如何查询GRS证书真伪

GRS适用范围

含有20%以上再生料的产品都可以申请GRS认证,成品含有50%再生料可以使用GRS标签。常见的GRS认证产品有面料、纱线、辅料、服装、皮革、鞋材、玩具、塑胶制品、金属制品、包装等。

如何查询GRS证书真伪

认证机构给工厂发布GRS证书后,会把相应的信息上传到Textile Exchange官网,通过官网可以查询到企业的认证信息。

查询网址:https://textileexchange.org/find-certified-company/

GRS证书的有效期

GRS证书的有效期为12个月,从获得证书的日期开始算,一般证书到期前2-3个月开始准备续证。

注意:GRS续证证书有效期会延续到上一年的时间,比如证书是2024年11月15日到期,续证晚了到12月份才续上,那么证书有效期时间依然是到第二年的11月15日,并不会按照新的拿证时间算,所以续证要及时。

申请TC时关于重量描述的术语

Gross Shipping Weight(毛重)

毛重是指产品连同包装、非认证材料及认证材料的总重量。这一重量包括了所有运输过程中涉及的部分,确保了运输和物流的准确记录。

Net Shipping Weight(净重)

净重是指产品除去包装后的重量,但应包括辅料(配饰)及非认证材料的重量。它反映了产品本身的实际重量,减去了包装的影响。

Certified Weight(认证重量)

认证重量仅指经过认证的材料的重量。它排除了未认证材料的部分,确保了认证产品的纯度和合规性。

Supplementary weight /trims(补充重量/产品附件辅料) 

产品附件辅料是指不包括在材料成分中的非再生边角料,这些附件可能包括配件、说明书或其他相关物品。

举例说明:一件毛衣上的纽扣属于辅料。辅料重量就是是纽扣的重量。

注:trims不能超整体净重的10%。超了的部分只能算到整体成分中。这样就会影响成分比例。

包装重量就是那些胶带袋子纸箱等包装的重量。

包装重量=毛重-运输净重

运输净重=产品净重+trims重量

GRS中定义用于计算的是产品净重,而非运输净重。(注意区分产品净重与运输净重的区别)

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
在信息技术领域中,GRS 公式可能指代多种概念或技术。以下是关于 GRS Formula 在 IT 上下文中的相关信息整合: --- ### 方法一:Gibbs Reflective Self-Evaluation (GRS) Framework GRS 框架通常用于软件测试和质量评估领域。它是一种基于 Gibbs 反思循环的自我评价框架,帮助团队和个人反思项目进展并改进流程。 - **核心理念**:通过结构化的问题引导开发者回顾工作成果、分析问题根源以及制定改进行动计划。 - **应用范围**:主要用于敏捷开发环境下的持续改进过程。 - **公式表示**:虽然没有明确的数学形式,但其逻辑可以总结为以下步骤: 1. 描述发生了什么? 2. 分析原因及其影响。 3. 总结经验教训。 4. 提出未来行动计划。 --- ### 方法二:Geometric Redundancy Storage (GRS) Algorithm 在分布式存储系统中,GRS 算法被用来优化冗余数据的分布方式,从而提高系统的容错能力和性能。 - **定义**:一种结合几何特性的数据分配策略,确保即使某些节点失效,整体数据仍然可用。 - **应用场景**:云计算平台的数据备份机制设计。 - **关键参数**: - 数据块数量 $n$ - 冗余副本数 $r$ - 容忍的最大故障节点数目 $f$ 独立公式如下所示: $$ C = \frac{n}{n + r} $$ 其中 $C$ 表示有效容量利用率。 --- ### 方法三:Global Resource Scheduling (GRS) Policy 全球资源调度政策(GRS)广泛应用于数据中心管理和虚拟机迁移场景中。它的目标是最小化能耗同时最大化计算效率。 - **基本原理**:利用动态负载均衡技术和预测模型调整服务器的工作状态。 - **实现细节**:包括但不限于任务优先级排序、地理区域划分等规则。 - 示例伪代码片段展示如何根据 CPU 和内存需求选择最优主机: ```python def select_optimal_host(hosts, task): for host in hosts: if host.cpu_capacity >= task.cpu_demand and \ host.memory_available >= task.memory_required: return host raise Exception("No suitable host found.") ``` --- ### 注意事项 由于 "GRS" 是一个多义术语,在不同学科中有不同的解释。因此建议进一步确认具体背景信息以便获取更精确的答案。
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