塑胶imds建立需要什么资料?MSDS除外!

如果您的IMDS密码被封锁了，可能会有以下几种常见情况和解决方案：密码输错多次导致封锁：如果您在短时间内连续尝试多次输入错误的密码，可能会触发系统安全机制，将您的账户封锁。此时，您应该停止输入密码并等待一段时间（通常为数分钟至数十分钟不等），然后再尝试重新登录。账户被锁定或被禁用：如果您的IMDS账户被锁定或被禁用，通常是因为您的账户存在安全问题或违反了系统规则。您需要联系相关管理员或客服人员，了解具体的账户状态和解锁或恢复账户的流程。网络问题导致无法登录：有时候，IMDS账户密码封锁可能也是因为网络连接不稳定或故障，导致无法正常登录。您可以尝试更换网络环境、清除浏览器缓存或使用其他设备登录，看是否能够解决问题。总之，如果您的IMDS账户密码封锁了，建议先了解具体的封锁原因，再采取相应的解决方案。如果无法自行解决，您可以联系相关技术支持或客服人员寻求帮助。

是一个汽车产品成份的数据库通过一级一级的提交，最终可以构成整车的材料

请参考！应该可以助你一臂之力。1）进入系统后先【查找】到你已发送的IMDS；2）点击【拷贝】，随后出现新画面后点击【新版本】，建立新版本后可进行随意修改。3）修改后的IMDS编号不变，版本号会进行升级。

IMDS简单介绍： IMDS英文全称为：Inernational Material Data System,是一个第三方进行材料成分认可的机构。网站地址为:http://mdsystem.com IMDS 是汽车产业中关于零件和材料的数据库系统. 它是由汽车制造公司奥迪, 宝马, 戴姆勒-克莱斯勒, 福特, 欧宝, 保时捷, 大众以及瑞典的沃尔沃汽车集团联合开发的. 期间又有其他汽车制造商加入了该联盟, 并且和其他有意加入IMDS的企业正在磋商中. IMDS 保存并维护所有在汽车制造过程中所用的相关材料信息. 只有这样才能履行经由国家及国际标准，法律和规章赋予给汽车制造商及其供应商的各项义务. 使用IMDS向客户提供资料优点： 1. 汽车行业的整车企业和零部件企业，包括一级供应商，二级供应商等都可以使用。 2. 供应商只需使用IMDS一个系统便可向多个厂商提供零件资料 3.只使用一个中心系统可使供应商减低成本 4.其本身的数据库可以接收IMDS的资料结构,以便改善其功能 5.IMDS 可以帮助符合全国和欧洲 (such as the European End-of-Life Vehicles Directive (2000/53/EC)的检验标准; 也可以保证福特的物质管理标准(RSMS）

务必先找到MSDS资料不，一般物质的CAS NO均有的，实在没有的话，请在IMDS申报系统的基本物质输入中，输入材质的名称和别名进行查找，部份物质是属于SYSTEM=CAS NO的，查找到相对应的采用便是。

在创建--材料数据表--接受状态信息中直接按 添加接受人按钮 添加就行了。

对于材料维护不太懂。复制功能的升版还是在操作中遇到过的。比如一个产品，原来有5个零件组成，已经在IMDS上提交过，现在呢，需要增加1个零件，创建新的IMDS。这时候用复制这个功能就很好用了。选中原来的MDS——复制——新版本——在此基础上添加上增加的那个零件，下一步下一步，你会发现这是与原版本ID相同，版本号提高的MDS。好处呢就是省去了再重新一个零件一个零件的重新创建添加（尤其产品包括大于3个以上零件或材料的）。而且也能通过版本号上看出产品的更改次数。（ID/1，ID/2，ID/3……）

IMDS英文全称为：International Material Data System（国际材料数据系统）,是一个第三方进行材料成分认可的机构。IMDS 是汽车产业中关于零件和材料的数据库系统。 它是由汽车制造公司奥迪， 宝马，戴姆勒-克莱斯勒, 福特， 欧宝， 保时捷， 大众以及瑞典的沃尔沃汽车集团联合开发的。 期间又有其他汽车制造商加入了该联盟， 并且和其他有意加入IMDS的企业正在磋商中。IMDS 保存并维护所有在汽车制造过程中所用的相关材料信息。 只有这样才能履行经由国家及国际标准，法律和规章赋予给汽车制造商及其供应商的各项义务。同时，每个供应商都具有一个ID，用以识别所提交材料的供应商。

这个没有什么优缺点，就是汽车行业的一个工具而已，你做汽车行业就必须要有这个系统，否则产品不能出口，国内的叫CAMDS，是针对ELV开发的系统

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用Flash转换一下就行了。

请参考！应该可以助你一臂之力。1）进入系统后先【查找】到你已发送的IMDS；2）点击【拷贝】，随后出现新画面后点击【新版本】，建立新版本后可进行随意修改。3）修改后的IMDS编号不变，版本号会进行升级。

先查找到要修改的材料，点上面的红色删除按钮，或者点到蓝色的物质，点击右键删除也可以

要技术部门或者工程来负责的，因为其它的人也分不清楚产品 的材料，不过不管谁负责都一定要培训后，再做

这个是2018年6月开始的新的政策，就是对所有账户的联系人都需要进行确认，你直接点一下管理，再点联系人，再点查找，再找到需要的联系人，点击修改，点击下面的发送邮件确认，这时查看一下邮箱，就能看到刚刚收的邮件，点击下面的链接，打开网页，然后点击同意，即可激活联系人！

务必先找到MSDS资料不，一般物质的CAS NO均有的，实在没有的话，请在IMDS申报系统的基本物质输入中，输入材质的名称和别名进行查找，部份物质是属于SYSTEM=CAS NO的，查找到相对应的采用便是。

镀锡在IMDS中需建立一种材料，材料分类中应该为4.2 Other specal metals.

只有公司才有权力申请注册IMDS，你这个同事应该是用别的公司提交给你的客户的，这样不太好，因为客户那边会显示是他们公司的名称，客户也不会批准。

不锈钢是高合金钢：首先：不锈钢是是碳元素和金属元素组合的化学物质，为了保持耐腐蚀性能，其中含碳最多不超过1.2％，不锈钢中主要的合金有：CrNi、Ti、Mn、N、Nb、Mo、Si、Cu等，合金的总量在10％-28％之间

铁氧体和玻璃性质有点接近

是国家标准也叫国标代号

无毒无味很难做到。其他的条件润滑机油比较符合。

您说的是Ultrasone吗？参见：http://zh.wikipedia.org/wiki/德国极致耳机

担任下列专家委员会委员：　（1）中国计算机学会杰出会员、资深会员（2）中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员（3）中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员（4）中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会委员（5）中国人工智能学会机器学学习专业委员会委员（6）中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会常委委员（7）江苏省计算机学会人工智能专业委员会常委委员（8）江苏省计算机学会大数据专家委员会委员担任下列国际期刊编委：（1）《IJCI: International Journal of Collaborative Intelligence》主编（2）《JDCTA: Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编（3）《JCIT: Journal of Convergence Information Technology》编委（4）《AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences》编委（5）《IJACT: International Journal of Advancements in Computing Technology》编委（6）《JCP: Journal of Computers》编委（7）《JSW: Journal of Software》编委（8）《IPL:CInformation Processing Letters》编委（9）《AMIS: Applied Mathematics & Information Sciences》编委担任下列国际期刊特约编辑：（1）《Applied Mathematics & Information Sciences》特约编辑(Guest Editor)（2）《INFORMATION》的特约编辑(Guest Editor)（3）《Neurocpmputing》特约编辑(Guest Editor)（4）《The Scientific World Journal》的特约编辑(Guest Editor)（5）《Mathematical Problems in Engineering》的特约编辑(Guest Editor)（6）《Journal of Computers (JCP)》特约编辑(Guest Editor)（7）《Journal of Software (JSW)》特约编辑(Guest Editor)（8）《Journal of Networks (JNW)》的特约编辑(Guest Editor)担任下列国际SCI源刊特约审稿专家：（1）《Journal of Information Science》（2）《Applied Soft Computing》（3）《Information Sciences》（4）《Computational Statistics and Data Analysis》（5）《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（6）《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》（7）《Neurocpmputing》（8）《Soft Computing》（9）《Pattern Recognition》（10）《Pattern Recognition Letters》担任下列国内核心期刊审稿专家：（1）《计算机学报》（2）《软件学报》（3）《计算机研究与发展》（4）《中国科学》（5）《电子学报》（6）《模式识别与人工智能》（7）《计算机科学》（8）《小型微型计算机系统》（9）《计算机应用研究》（10）《计算机工程与科学》（11）《微电子学与计算机》担任下列国内外会议PC Chair or Member：（1）全国智能信息处理学术会议（NCIIP）程序委员会主席（2）江苏省人工智能学术会议程序委员会主席（3）201220132014年信息、智能与计算国际研讨会主席（4）粒度计算国际会议程序委员会委员（5）智能信息处理国际会议程序委员会委员（6）中国机器学习会议程序委员会委员（7）中国粗糙集与软计算、中国粒计算、中国Web智能联合会议程序委员会委员等。丁世飞.研究方向模式识别与人工智能机器学习与数据挖掘粗糙集与软计算粒度计算感知与认知计算丁世飞.学术成果已完成的项目：1. 2001-2003参加并完成国家自然科学基金项目“信息模式识别理论及其在地学中的应用”的研究（项目编号: 40074001）2. 1999-2001主持完成省教育厅项目“信息模式识别理论及其在害虫预测预报中的应用研究”3. 1998-2000主持完成省教育厅项目“农作物病虫害现代生物数学预报技术研究”4. 2005-2006主持中国博士后科学基金项目“视感知学习理论及其应用研究”（No.2005037439）5. 2004-2006主持山东省作物生物学国家重点实验室开放基金项目“山东省玉米病虫害数字模式分类的研究”（No.20040010）6. 2006-2008参加国家自然科学基金项目“多元数据的信息模式研究与地学数据分析”（No.40574001）7. 2006-2009参加国家863高技术项目“基于感知机理的智能信息处理技术”(No. 2006AA01Z128)8. 2007-2010主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“基于认知的模式特征分析理论与算法研究”(No.IIP2006-2)9. 2010-2012主持江苏省基础研究计划（自然科学基金）项目“面向高维复杂数据的粒度知识发现研究”(No.BK2009093)10.2011-2012主持北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题 “粒度SVM方法与应用研究”11. 2010-2012参加国家自然科学基金项目“分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究”(No.60975039)12. 2011-2013主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“高维复杂数据的粒度支持向量机理论与算法研究”(No.IIP2010-1)目前正在进行的项目：1. 2013.1-2017.12主持国家重点基础研究发展计划（973计划）课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502)2. 2014.1-2017.12主持国家自然科学基金项目“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究” (No. 61379101)3. 2011.1-2013.12参加国家自然科学基金项目“多元空间的模式分析方法研究及其在测量中的应用”(No.41074003)已出版著作：1. 丁世飞,靳奉祥,赵相伟著. 现代数据分析与信息模式识别. 北京:科学出版社,20122. 丁世飞编著. 人工智能. 北京: 清华大学出版社, 20103. 史忠植著. 知识工程. 北京: 清华大学出版社, 2011 (丁世飞等参编)4. 史忠植著. 神经网络, 北京: 高等教育出版社, 2009 (丁世飞, 许新征等参编)　　已发表论文： 2014年[1] Shifei Ding, Hongjie Jia, Liwen Zhang, Fengxiang Jin. Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints. Neural Computing and Applications, 2014,24(1):211-219. (SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hongjie Jia, Jinrong Chen, Fengxiang Jin. Granular Neural Networks.Artificial Intelligence Review, 2014,41(3): 373-384. (SCI, EI)[3] Shifei Ding, Huajuan Huang, Xinzheng Xu, Jian Wang. Polynomial Smooth Twin Support Vector Machines. Applied Mathematics & Information Sciences, 2014, 8(4) (SCI,EI)[4] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. Track on Intelligent Computing and Applications. Neurocomputing, 2014, vol.130, 1-2.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Xiaopeng Hua. Recursive least squares projection twin support vector machines. Neurocomputing, 2014, vol.130, 3-9. (SCI, EI)[6]花小朋,丁世飞. 局部保持对支持向量机. 计算机研究与发展, 2014, 51(3)(EI)　　2013年[1] Xinzheng Xu, Shifei Ding, Weikuan Jia, Gang Ma, Fengxiang Jin. Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS). Neural Computing and Applications, 2013,22(1):187-193.(SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hui Li, Chunyang Su, Junzhao Yu, Fengxiang Jin. Evolutionary artificial neural networks: a review. Artificial Intelligence Review, 2013, 39(3):251-260. (SCI, EI)[3] Li Hui, Ding Shifei. Research of Individual Neural Network Generation and Ensemble Algorithm Based on Quotient Space Granularity Clustering. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(2):701-708. (SCI, EI)[4] Hui Li, Shifei Ding. Research and Development of Granular Neural Networks. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(3):1251-1261.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Bingjuan Qi, Hongjie Jia, Hong Zhu. Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion. Neural Computing and Applications, 2013, 22 (Suppl 1):405-410. (SCI, EI)[6] Shifei Ding, Yanan Zhang, Jinrong Chen, Weikuan Jia. Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2):293-297.(SCI, EI)[7] Hua-juan Huang, Shi-fei Ding, Zhong-zhi Shi. Primal least squares twin support vector regression. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 2013, 14(9):722-732. (SCI, EI)[8] Shifei Ding, Youzhen Han, Junzhao Yu, Yaxiang Gu. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation. Neural Computing and Applications, 2013, 23(suppl 1):S139-S144(SCI, EI)[9] 黄华娟,丁世飞. 多项式光滑孪生支持向量回归机. 微电子学与计算机, 2013, 30(10):5-8.[10] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557.[11] 贾洪杰,丁世飞.基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法.南京大学学报.自然科学版,2013, 49(5):619-627.[12] Hong Zhu,Shifei Ding, Xinzheng Xu, Li Xu. A parallel attribute reduction algorithm based on Affinity Propagation clustering. Journal of Computers, 2013, 8(4):990-997. (EI)[13] Hong Zhu, Shifei Ding, Han Zhao, Lina Bao. Attribute granulation based on attribute discernibility and AP algorithm. Journal of Software, 8(4):834-841.(EI)[14] Yanan Zhang, Shifei Ding, Xinzheng Xu, Han Zhao, Wanqiu Xing. An Algorithm Research for Prediction of Extreme Learning Machines Based on Rough Sets. Journal of Computers, 2013, 8(5): 1335-1342.(EI)[15] Hui Li, Shifei Ding. A Novel Neural Network Classification Model based on Covering and Affinity Propagation Clustering Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(7):2565-2573. (EI)[16] Shifei Ding, Junzhao Yu, Huajuan Huang, Han Zhao. Twin Support Vector Machines Based on Particle Swarm Optimization. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2296-2303. (EI)[17] Huajuan Huang,Shifei Ding, Fulin Wu. Invasive Weed Optimization Algorithm for Optimizating the Parameters of Mixed Kernel Twin Support Vecotr Machines. Journal of Computers, 2013, 8(8): 2077-2084. (EI)[18] Hongjie Jia, Shifei Ding, Hong Zhu, Fulin Wu, Lina Bao. A Feature Weighted Spectral Clustering Algorithm Based on Knowledge Entropy. Journal of Software, 2013, 8(5): 1101-1108. (EI)[19] Tongfeng Sun, Shifei Ding, Zihui Ren Novel Image Recognition Based on Subspace and SIFT. Journal of Software, 2013, 8(5): 1109-1116.(EI)[20] Shifei Ding, Fulin Wu, Ru Nie, Junzhao Yu, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Quantum Particle Swarm Optimization. Journal of Software, 2013, 8(7): 1743-1750. (EI)[21] Ding Shifei, Zhang Yanan, Xu Xinzheng, Bao Lina. A novel extreme learning machine based on hybrid kernel function. Journal of Computers,2013, 8(8):2110-2117.(EI)[22] Shifei Ding, Huajuan Huang, Ru Nie. Forecasting Method of Stock Price Based on Polynomial Smooth Twin Support Vector Regression. Lecture Notes in Computer Science, 2013, Volume 7995, 2013, pp 96-105. (EI)2012年[1]Shifei Ding, Hong Zhu,Weikuan Jia,Chunyang Su. A survey on feature extraction for pattern recognition.Artificial Intelligence Review,2012, 37(3):169-180. (SCI, EI)[2] Shifei Ding,Li Xu,Chunyang Su,Fengxiang Jin. An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Computing and Applications, 2012, 21(2):333-336. (SCI, EI)[3] Shifei Ding,Bingjuan Qi. Research Of granular support vector machine. Artificial Intelligence Review, 2012, 38(1):1-7. (SCI, EI)[4] Xin-zheng XU, Shi-fei DING, Zhong-zhi SHI, Hong ZHU. Optimizing radial basis function neural network based on rough sets and affinity propagation clustering algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics), 2012,13(2):131-138. (SCI, EI)[5] Bingjuan Qi,Shifei Ding, Huajuan Huang, Junzhao Yu. A Support Vector Extraction Method based on Clustering Membership.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(13):1-10. (EI)[6] Chang Tong, Shi-fei Ding, Hong Zhu, Hongjie Jia. A Granularity Attribute Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix. International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012, 4(12):213-221. (EI)[7] Xiaopeng Hua, Shifei Ding. Matrix Pattern Based Projection Twin Support Vector Machines. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):172-181. (EI)[8] Junzhao Yu, Shifei Ding, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Rough Sets. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):493-500. (EI)[9] Huajuan Huang, Shifei Ding. A Novel Granular Support Vector Machine Based on Mixed Kernel Function. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):484-492. (EI)[10] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Computers, Journal of Computers, 2012, 7(10):2351-2353.(EI)[11] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Networks, 2012, 7(7):1007-1008.(EI)(被EI收录, 收录号:20123415368412)[12] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Software, 7(9):1923-1924. (EI)[13] Shifei Ding, Zhentao Yu (Guest editorial). Special Issue: Advances in Computers and Electronics Engineering. Journal of Computers, 2012, 7(12):2851-2852. (EI)[14]丁世飞, 朱红, 许新征, 史忠植. 基于熵的模糊信息测度研究. 计算机学报, 2012.35(4):796-801(EI).[15] 朱红,丁世飞, 许新征. 基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法. 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2638-2644 (EI)[16] 许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红.一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法. 模式识别与人工智能, 2012,25(6): 909-915(EI)[17] 马刚,丁世飞, 史忠植. 基于极速学习的粗糙RBF神经网络. 微电子学与计算机, 2012, 29(8):9-14.2011年[1]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI,EI).[2]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[3]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI, EI).[4]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[5]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[6]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[7]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[8]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[9]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[10]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[11]Shifei DING, Jinrong CHEN, Xinzheng XU, Jianying LI. Rough Neural Networks: A review. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(7): 2338-2346(EI).[12]Shifei Ding, Xinzheng Xu, Hong Zhu. Studies on Optimization Algorithms for Some Artificial Neural Networks Based on Genetic Algorithm (GA). Journal of Computers, 2011, 6 (5):939-946 (EI).[13]Shifei DING, Yaxiang GU. A Fuzzy Support Vector Machine Algorithm with Dual Membership Based on Hypersphere. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(6): 2028-2034 (EI).[14]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述. 电子科技大学学报,2011, 40(1): 2-10 (EI).[15] 贾伟宽, 丁世飞, 许新征, 苏春阳, 史忠植. 基于Shannon熵的因子特征提取算法研究. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 327-331 (EI).2010年以前[1] Shifei Ding, Weikuian Jia, Xinzheng Xu, et al. Neural Networks Algorithm Based on Factor Analysis. Lecture Notes in Computer Science, Vol.6063/2010, pp.319-324 (EI).[2] Shifei Ding, Weiku

森海的耳机是暖声圆润厚实铁三角耳机是日系染锐AKG耳机是清晰锐媚拜亚动力歌德天龙sony等等都不做介绍了。这里有几个问题楼主不要慌，也不要忙。第一你的SKULLCANDY这个也是头戴吧，有一点你原来上过耳放没有？第二低频好的耳机一般都是日系，XB700XB1000都是不错的选择不过想很HI就必须上耳放。外观很大。第三户外的话一般都是便携为主的不知道你喜欢AKGK4K5系列的，K450低频可以量也有也正酣。K5系比K4系略清晰。第四森海是这个价位都接近HIFI了就是高保真HD595可以因为买这个耳机要上耳放价格差不多都2000了。频响不怎么高。出街也不怎么好，不如XB700我觉得你的话可以考虑下极致的耳机，如果森海AKG属于宝马奔驰哪无疑极致就属于劳斯莱斯迈巴赫了极致UltrasoneZino这是极致的低端，极致耳机以宏大声场3D效果著称。有60多样专利技术。这个耳机售价600多左右，您在买个便携耳放600多也就1200或者直推。这个耳机40MM单元。魔声不推荐假货很多，而且清晰度不高，低频混，没鼓点、

Akg

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Beast的耳机吧，最出名了，像我这种平时听听音乐什么的，苹果的AirPods就够了。

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河海大学2022年全国排名为54名。河海大学，简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，经、管、文、理、法、艺、教、农等多学科协调发展的中华人民共和国教育部直属全国重点大学。教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建高校，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校，全国首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位。河海大学的前身可以追溯到1915年张謇创建于南京的“河海工程专门学校”，是中国首所培养水利人才的高等学府。

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应该是《这个是僵尸吗》

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545手机可推，550偏高音调向，就这两个的话，推荐545，其次听流行，头戴的话，推荐歌德，不过需要自己去实体店试听一下

说到Signature Pro及Edition系列的Hi-end耳机市场，Michael认为现时人们的确愿意付出更多去买耳机，而且亦渐渐便携化，他更说「Thanks to Steve Jobs」，令更多人购买高质素的器材，而购买的由喇叭变成耳筒。此外，他们在日本已成为Hi-end耳机市场领导者之一，最初在欧洲推出Edition 8时，人们认为以这个售价购买便携耳机是不太恰当，不过後来市场反应说他们做对了。事实上这个念头也是来自日本，事源他们在日本看到人们将Edition 9的耳机线剪短再接上，令他们感到便携耳机市场在亚洲区的价值，而Michael也感到香港的耳机市场比邻近地区蓬勃。谈及将来的发展，Signature其他型号将在明年推出，预期还有机会推出如Zino这类小型耳筒，不过详情还要保密。回到耳机本身的声音特性，Andreas认为Signature Pro自然及高还原度的特性，因此胜任不同的音乐，Rock、Classical、Jazz也可。跟Pro900相比，Signature Pro拥有更线性的表现，而临场感也更优胜。在声音调校立场上，Andreas表示除了数据外，还要亲身测试，问及参考器材，他说在Ultrasone的实验室中，会应用到SPL、Lehmann Audio、Violectric及Grado的耳扩，透过不同特色的器材作参考，再经过反覆测试，得到更准确的结果。当然用家之後也可根据自己的喜好选择耳扩，来获得自己喜欢的声音。这次展示的已是投产前的样本，基本上与完成品接近一样，笔者简单的试听一会，播放《雪狼湖》K2HD版本中《花与琴的流星》及《等了又等》，声音密度甚高，细节丰富，而且层次鲜明，音场有深度而富连贯性，像Edition 9亦带点Edition 8的感觉。虽然机身上有SN，不过Signature Pro并非限量产品，而用家最关心的售价，Michael表示大约会在1万港元以内，详情会在11月发布时一同公布。

蓝牙耳机丢了怎么定位?蓝牙耳机这东西真的很容易丢，东西又小，有时候放在哪都不知道。你们蓝牙耳机丢了怎么定位呢，我来告诉大家吧蓝牙耳机丢了怎么定位?一般的蓝牙耳机根本没有定位功能，丢了就无法找回。但是苹果无线耳机可以定位找回，1.在“App Stprre”搜索“查找我的iPhone”。2.下载并打开，登陆界面输入自己的苹果账号和密码进入。3.这时可以看到自己的airpods，进入操作界面，可看到耳机所处位置。

河海大学属于全国重点大学档次。河海大学是我国211工程建设学校，该校坐落在江苏省南京市，是一所以水利为特色，以工科为主，多学科协调发展的一所全国重点大学。河海大学（Hohai University），简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，多学科协调发展的教育部直属，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建的综合性全国重点大学，是国家首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校，入选国家“111计划”“卓越工程师教育培养计划”、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地、全国高校实践育人创新创业基地。

下载地址私信你了，点击右上消息可以看到。

当然是BOSE，没得说。

你确定不是马拉西亚的“辉煌条纹”（Jalur Gemilang）？？而是MD的星条旗？？

河海大学属于211中属于中上水平。根据校友会中国大学排行榜得知，2022年河海大学排名全国第40位，2021年排名全国第37，是一所实力强劲的6星级世界高水平大学。河海大学的水利专业是非常强的，校友会2022中国大学水利水电工程专业排名中河海大学位居第一。河海大学（Hohai University），简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，经、管、文、理、法、艺、教、农等多学科协调发展的中华人民共和国教育部直属全国重点大学，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建高校，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校，全国首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位 ，入选国家“111计划”、“卓越工程师教育培养计划”、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地、全国高校实践育人创新创业基地。2021年6月学校官网信息显示，学校在南京市、常州市设有西康路校区、江宁校区和常州校区；其中研究生15642名，普通本科生20502名，成人教育学生18591名，留学生1177名。

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XFX讯景 影驰 华硕 技嘉 微星 丽台 耕升 还有之前的艾尔莎 在大陆的话首选 讯景和影驰

现在很难找到啊，不好意思帮不了你了。

耕升官网要看自己什么系统再下..http://www.gainward.com.cn/script/download.php?vgapro=136驱动家园耕升GT240红翼版驱动http://www.qdjyz.cn/qudong/20100122/189-20798.html再不然就是你玩的游戏配置有点高，你的电脑配置可能是刚刚好，导致过载，用的时间长的话，现在可能是显卡芯片有受损的状况。建议更新，维修可能不值！ 什么系统的...XP的么？XP的是http://www.nvidia.cn/object/winxp-257.21-whql-driver-cn.htmlWINDOWS 7 32的http://www.nvidia.cn/object/win7-winvista-32bit-257.21-whql-driver-cn.html还不行自己到NVIDIA Home 网站去看下http://www.nvidia.cn/page/home.html 那就没办法了....买显卡时带的驱动没用？NVIDIA官方耕升官网那就米办法了.驱动精灵.驱动之家都去看下没有就彻底米办法了.. 你的directx有问题错误为 创建纹理失败 D3D无效错误开始菜单->运行->输入“dxdiag”看下DirectX的版本，然后再看下你的D3D加速功能有没有开启，在显示那个选项里。如果没有请开启。还有就是你的DirectX版本太低的话这样的游戏也运行不了，而且你是WIN98系统最多好像只能支持到DirectX 7.0 这样的版本不是什么游戏都可以玩的。给你最好的建议是换操作系统为XP，然后升级DirectX版本到9.0C以上。现在买的GHOST安装盘可以一次性替你解决 还没用那就不知道了....无语..你怎么会买这显卡啊耕升GT240啊..还不如七彩虹的了..

马来西亚（Malaysia）国旗又被称为“辉煌条纹”（Jalur Gemilang）。是马来西亚的国家主权象征之一。国旗由十四道红白相间的横条所组成，左上角为蓝底加上黄色的新月及十四芒星图案。长宽比例为2：1。这道旗帜自1963年9月16日马来西亚成立时正式开始启用。马来西亚国旗又被称为‘辉煌条纹"（Jalur Gemilang）上由14道红、白横条，原代表全国14个州，自马来西亚在1965年独立后代表全国13个州和政府，14个尖角的星象征全国的团结。

河海大学不是985工程高校，是211工程高校。河海大学（Hohai University），简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，经、管、文、理、法、艺、教、农等多学科协调发展的教育部直属全国重点大学，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建高校。是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校，全国首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位，入选国家“111计划”、“卓越工程师教育培养计划”、国家级大学生创新创业训练计划。国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地、全国高校实践育人创新创业基地。河海大学的前身可以追溯到1915年张謇创建于南京的“河海工程专门学校”是中国首所培养水利人才的高等学府。1924年与国立东南大学工科合并成立河海工科大学，1927年并入国立第四中山大学，后更名为国立中央大学、南京大学。1952年南京大学水利系、交通大学水利系、同济大学土木系水利组。江大学土木系水利组以及华东水利专科学校合并成立“华东水利学院”。1960年被中共中央认定为全国重点大学。1985年恢复传统校名“河海大学”。据2023年4月学校官网显示，学校有西康路、江宁、常州3个校区，占地面积2464亩，下设20个院系，开设71个本科专业，有教职工3535名，16个博士后流动站，42个学位授权点；有各类学历教育在校学生55912名。

以群体智能算法中的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和所在课题组提出的量子行为粒子群优化(quantum-behaved PSO, QPSO)算法为研究对象，从这两种算法的理论和实际应用出发，对它们的理论基础及性能改进方法做了深入的研究，并将它们应用在工程优化问题中以验证算法的优化能力。围绕这些研究内容，已在国内外权威刊物上发表论文22篇，其中SCI(E)检索的论文11篇，EI检索的论文7篇。作为第二著作者，于2011年8月出版了专著《量子行为粒子群优化：原理及其应用》；作为主要撰写人，参与完成了英文学术专著“Particle Swarm Optimization: Classical and Quantum Perspectives”的撰写工作。目前已授权发明专利2项，软件著作权1项。于2011年作为负责人得到了国家自然科学基金项目的资助，另外还主持了教育部自主科研项目1项、江苏省自然科学基金项目1项、江南大学青年科学基金项目1项和江南大学科学基金项目1项，目前还参与国家自然科学基金面上项目1项。现为IEEE Computer Science Society、IEEE Computational Intelligence Society会员。

加上山寨厂!太多了都 数不清!这些厂多位于广东和江苏