南京智能通用机械性能检测

南京锅检所拥有与业务工作相适应的设备和技术资源，聚集了工程热物理、化工机械、焊接、无损检测检测、材料、应用化学等专业的技术人员。其中16人获得高级职称，22人获得中级职称，16人获得硕士学位。拥有多种先进、准确、高效或大型的化学分析、力学性能测试、无损检测、金相观察、应力测定、强度试验、宏观检验，包括多通道声发射检测仪器、定量光谱仪和智能超声波探伤仪。

I基本要求和内容(1)主要设备和材料必须有出厂合格证，并符合设计要求、规范和标准。设备也要有铭牌、中文产品说明书等技术文件。(2)实施强制性产品认证的产品必须具有强制性产品认证证书，并具有强制性产品认证标志。(3)电线电缆、桥架、线槽、电气套管等的品种、规格、结构、尺寸和物理性能。应符合国家现行技术标准的规定。(4)进口设备和材料除产品合格证外，还应有合法的产品检验证书或报关单。

(6)防火墙、杀毒软件应具有公安部计算机监督管理部门颁发的《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》。商业软件，如操作系统、数据库管理系统和应用系统，应获得许可。(7)同型号、同规格的材料分批进场时，应对每批进行抽样检验，并提供合格证；主要设备应逐个开箱检查并做好记录。发现问题，要做好记录、处理意见和结论。

1。研究生科目:1。数学:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析。2.英语:大学英语(四六级)，四六级。3.专业课:机械原理、机械制造技术、机械设计、机械自动化、机械制造技术、机械制造设备、机械结构强度、材料力学、机械结构分析、机械制图、机械设计CAD/CAM、机械工程材料、机械热力学、机械运动学、机械传动、机械振动与噪声控制、机械系统自动化、机械控制、机械/12344。

目前是人工的时代智能，国内外巨头公司，如Google、微软、FaceBook、百度、华为等，都投入了大量的资源进行深度学习框架的研发和应用拓展。表1列出了github上流行的深度学习框架的明星。表1 1git hub上流行的深度学习框架的星级数。下面是上表列出的一些深度学习框架。(1) TensorFlowTensorFlow用C语言开发，支持C、Java、Python等语言的调用。目前，Python语言通常被用作驱动应用程序的主流方式。

使用C语言开发可以保证其运行效率。Python作为上层应用语言，可以节省科研人员大量的开发时间，TensorFlow与其他框架相比有以下特点。1.Flexible TensorFlow和CNTK、MXNET、Theano一样，属于符号计算架构，允许用户在不使用低级语言(如Caffe)的情况下开发新的复杂层类型。