铁氧体材料在IMDS中属于陶瓷玻璃吗

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

请参考！应该可以助你一臂之力。x0dx0a1）进入系统后先【查找】到你已发送的IMDS；x0dx0a2）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。x0dx0a3）修改后的IMDS编号不变，版本号会进行升级。

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。

塑料方面一般都是SGS、UL，只有汽车材料方面可能会用到IMDS。而且IMDS只是成分表，貌似塑料方面就只有MSDS有成分显示。

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

是国家标准也叫国标代号

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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。

v700低音重么，不觉得esw9超标m2,325都是开放式的。真要您这些需求满足，上ultrasone，极致，他们的旗舰都是封闭的，低端货也都是，这个价位有hfi550，dj1，icans

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。

河海大学占地面积介绍如下：河海大学总占地面积2300余亩。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年创建于南京的“河海工程专门学校”，是中国第一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、浙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”。

一线：ATI原厂，兰迪恒进，蓝宝石（ATI显卡），丽台，影驰，讯景，映众（NV的代理），艾尔沙，技嘉，微星，华硕算是全能的一线，都是以优异的做工闻名。二线：铭瑄，双敏，七彩虹，盈通， 三线：翔升，硕泰克，映泰，小影霸，昂达。

常见耳机品牌简介欧洲三大品牌AKG：国内称“爱科技”。奥地利著名的耳机话筒制造商，1947年成立于维也纳。AKG的耳机轻巧坚固舒适，声音流畅自然，中频优美迷人，声场开阔。它的经典产品有在专业领域具有极高声望的K141系列、K240系列、K270系列，HIFI耳机K240、K501、K340、K1000，无线环绕声耳机HEARO999等。目前市场上值得推荐的AKG耳机有K55、K66、K100、K240系列、K301、K401、K501、无线耳机HEARO系列。网址：cdc> http://www.akg.comc> http://www.akg.com BEYERDYNAMIC：国内称“拜亚动力”或“拜尔动力”。德国著名的耳机话筒制造商，1924年成立于柏林。Beyerdynamic耳机坚固舒适，声音忠实严谨，温暖，细节清晰。它的经典产品有世界上第一只动圈耳机DT48，专业耳机DT880、DT770、DT990、DT911，HIFI耳机DT831、DT931等。目前市场上值得推荐的型号有DT880、DT990、DT931、DT831、DT531、DT431、DT331、DT231。网址： http://www.beyerdynamic.com/ SENNHEISER：国内称“森海塞尔”。德国著名的耳机话筒制造商，成立于1945年。Sennheiser的传统风格是厚密开扬，忠实甜美而松弛的，近几年Sennheiser的产品风格开始转向清丽。它的经典产品有专业耳机HD540、HD560、HD580、HD250、HD25，HIFI耳机HD414、HD475、HD565、HD600，静电耳机系统ORPHEUS等。目前市场上值得推荐的Sennheiser耳机有HD580、HD590、HD600、HD25SP。网址： http://www.sennheiser.com 美国两大耳机品牌GRADO: 国内称“歌德”。GARDO是世界著名的HI-END耳机品牌，这是一家美国家族小厂，1955年成立于布鲁克林。GARDO的外观简洁古朴，声音富有活力，中频艳丽透彻，低频强悍。它的经典产品有HP1000、SR60、SR325、RS1等。目前市场上值得推荐的是除SR40以外的全系列产品。网址： http://www.gradolabs.com/ KOSS：国内称“高斯”。KOSS是美国一家规模很大的耳机供应商，1953年成立。KOSS的产品主要照顾中低端民用市场，声音富于力度和动感。它的经典产品有专业耳机PRO4，HIFI耳机KSC35、A250，静电耳机ESP950等。目前市场上值得推荐的KOSS耳机有ESP950、A250、KSC35、KSC50、SPORTA PRO、PORTA PRO。网址： http://www.koss.com 日本的三大耳机品牌AUDIO-TECHNICA: 国内称“铁三角”。日本的著名专业音响器材制造商，它的耳机产品以中高档HIFI耳机最为著名，在专业领域也有910、M40SF等知名产品。它的产品易于驱动，造型前卫，工艺精良，佩戴舒适，声音温暖清晰。目前市场上值得推荐的产品有艺术监听A系列，空气动态AD系列和旗舰木壳耳机W系列。 网址： http://www.audio-technica.co.jp STAX: 世界上最有名望最具影响力的静电耳机制造商，号称日本的半个HI-END品牌，成立于1938年。STAX的静电耳机价格合理，声音轻盈柔和，富有飘逸的美感，具有丰富的细节。STAX的产品线不长，所有产品都值得推荐。网址： http://www.stax.co.jp/ENG/History.html SONY：作为影音巨人的SONY，不需要任何多余的介绍。SONY的耳塞是世界知名的，它的耳机产品有经典的专业耳机MDR7506、CD900ST，HIFI耳机MDR V6，MDR V600，MDR V700DJ，MDR CD1700，MDR CD3000，MDR R10等。目前值得推荐的耳机产品有MDR CD2000、MDR CD3000。网址，请自己找吧。其它耳机品牌ALESSANDRO：国内称“爱丽丝”。这也是一家美国公司，它的产品由GARDO参与设计并制造，外观与GRADO相同，声音较GRADO更加忠实，目前它的产品有三个型号，M1、M2和MPRO，均值得推荐。网址： http://www.alessandro-products.com/ ATA：这是一家中国公司，总部设在香港，其产品主要是低端的多媒体耳机和HIFI耳机，这个品牌在国内的知名度不大，它比较有名的产品是其为LABTEC OEM的ELITE840等耳机。网址： http://www.antonio.com/ DENON：DENON公司的耳机产品有着半专业化的特点，目前最高型号是AHD950。ERGO：这是一家瑞士HI-END的小厂，目前他们有三款耳机ERGO 1、ERGO 2和ERGO AMT，前两者是传统的动圈耳机，后者采用了HELI扬声器。ERGO的耳机造型独特，声音纤细透明，细节丰富，有着自己独特的风韵。早些年这家公司使用Jecklin Float商标推出过2款动圈耳机和一款静电耳机，也有着很高的声望。网址： http://www.precide.ch/ ETYMOTIC：国内称“音特美”。美国的一家小公司，以助听器和HI-END耳塞产品为主，它的ER4系列耳塞是高档耳塞中的经典产品，它的产品声音忠实无染，ER4系列、ER6、值得推荐。网址： http://www.etymotic.com/ PHILIPS：PHILIPS有不少耳机产品，档次门类都比较齐全，最近PHILIPS推出的高档耳机SBC HP890和SBC HP910得到了玩家的肯定。MB QUART：德国老牌音响制造商，国内称“歌德”，为了与美国GRADO区别开，也称“德国歌德”。它的耳机产品以中高档的HIFI耳机和专业耳机为主，工艺好，佩戴舒适，秉承德国音响产品严谨忠实，高分析力的特点，QP400、QP200、QP160是值得推荐的型号。网址： http://www.mbquart.com PRO2：国内称“宝路”，这是一个在德国注册的台湾耳机品牌，以中低价位耳机为主，早年的PH580、PH560、PH1000等有一定的知名度，近些年来高档的新品影响不大，PH U585是其新产品的代表。网址： http://www.pro2.com.tw ULTRASONE: 这是一家德国小厂，企业主潜心研究过耳机十几年，产品主要以中高档专业耳机和HIFI耳机为主，声音具有德系耳机严谨的特点，兼顾良好的音乐感，具有较高的素质。可惜的是目前国内尚没有引进他们的产品。HFI600、HFI2000都是相当优秀的产品。网址： http://www.ultrasone.com/ 其它的品牌市场上的耳机品牌是相当多的，很多专业和民用音响企业都有自己的耳机产品，如：ROLAND、BEHRINGER、BOSE、SHURE、STATON、IXOS、JVC、PANASONIC、TECHNICS、YAMAHA、AIWA、MAXELL、FUJIKON、JENSEN、AMPHONY、XDREAM、LABTEC等，国内有创新（CREATIVE）、佳禾（COSONIC）、声丽（SOMIC）、得胜（TAKSTAR）等品牌。这些品牌我无力一一介绍，这不是说他们没有优秀的产品，耳机的世界说小也大，请大家自己去畅游吧。

耕升GeForceRTX4090的出色表现让众多玩家们感受到全新NVIDIAAdaLovelace架构的强大性能，让玩家们再次感受到NVIDIADLSS3技术对游戏的强大提升。而在耕升GeForceRTX4090发售一个月后，耕升GeForceRTX40系列家族迎来了另一个性能强大的成员：耕升GeForceRTX4080追风和耕升GeForceRTX4080炫光SOC。耕升GeForceRTX4080追风和耕升GeForceRTX4080炫光SOCGPU都基于NVIDIAAdaLovelace架构，搭载全新第三代RTCores和全新第四代TensorCore以及全新流光加速器。核心处理器型号为AD103-300/301，拥有9728个CUDA核心、304个TensorCores和76个RTCores，让游戏玩家和艺术创作者在性能和技术方面获得巨大提升。耕升GeForceRTX4080追风与耕升GeForceRTX4080炫光SOC不同的是，RTX4080追风沿用了追风系列扇叶以及经典黑红配色，侧边还有GAINWARD字样的ARGB灯效。本次测试主要以耕升GeForceRTX4080炫光SOC为主，耕升GeForceRTX4080追风将会往后推出。耕升GeForceRTX4080炫光SOC同样集成NVIDIADLSS3。DLSS3是由全新第四代TensorCores和GeForceRTX40系列GPU的全新光流加速器驱动，并拥有开创性的光学多帧生成功能，从而带来惊人的性能提升。除此之外，还有NVIDIAReflex低延迟技术提供更低延迟和更出色的响应速度，从而带来出色的制胜优势。产品图赏产品拆解耕升GeForceRTX4080炫光SOC采用全新AdaLovelace架构核心，GPU型号为AD103-300/301，拥有9728个CUDA核心、304个TensorCores和76个RTCores。基础频率为2205MHz，加速频率为2505MHz。拥有256-bitGDDR6X规格、16GB容量的显存，显存速度为22.4Gbps、显存带宽为735.7GB/s。FP16（half）为48.74TFLOPS、FP64（double）为761.5GFLOPS。在供电模组方面，耕升GeForceRTX4080炫光SOC采用了12层PCB设计、16相核心供电、3相显存供电、全新12VHPWR供电接口，能为显卡带来稳定高效的动力。短PCB设计加强散热，为显卡强劲降温。显卡功耗为320W，推荐使用750W及以上功率电源使用，保证显卡稳定持续输出功率安全运行。耕升GeForceRTX4080炫光SOC采用第二代「炫之黑曜石」散热器，支持ARGB可调灯效和接主流板厂神同步。第二代「炫之黑曜石」散热器升级由2个102mm和1个92m组合而成的强效三风扇，配合第二代耕升「炫风之刃」造形扇叶，能有效散热频率的提升幅度。耕升GeForceRTX4080炫光SOC还特别升级加量特大面积散热鳍片，内置8根复合式导热管，在热导管中加入镀镍设计加强抗氧能力，增强导热性能且延长使用寿命。穿透式金属散热背板，让显卡温度进一步下降稳定运行。产品规格耕升GeForceRTX4080炫光SOC与GeForceRTX3080Ti相比，CUDA处理器数量增加至9728个，加速频率增加至2625MHz，显存速度22.4Gbps。全新AdaLovelace架构较上一代旗舰级显卡能带来高强性能提升，最新一代DLSS3光学多帧数生成技术的应用也能让显卡在游戏和渲染展现出非凡的性能。基础性能测试正式进入测试环节，为了不让CPU和主板限制GPU本身的性能，故本次测试平台处理器采用英特尔酷睿i9-12900K搭配华硕ROGMAXIMUSZ690HERO主板；内存采用芝奇幻锋戟DDR56000Hz16GB*2；电源采用的是耕升星源G850金牌850W搭配耕升骇浪360一体式水冷，能最大程度为GPU降温和供电。驱动更新至最新的NVIDIAGameReady驱动526.72版本。这套配置足以让耕升GeForceRTX4080炫光SOC显卡能在稳定的环境下最大程度发挥出超强性能。3DMark测试数据对比首先使用3DMark软件来进行GPU各项基准测试。从测试结果上来看，耕升GeForceRTX4080炫光SOCGPU较于RTX3080Ti有明显的性能提升：FireStrike提升了46%，FireStrikeExtreme提升了52%，TimeSpy提升了55%，PortRoyal光追测试中提升了42%，FireStrikeUltra提升了48%。在与RTX3080Ti的DLSS2对比中，RTX4080的DLSS3明显有巨大的优势，帧数提升将近2倍。可见搭载了全新AdaLovelace核心架构和光流加速器的耕升GeForceRTX4080炫光SOC比上一代同级别旗舰级显卡在各方面性能都有大幅度提升。GPU-Z由检测软件GPU-Z可看到升GeForceRTX4080炫光SOC的产品规格和基本参数，以及其待机温度为31°C，功耗为7.6W。FurMark满载测试接下来使用负载软件FurMark来测试耕升GeForceRTX4080炫光SOCGPU的功耗控制能力。在测试开始之前，GPU的待机情况是功耗12W，待机温度31℃；开启负载软件压榨GPU后，等待温度与功耗表现稳定，测得最终GPU的功耗为320W，温度为67℃。耕升GeForceRTX4080炫光SOC搭载了第二代「炫之黑曜石」散热器和加量特大面积散热鳍片，穿透式金属散热背板的设计能让显卡在满载时依然能保持一个优秀稳定的温度。由软件测试可得出结论显卡功耗稳定在320W左右，在游戏测试过程中通过FrameView查看实时损耗仅为240W左右。游戏测试本次测试的游戏分别为：《微软模拟飞行》、《赛博朋克2077》、《F122》、《瘟疫传说：安魂曲》、《幻塔》、《超级人类》和《毁灭全人类2：重新探测》。以1080P、2K、4K分辨率测试各游戏性能，其中1080P、2K分辨率使用DLSS3质量模式，4K分辨率使用DLSS3性能模式。以上全部游戏都支持NVIDIADLSS3。《微软模拟飞行》首先要来进行测试的是《微软模拟飞行》，《微软模拟飞行》是NVIDIA官方公布首批支持DLSS3的游戏之一，DLSS3的帧生成模式能大幅提升游戏性能优化游戏体验。在实机测试中，极高画质4K分辨率下，RTX4080能跑到90帧左右，2K分辨率下也能跑到89帧上下。而开启DLSS3帧生成模式后，帧数有了明显的区别。在4K分辨率下，RTX4080可以跑到137帧的成绩，2K分辨率更是能跑到182帧的优秀成绩。在DLSS3的提升下，玩家可以在游戏中流畅地欣赏世界各地的优美风景。《赛博朋克2077》作为光线追踪效果最好的游戏之一，《赛博朋克2077》也理所应当成为本次游戏测试的项目。《赛博朋克2077》同时也是首批支持DLSS3技术的游戏，DLSS3所带来的巨幅提升能让玩家们流畅地浏览夜之城的夜色。在极高画质光线追踪最高的设置下，不开启DLSS技术4K分辨率下只能跑到25帧，2K也只能跑到56帧，而在1080P下则可以跑到81帧的成绩。在开启DLSS3帧生成模式后，帧数有了巨大的飞跃：4K分辨率下能跑到110帧，2K分辨率跑到148帧，1080P则可以跑到198帧，开启DLSS3后的帧数成绩足以让玩家畅玩夜之城。在游戏测试的过程中，许多玩家担心显卡的功耗问题，但是在实际游戏测试的过程中，通过FrameView实时监测显卡功率，发现显卡实际运行功耗较低，游戏过程中温度也趋于正常稳定的温度。可见得益于RTX4080的散热模组使得显卡持续保持在一个安全稳定的运行状态。《F122》《F122》作为首批支持DLSS3里面唯一的赛车游戏，被诸多赛车游戏玩家寄予厚望。游戏本身的性能表现就已经十分不错，在经过DLSS3的优化过后，游戏性能则是更上一层楼。在极高画质光线追踪开启4K分辨率下，游戏依然能保持106这样一个不错的帧数，2K分辨率下能跑到199帧，1080P下更是能跑到288帧。虽然这样的帧数已经足够支持玩家游戏，但是在DLSS3的优化下，游戏帧数能跑到一个更高的程度。开启DLSS3帧生成模式后，4K分辨率下能跑到179帧，2K分辨率下能跑到253帧，1080P下更是能跑到329帧，性能提升接近2倍。《瘟疫传说：安魂曲》（左：DLSS3光学多帧关闭右：DLSS3光学多帧开启）《瘟疫传说：安魂曲》作为10月份的新游戏，也率先支持NVIDIADLSS3技术。游戏中自带光线追踪效果，为游戏画面带来极大的画质提升，同时NVIDIADLSS3帧生成模式能给游戏带来大幅的性能提升。在极高画质4K分辨率下，游戏帧数为87帧，2K分辨率下为136帧，1080P下为165帧。在开启DLSS3帧生成模式后，游戏性能获得大幅提升，4K分辨率下可以跑到130帧，2K分辨率可以跑到185帧，1080P更是可以跑到247帧。游戏过程中没有任何卡顿闪退等现象出现，达到完美运行的状态。《幻塔》《幻塔》是一款支持NVIDIA光线追踪和DLSS3的游戏，光线追踪的加持让游戏呈现出拟真的光线物理效果，带来逼真的画面。在游戏测试中可以看到，RTX4080在极高画质光线追踪开启DLSS关闭时，4K分辨率下仅有44帧，RTX3080Ti仅有29帧。而在2K分辨率下，RTX4080就有91帧，1080P下更是有157帧。而开启DLSS3后，帧数就实现了质的飞跃，在4K分辨率下有153帧，在2K分辨率下有235帧，在1080P下更是有319帧，帧数提升近两倍。《超级人类》在《超级人类》中，RTX4080表现出了其强大的性能优势。在与RTX3080Ti的对比中可以看到，RTX4080与RTX3080Ti有明显的性能差距。在极高画质DLSS关闭的情况下，4K分辨率RTX4080能跑到123帧，2K分辨率能跑到233帧，1080P下能跑到289帧。当DLSS3帧生成技术开启的时候，帧数就有一个明显的涨幅。RTX3080Ti平均涨幅为46-78帧，而RTX4080则是最高能涨105帧，可见对比DLSS2，DLSS3对游戏的性能提升是十分强大的。《毁灭全人类2：重新探测》在《毁灭全人类2：重新探测》中，RTX4080的表现依旧优异。在这款游戏中，DLSS3的提升十分显赫，在极高画质DLSS关闭4K分辨率下，游戏只有85帧的成绩，2K分辨率下能跑到108帧，1080P能跑到119帧。而在极高画质DLSS3开启的情况下，4K分辨率下则是能跑到160帧，2K分辨率下则是能跑到227帧，1080P下也能跑到244帧。与关闭DLSS技术相比，性能有接近2倍的提升。11月15日GeForceRTX4080发布时，将已有10款DLSS3游戏发布：1.《瘟疫传说：安魂曲》（APlagueTale:Requiem）2.《光明记忆：无限》（BrightMemory:Infinite）3.《毁灭全人类2：重新探测》（DestroyAllHumans!2-Reprobed）4.《暗影火炬城》（F.I.S.T.:ForgedinShadowTorch）5.《F122》6.《逆水寒》（Justice）7.《生死轮回》（Loopmancer）8.《漫威蜘蛛侠：重制版》（Marvel"sSpider-ManRemastered）9.《微软模拟飞行》（MicrosoftFlightSimulator）10.《超级人类》（SUPERPEOPLE）游戏更新DLSS3的速度特别快，往后将会有更多游戏上线时同步支持DLSS3，玩家们可以在游戏发售时即可享受到DLSS3所带来的性能提升。总结作为耕升GeForceRTX40系列家族的新成员，耕升GeForceRTX4080炫光OC沿用的40系列全新的NVIDIAAdaLovelace架构，搭载全新第三代RTCores和全新第四代TensorCore以及全新光流加速器，为游戏和设计带来性能提升。耕升GeForceRTX4080炫光SOC与上一代旗舰级显卡相比，CUDA处理器数量增加至9728个，加速频率增加至2625MHz。在满载测试中，显卡满载温度为67°C，满载功率为320W，而在实际游戏测试中功耗为240W左右，玩家们使用RTX4080进行游戏时不用担心高功耗的问题。在游戏测试中，RTX4080在本次测试的7款游戏与上一代旗舰显卡对比中都表现出色。帧数均有明显的涨幅，帧数均能提升1-2倍。在开启DLSS3帧生成模式后，帧数对比更加明显，不少游戏都能跑出200+帧的高帧数。目前支持DLSS3的游戏名单正持续更新中，往后众多新游戏将同步支持DLSS3，玩家们将会在游戏上线之时就能享受到DLSS3帧生成技术所带来的非凡性能提升！NVIDIADLSS3作为NVIDIADLSS的最新技术，不仅能为各位玩家带来更高效流畅的游戏体验，还可以应用在各个行业以及领域，推动人工智能AI的发展。除此之外，NVIDIAStudio全套创意应用，包括NVIDIAOmniverse、NVIDIABroadcast、NVIDIACanvas和NVIDIARTXRemix，也在主播、建模、专业设计等不同领域发光发热。

”宇多“，我汗....人家明明姓宇多田

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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、

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

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

无毒无味很难做到。其他的条件润滑机油比较符合。

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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