本发明提供智能无线传输微型开口自校零漂微机绝缘综合检测系统，包括传感器一、子机一、显示器、主机、上位机、子机三、传感器三、子机二以及传感器二，传感器一通过连接电线与子机一相连接，传感器二与子机二通过连接电线相连接，传感器三通过连接电线与子机三相连接，子机一、子机二以及子机三进行并联连接，主机通过连接电线分别与子机一、子机二以及子机三相连接，主机通过无线网分别与显示器和上位机相连接，子机一和子机二进行级联，子机二以及子机三进行级联，本发明使用方便，便于操作，实现环网检测功能，降低通讯成本，便于维护和检修，稳定性好，可靠性高。
中科赛凌(北京)科技有限公司研发的一种带二级分凝分离回热式混合工质节流制冷的冷冻贮存箱由制冷系统、控制系统和箱体组成，以带二级分凝分离回热式混合工质节流制冷系统提供所需冷量；制冷系统的压缩机模块高压出口连接回热换热器模块高压入口；回热换热器模块高压出口连接节流模块高压入口，节流模块低压出口连接蒸发换热模块入口，蒸发换热模块出口连接回热换热器模块低压入口，回热换热器模块低压出口连接制冷压缩机模玦低压入口；制冷系统的回热换热器模块包含二个分凝分离子模块；通过蒸发换热模块为带绝热层的箱体内部提供所需制冷量；控制系统以箱体内部温度为目标值结合制冷系统运行参数和工况通过对压缩机模块及节流模块的操作实施对低温冷冻贮存箱的运行控制。
北京凌云雀科技有限公司申请提供了一种开放虚拟网络的部署方法及装置 ，应用于基于Kube‑ovn构建的Kubernetes系统，该方法包括：针对Openstack的各个服务，建立对应的功能;根据开放虚拟网络OVN的配置信息，对Openstack的虚拟网络服务对应的功能进行插件配置，得到虚拟网络服务插件配置后的Openstack;通过所述虚拟网络服务插件配置后的Openstack部署虚拟机实例，并划分子网，以使所述Kubernetes系统的部署功能根据Openstack的子网划分进行网络规划，得到部署后的OVN。本申请实施例所提出的一种开放虚拟网络的部署方法，实现了在一个OVN系统下的Openstack和Kubernetes混合部署，并进一步实现了Openstack和Kubernetes的网络互通、网络隔离和网络自定义规划，从而提高了Kubernetes系统的安全性，为提高宿主机的资源利用率奠定了基础。
本实用新型公开了一种防抖动的交付控制器，包括控制器本体，控制器本体安装在底座内，底座包括两侧板以及底板，散热通道两端安装有带有散热孔的防护罩板，安装腔室内安装有散热扇，安装腔室上端口部设置为固定缓冲口，固定缓冲口内设置有包裹在散热扇外部的弹性橡皮环，弹性橡皮环与固定缓冲口内壁之间通过若干第一缓冲弹簧连接;安装腔室下端口部内安装密封盖，密封盖与散热扇底部两端之间分别对称设置有一个缓冲垫，缓冲垫包括外部双层结构的弹性橡皮层，两层弹性橡皮层之间连接若干第二缓冲弹簧，两层弹性橡皮层弯折处之间连接有支撑橡皮柱，安装腔室两侧分别设置有一个通槽，底板两端插入一根调节螺杆，调节螺杆与缓冲垫固定连接。
一种X光机视频流中获取包裹图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：S0：从视频流中依序拿到一张图像，在图像上预设分界线，将所述图像中传送通道分成两路区域;S1：统计图像的背景灰度值;S2：根据所述灰度值，在预设的检测位置上，检测前景(包裹)有无;S3：在符合条件的图像上切分出包裹。本发明解决了对安检机获取的包裹图像遗漏和重复的切分问题，同时提升了安检机的过货效率。
一种卧式循环流化床过热蒸汽锅炉，属于燃劣质煤、固体废弃物、污泥或生物质等劣质燃料的燃烧设备。本发明含有主燃室、副燃室、燃尽室、分离器和尾部烟道，在主燃室和副燃室内分别布置有高温辐射过热器和低温对流过热器，两级过热器之间布置有喷水减温器。本发明采用高温级和低温级过热器相结合的两级过热器，低温对流过热器传热系数高，温度调节性好;低温对流过热器迎烟气来流方向，管束呈阶梯状倾斜布置，有利于物料的流通，减少积灰。本锅炉具有循环流化床所有的优点，燃料适应性广，可燃用劣质煤、固体废弃物、城市与工业污泥、生物质等燃料，是一种能够清洁燃烧、结构紧凑、使用寿命长的高效过热蒸汽生产设备。
一种带有下排气旋风分离器的卧式循环流化床锅炉，属于劣质煤、固体废弃物、污泥或生物质等劣质燃料的燃烧设备。它由主燃室、副燃室、燃尽室和尾部烟道构成，尾部烟道上部布置有下排气旋风分离器。本发明改变了立式循环流化床的单级、立式循环结构，能有效降低锅炉高度，放松了对锅炉房建设高度的要求;同时在尾部烟道上部布置有下排气旋风分离器，使结构更加紧凑;有利于循环床锅炉的小型化，能有效降低成本。本锅炉具有循环流化床锅炉燃烧所具有的优点，可燃用劣质煤、固体废弃物、城市与工业污泥和生物质等燃料，燃料适应性广，是一种燃烧清洁、结构紧凑、耐用持久的高效燃烧设备。
本发明实施例公开了工控DPI引擎AFL模糊测试方法、装置和设备，该方法包括：对原始DPI程序代码加入AFL测试代码，以加入解析和形成待测模块的原始数据的代码逻辑;从源码编译程序时进行插桩，以记录代码覆盖率;启动插桩后的DPI程序进行流量学习生成AFL模糊测试的原始数据;检查所述原始数据是否合法;如果所述原始数据合法，则根据所述原始数据对DPI指定模块进行所述AFL模糊测试，以测试所述DPI指定模块运行时程序是否崩溃。本发明通过流量学习快速的生成AFL的初始输入文件，提高AFL的效率。
