一张餐桌承载少年梦,《匠心之路》栏目用镜头记录少年心

高春林,从十一岁自制餐桌的少年成长为青岛帝森露西娜厨具公司的创始人,19年来专注于橱柜设计与研发,结合铝合金卡槽结构与专利金属背插条技术,解决海滨城市橱柜防潮难题。

一个十一岁的少年想亲自动手制作一件属于自己的家具,他跑到街边的五金店买了工具,在一家六口人使用的方餐桌桌面下三十公分处加了一个隔层并在四周加上了拉门,没有人知道,这个耗费大量时间做出来的餐桌承载了少年的梦想,在少年心中埋下了对未来橱柜设计创新的种子,让少年追寻一生。
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近日,《匠心之路》栏目组来到山东青岛这座传统文化与现代元素完美融合的海滨之城采访了当初的追梦少年高春林,当初的总角少年已经成为了青岛帝森露西娜厨具有限公司的创始人,在橱柜设计与研发上默默耕耘19年。《匠心之路》栏目了解到,多年来,高春林和他的团队坚持自主研发和原创设计,致力于满足中国家庭的厨房需求。生活在海滨城市的高春林深知潮湿环境对家居气候的影响,为此他结合橱柜的实用性和海滨城市的气候环境,将铝合金卡槽结构融入橱柜设计,利用自己独有的铝合金专利金属背插条技术增强了橱柜的防潮性能,彻底解决了潮湿环境给橱柜带来的影响。
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应用自主研发的专利技术,让产品质量无可挑剔是匠心,让产品从设计理念到实用性都独一无二是匠心!用工匠精神做事,用匠心铸就精品,这正是《匠心之路》栏目组一直想要呈现给观众的!

《匠心之路》栏目于山川河流、烟火喧嚣中寻找时代沉浮中的初心,未来还会有更多的故事,更多的感动呈现给大家。请大家和《匠心之路》栏目一起懂匠心、敬匠人,记匠品!

《匠心之路》栏目由北京中视启明文化传媒有限公司摄制团队独家拍摄完成。中视启明以“创造行业标准,让更多企业轻松选择”为使命,依托央视平台、资深摄制团队及强大的媒体资源,专注于通过创作纪实类视频帮助企业树立品牌形象,增强受众信赖。
中视启明核心团队来自于央视、知名4A广告公司、互联网及视频内容制作行业,由知名上市公司高管、央视媒体策划人、导演、摄像及强大的后期制作团队共同组建。
中视启明以北京为总部,联合全球20多个地区30多家合作伙伴完成业务和运营战略布局。拥有500家电视台资源,以及数十家主流互联网视频网站组成的融媒体全营销传播渠道。
自成立以来,拍摄制作完成700多集栏目作品,成功策划3000多个项目,用心服务4000多家客户,覆盖国内外多家知名企业,包括奔驰、强生、京东、海尔、瑞士军刀、大自然地板等。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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