【摘 要】
:
新时期知识产权犯罪在行为方式与类型上呈现更加多元和复杂的特点,因此,建立完善、有效、科学的刑法保护体系成为一项重要任务。本文就这一问题及应对策略进行了积极的思考。
论文部分内容阅读
新时期知识产权犯罪在行为方式与类型上呈现更加多元和复杂的特点,因此,建立完善、有效、科学的刑法保护体系成为一项重要任务。本文就这一问题及应对策略进行了积极的思考。
其他文献
铝合金具有良好的物理和力学性能,在航空制造业中有着广泛的应用。飞机壁板多为铝合金叠层结构,铆接是其最常用的连接方式。自动钻铆技术可以大幅提高铆接的质量和效率。在对铝合金叠层结构进行自动化制孔的过程中,如何减小轴向力、抑制毛刺的产生并控制切屑的形态,是其加工的关键点和难点。钻锪复合刀具作为制孔的执行端,对制孔质量起到关键作用。针对上述问题,开展了钻锪复合刀具的设计与切削参数优化工作。具体研究内容如下
随着时代发展,移动机器人的相关技术发展迅速。球形机器人由于其较好的密封性、运动中的抗倾倒性在危险环境探测、安防巡检等方面的工作上拥有着得天独厚的优势。执行巡检工作时,需要能够有效的检测移动目标,进而执行下一步的避障指令,因此需要一套针对球形机器人的感知方案。由于球形机器人特殊的结构特征与运动特点,研究的主要挑战在于由于滚动导致的图像质量不佳影响检测效果问题以及由于计算资源有限,设计算法需要平衡算法
我国经济发展正由高速度增长转向了高质量发展阶段。在航空业,由于典型零部件构造越来越复杂,对产品制造、装配的质量一致性、稳定性要求也越来越严苛。有的企业主要关注质量检验环节,但质量检验属于事后把关,无法做到事先预防。过程质量控制方法以过程能力分析为手段,实现加工制造过程质量的持续保持或改进,但也存在一定滞后性。数字孪生技术的发展和应用,有效解决了过程质量控制中数据不全及其滞后等问题,使得在线过程质量
研究以小麦粉、马铃薯粉、酵母粉、食盐、鸡蛋和水为主要原料生产马铃薯粉馕的生产工艺,通过单因素和正交试验确定最佳工艺参数。结果显示,当马铃薯全粉添加量为25%,水55%,盐1.3%,酵母0.3%时,马铃薯粉馕感官品质最好,色泽均匀,有马铃薯特有的香气味道,质地均匀,气孔匀称,软硬适中,品质最好。各因素对马铃薯粉馕的影响顺序为马铃薯粉>水>盐>酵母量。
极大多标签文本分类(Extreme multi-label text classification,XMTC)任务是从一个极大规模的标签集合中找到与给定文本相关的标签子集的任务。近年来,一些使用一个全连接层来预测所有标签或标签聚类的概率的深度学习模型,在XMTC任务中达到了最先进的效果。但是,它们不能对给定文本预测出相对完整且可变长度的标签子集,因为它们通过一个固定的阈值或者取概率最大的k个标签对
冷冻干燥设备作为食品行业高端加工技术之一,其应用得到了高度关注。但传统冷冻干燥设备应用中能耗较高,且采用间歇式生产,生产效率亟需提高,其推广应用受到了极大制约。冷冻干燥设备中冷阱和加热板是影响能耗与产品品质的主要部件单元,目前对冷冻干燥设备应用中的传热强化和系统优化的研究有待深入。本文主要针对大型食品加工的冷冻干燥设备,对冷阱和加热板进行研究与分析,提出减少能耗和提高生产效率的工程方案。冷阱和加热
自动化装配以及脉动生产线的应用极大提高了飞机的装配质量和效率。当前飞机装配的自动化、脉动化的研究和具体实施主要应用于总装环节,对于部装环节的研究应用较少。本文针对某飞机部装生产线,系统分析其方案和工艺模式,建立平衡数学模型对其自动化和脉动化进行研究,并通过案例验证所提出的数学模型的有效性和合理性。在此基础上,利用MATLAB和Plant Simulation对其进行遗传算法求解和模型仿真,对部装线
近年来,开放式基金已经成为居民家庭理财的重要途径之一,基金市场作为居民增加财产性收入的重要途径被广泛关注。本文以2007-2020年我国183只开放式基金作为研究样本,以金融周期作为切入点,实证检验了金融周期、基金经理择时选股能力和投资者行为对基金绩效的影响。研究表明:总体上,基金绩效具有顺周期效应,投资者净赎回率与基金绩效负相关,金融周期对投资者净赎回率和基金经理择时选股能力具有正向调节效应;在
机器人产线是指将一组机器人加工设备、自动化机床及相关辅助设备按产线工艺连接起来的自动化产线。通常,机器人产线种类繁多、流程复杂,需要配合产线作业仿真对作业流程进行合理规划,以降低产线研发周期。然而,传统产线仿真与优化方法存在效率低、成本高、通用性差等问题。为此,本文研究并提出一种自定义流程的机器人产线作业仿真与优化技术。基于可视化分布式理念,提高机器人产线流程规划仿真效率,基于可配置设计的图形化功
随着人工智能和机器学习的发展,工业数据的智能分析应用越来越广泛。大量的设备和状态数据使得人工监视和操作的工作量非常巨大,使用基于机器学习的数据分析应用来解决无模型控制、软测量、在线优化、设备故障诊断、异常参数监测、关键生产参数趋势预测等问题的紧迫性也越来越高。在此背景下,本文设计并实现了一个轻量级的可视化机器学习平台,能够低成本地部署在生产侧进行状态监测和实时控制。本文首先通过对比主流的可视化机器