31日,在2017-18赛季欧冠联赛小组赛尤文图斯1-1战平葡萄牙体育足球俱乐部的比赛中,曼祖基奇首发登场,完成个人效力尤文图斯的第100场赛事

2019年12月24日,曼祖基奇以自由转会的方式加盟卡塔尔星级足球联赛杜海勒足球俱乐部

2004年9月14日,U19友谊赛,克罗地亚迎战波黑,曼祖基奇在第75分钟替换安德烈·克里奇,完成他的国家队首秀。2005年03月03日,克罗地亚波雷奇,U19友谊赛克罗地亚对阵瑞典,曼祖基奇在第59分钟完成进球。此后他一直代表克罗地亚各级青年队参加比赛。

2007年11月17日,在马其顿斯科普里,欧洲杯预选赛马其顿对阵克罗地亚的比赛中,曼祖基奇在第42分钟替换姆拉登·彼得里奇上场,完成了他的国家队首秀。2008年09月10日,曼祖基奇完成了在克罗地亚国家队的首个进球,他在73分钟替换伊维卡·奥利奇上场并于78分钟打入一球。

2012年,26岁的曼祖基奇在欧洲杯上表现颇为出色,小组出局的克罗地亚3场比赛一共打入4粒进球,曼祖基奇一人便包揽了其中3球,首场比赛对阵爱尔兰中,曼祖基奇上演梅开二度,帮助球队取得开门红

2014年6月,曼祖基奇成功入选克罗地亚征战2014年巴西世界杯的最终23人大名单

2015年6月14日,在克罗地亚与意大利队的欧锦赛预选赛中,曼祖基奇一个人完成了失点、破门、送点述三项“壮举”,克罗地亚队也最终在主场1-1战平意大利队

2018年6月17日,2018年俄罗斯世界杯D组第一轮继续在加里宁格勒体育场展开争夺,克罗地亚2-0完胜尼日利亚。上半场,曼祖基奇迫使埃泰博乌龙。下半时,曼祖基奇制造点球,莫德里奇主罚命中。第33分钟,尼日利亚球员埃特博乌龙球助攻克罗地亚先拔头筹,第71分钟曼祖基奇创造的点球,莫德里奇主罚点球射进,助克罗地亚扩大领先优势。克罗地亚成为世界杯历史上首支仅凭借1个乌龙和1个点球取胜的球队。

曼祖基奇是典型的禁区终结者,在禁区内的进球能力强,但这并不意味着只会在禁区内争顶或抢点

曼祖基奇虽然在场上不显山不露水,但他总是能够在有限的出场时间里取得进球。在人们的印象中,似乎曼祖基奇只是一个“防守型前锋”。但曼祖基奇也是一个毫不逊色的出色射手,效率——毫无疑问是曼祖基奇的一大优势。但他在瓜迪奥拉战术体系中的尴尬地位,可能会影响他在下赛季的主力位置。曼祖基奇在防守中兢兢业业,是何塞普·瓜迪奥拉高位围抢的第一道防线。比赛中充满战斗精神的曼祖基奇总是不断的和对手纠缠,轻伤不下火线]

曼祖基奇虽然是“团队射手”,但他更多的是为队友制造空当,他自己制造机会的能力并不如罗伯特·莱万多夫斯基那么强。拼抢、跑位、拉空当,曼祖基奇就是依靠自己的努力在拜仁站稳了脚跟。出色的头球能力,更是让曼祖基奇在关键时刻屡屡建功。虽然曼祖基奇在对强队的时候有不俗的发挥,但更多的体现在防守上,这让他的印象分大打折扣。对强队的进球较少,已经成为曼祖基奇的一大短板

曼祖基奇拥有这世界顶级的防空能力和头球能力,球风凶狠狡猾,积极参与回防,能适应多种战术打法的实用型攻击球员。但作为中锋,速度偏慢,小技术并不突出,射术亦有待提高

作为能够把2011-12赛季德甲金靴马里奥·戈麦斯挤到意甲去的射手,曼祖基奇的射术自然毋庸置疑,尽管他的名字也一样有马里奥。曼祖基奇身体素质出色,门前抢点的能力极佳,无论是左右脚还是脑袋都可以完成高质量的射门。加上出色的跑位能力,成串的进球自然不在话下。

作为前锋曼祖基奇的传球技术要比射门技术略微逊色一些,但是凭借出色的位置感和制空能力,为弗兰克·里贝里阿尔杰·罗本托马斯·穆勒他们作为进攻桥头堡的作用还是不可忽视的。

别看曼祖基奇身材高大空中优势明显,他的盘带技术也是相当的不错,虽说没有伊布那样花里胡哨的脚下技术,但是曼祖基奇的盘带细腻而实用,把出击的后卫晃掉那是绰绰有余。

曼祖基奇相比于戈麦斯的不足之处,就是速度,曼祖基奇由于身材高大,导致带球跑动时的速度会相对的差上一点。但是凭他出色的位置感,速度上的劣势会有一定的弥补。

在欧洲杯上曼祖基奇就让球迷们领略到了他出色的制空能力,加盟拜仁之后,曼祖基奇在空中的优势越发明显。作为新一代的东欧轰炸机,我们有理由相信他能重现当年克罗地亚空霸射手达多·普尔绍的风采。

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