閥門清洗液VF-CTNARIELB-1462燃氣壓縮機
3、三一重工：由設備轉向后市場服務，打造工程機械云平臺三一重工主營混凝土機械、路面機械、樁工機械、履帶起重機機械等工程機械，混凝土輸送泵和全液壓壓路機*國內，泵車產量世界，公司在物聯網領域的探索早可追溯到2005年，開始相關技術研究工作。由賣設備轉向后市場服務或將成公司未來潛在盈利模式。2009年公司的“M2M遠程數據采集與監控平臺”實現規模化商用，建成國內工程機械物聯網企業控制中心。補上產業發展短板、推動傳統動能煥發生機，首先要打好“去產能”的硬仗。說，2017年，將堅定不移“去產能”，制定出臺利用綜合標準依法依規推動落后產能退出的意見，推進鋼鐵等行業處置“僵尸企業”，嚴厲打擊“地鋼條”等違規生產行為，嚴格落實產能置換方案，嚴禁新增產能。除了做減法，推動產業結構調整，還要在提升品質、推進節能上做加法。說，將在２０１７年實施標準化和質量提升工程，著重提高工業質量水平和品牌效應。
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手表里什么貴？很多人猜機芯貴，也有說表盤貴的。這個玩意其實沒準，表廠把有的緊固件進行了特殊處理，那么它就會貴點。比如，手表的logo貴……好了開個玩笑。不過手表的零件確實有價值不一般的，比如Madein德國的手表的小螺絲，就相當值錢。一枚成本價也得100歐元，也就是一千元人民幣差不多了。德國人做出來的東西一般都很詭異，機芯螺絲這種東西他們非要做成藍色的。這是把螺絲先打磨、后高溫燒出來的，可不是藥水泡的（國內真有這么做的）。正如比爾·蓋茨所言，人工智能時代已經來臨，機器人將與當年的計算機一樣，改變人類社會的生活面貌，機器人將應用到社會生活的各個領域。業界普遍認為，未來任何可以移動的物體都會成為搭載了人工智能技術的機器人，至2040年，機器人的總量將遠遠超越人口總數，達到100億左右。雖然機器人行業正積極投身到這股浪潮中，整體水平逐年大幅提升，但2017年仍面臨以下5大發展瓶頸：大體上兩類人才為緊缺：型人才及專業技術人才。
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重慶難選低品位鋁土礦實現利用。江西省宜春鋰云母礦實現綜合開發利用，鋰銣銫資源可分步有效提取。羅布泊鹽湖老鹵制備高純氧化鎂技術研發獲得成功，將有助于羅布泊鹽湖資源的可持續開發。拓展地質服務領域，創新扶貧舉措，助推地方經濟發展開展科技攻關，加強生態脆弱區地質環境綜合調查，努力把資源優勢轉化為經濟優勢，服務地區脫貧攻堅和生態文明建設。拓展地質服務領域，大力推進能源資源綠色勘查開發。廣東淺部地熱資源家底摸清，新疆發現一處中低溫地熱田，浙江探獲5*地熱井。來自*的數據還顯示，“十二五”時期，我國太陽能制造的規模復合增長率超過33%，年產值達到3000億元。目前，國內主流多晶硅企業已掌握萬噸級改良西門子法多晶硅生產工藝，流化床法多晶硅開始產業化生產。*企業多晶硅生產平均綜合電耗已降至80kWh/kg，生產成本降至10美元/kg以下，實現四氯化硅閉環工藝和無污染排放。在新技術的推動下，在多晶新技術產品上，晶澳的潤秀組件、日托的MWT技術組件等都是新一代產品。
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去產能是供給側結構性改革中的一道“減法”題，但這道“減法”至關重要。不僅因其實施過程中難度甚大，更因其會直接影響到經濟增長的“加法”，影響到產業轉型升級的“乘法”。回顧一年來，以鋼鐵、煤炭為代表的去產能工作取得了階段性成效。更重要的是，通過一年來的摸索與實踐，形成了一套較為科學、行之有效的去產能工作機制和制度體系。去產能要做到“心中有數”、有的放矢、發力，提高工作效率與實效。目前，我國工業產能過剩除涉及煤炭、鋼鐵這兩大行業外，有色、水泥、玻璃、船舶等多個領域同樣也存在著較為嚴重的產能過剩。二、印染助劑行業發展前景在新常態下，未來印染助劑行業將面臨不少壓力與困難，東南亞紡織服裝業的崛起，環保壓力的加大，給我國印染助劑行業帶來了不小的沖擊。盡管如此，印染助劑行業發展潛力依舊很足，加上行業技術創新、管理、走出去的能力提高，為行業持續增長提供了良好的條件。另外，隨著人們生活水平的提高，國內需求還對紡織品的需求將進一步增長。因此，前瞻分析認為未來幾年我國印染助劑行業消費量將繼續保持平穩增長，預計年均增速維持在6%-8%之間，中性估計到2022年市場容量將突破250萬噸。
Other
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BB=Brass NAB=Nickel Aluminum Bronze S=304SS SS=316SS SSLB
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但在工業機器人銷量連年暴漲的大背景下，自主品牌工業機器人*卻一直偏低。2015年，另外，國產工業機器人多集中于低端應用領域——相對較復雜的多關節機器人市場，國外公司占據國內市場的90%以上份額。應用于汽車制造、焊接等行業領域的六軸或以上工業機器人市場，主要被日本和歐美企業占據，國產六軸工業機器人占全國工業機器人新裝機量不足10%。而國產機器人種類主要是搬運、碼垛等低端機器人，應用領域多在家電、基礎制造領域，附加值偏低。其中之一就是和亞馬遜合作開發的機器人。陶大程從軟件的角度解析了人形機器人四個方面的研究內容。他指出，人形機器人關鍵的東西是視覺輸出。我們每天所獲取的信息超過70％、80％都是從眼睛來的，所以首先是要進行圖像處理，如何將獲取的圖像變得更加清晰。看清楚之后，就是機器識別，作為家庭服務機器人，首先要認識家里每一個成員，這樣才能對他們建立用戶畫像，然后把家庭成員的信息歸總起來。要想完成穩定的圖像處理和機器視覺，離不開兩個非常關鍵的基礎方面的研究，即深度學習和多視角學習。
