检索结果-南通市图书馆

2006年

作者：韩瑞斌

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韩瑞龙花鸟画作品

名作欣赏 2012年第21期 1+177-178页

作者：韩瑞龙太原市万柏林区美术家协会山西北方草书研究院霍春阳传统艺术研究会太原理工大学宣传部

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闫秋羽、韩瑞作品

上海纺织科技 2020年第12期 71-71页

作者：闫秋羽韩瑞常州大学怀德学院常州大学

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闫秋羽韩瑞景观设计作品

上海纺织科技 2020年第12期48卷 71-71页

作者：闫秋羽韩瑞常州大学怀德学院常州大学

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韩瑞作品

书法 2018年第8期 147-147页

作者：韩瑞

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韩瑞香的诗

黄河 2016年第4期 200-200页

作者：韩瑞香

一叶孤舟不恋尘，清平乐处慢修身。刻画无盐题警句，道中人。

关键词：诗词文学文学作品诗集

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韩瑞杰:企业实战派运营专家

中国汽配市场 2019年第2期 32-32页

作者：韩瑞杰山东慧恩企业管理咨询有限公司中国汽车服务业木兰会

慧恩咨询创始人韩瑞杰老师从事培训教育事业十四年,从事汽车服务行业专业培训十多年的时间,亲自走访数千家汽车服务店面与企业家进行深入沟通探讨,服务着数千家的终端店面企业。对培训和实战操作有着非常丰富的经验,也是将培训理念成功... 详细信息

慧恩咨询创始人韩瑞杰老师从事培训教育事业十四年,从事汽车服务行业专业培训十多年的时间,亲自走访数千家汽车服务店面与企业家进行深入沟通探讨,服务着数千家的终端店面企业。对培训和实战操作有着非常丰富的经验,也是将培训理念成功在汽车服务行业落地第一人。曾经帮助实体企业三年五倍速的业绩增长。团队人员三年十倍增长变化,打造了众所周知的企业自动运转系统。

关键词：韩瑞杰汽车服务行业汽车后市场

烽火通信韩瑞:攻破技术难题最大化匹配算力网络发展诉求

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通信世界 2023年第6期 31-31页

作者：甄清岚韩瑞不详烽火通信国内营销部

算力网络是数字经济高质量发展的有效推动力。“当前,‘东数西算’工程启动已逾一周年,政府、运营商、设备商等在新型基础设施建设、应用场景拓展及技术研发等方面积极布局,取得了一定成绩。”烽火通信国内营销部副总经理韩瑞在接受通... 详细信息

算力网络是数字经济高质量发展的有效推动力。“当前,‘东数西算’工程启动已逾一周年,政府、运营商、设备商等在新型基础设施建设、应用场景拓展及技术研发等方面积极布局,取得了一定成绩。”烽火通信国内营销部副总经理韩瑞在接受通信世界全媒体记者采访时指出,“算力网络从概念原型进入产业实践阶段,技术标准规范实现从无到有的跨越,算网基础设施规模领先,产品和应用均有所突破。特别是西部地区数据中心占比稳步提高,全国算力结构逐步优化。”

关键词：数据中心烽火通信韩瑞基础设施建设标准规范产业实践逐步优化发展诉求

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固废基高铁相硅酸盐水泥熟料相钠取代倾向

建筑材料学报 2025年

作者：高益凡韩瑞凯李召峰张健山东大学岩土与地下工程研究院山东大学土建与水利学院隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室山东省固体废弃物资源化技术创新中心山东大学齐鲁交通学院

本文采用全固废高温合成了高铁相硅酸盐水泥熟料，研究了钠（Na）在主要熟料相中的掺杂机理.结果表明，固废基高铁相硅酸盐水泥熟料主要矿物相由68.3%β-C2S、21.0%C4AF、6.6%C3A以及少量C3S组成，8%脱硫石膏掺量下28 d抗压强度为16.7 ... 详细信息

本文采用全固废高温合成了高铁相硅酸盐水泥熟料，研究了钠（Na）在主要熟料相中的掺杂机理.结果表明，固废基高铁相硅酸盐水泥熟料主要矿物相由68.3%β-C2S、21.0%C4AF、6.6%C3A以及少量C3S组成，8%脱硫石膏掺量下28 d抗压强度为16.7 MPa；Na容易被铁相固溶，且倾向于取代Ca2+，但难以固溶于C2S矿相，尤其是取代Si；除了Si，Na原子与宿主原子（Al、Fe、Ca）形成相同的配位数，仅引起局部结构畸变，这种畸变体现在局部键合结构中，而不是整体晶体变形中.

关键词：高铁相水泥熟料晶体结构离子取代密度泛函理论差分电荷密度

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机器学习在永磁材料研究中的应用进展

功能材料 2025年

作者：李金栋郝永勤孙旭沈鹏韩瑞周栋钢铁研究总院有限公司功能材料研究院北京航天控制仪器研究所北京大学物理学院

永磁材料在现代工业与科学技术中发挥了重要的作用。近年来,借助机器学习方法在预测和优化永磁材料的制备与应用方面取得了巨大的发展。较为全面的综述了机器学习在永磁材料研究中的应用,介绍了机器学习的学习流程和常用的机器学习算法... 详细信息

永磁材料在现代工业与科学技术中发挥了重要的作用。近年来,借助机器学习方法在预测和优化永磁材料的制备与应用方面取得了巨大的发展。较为全面的综述了机器学习在永磁材料研究中的应用,介绍了机器学习的学习流程和常用的机器学习算法,综述了机器学习技术在微观特性分析与结构优化、磁性能预测与成分优化、探索新材料等方面的研究进展。提出了机器学习在永磁材料领域所面临的问题,包括数据维度高、样本量有限、噪音干扰大、缺失值较多等。在未来研究中,应深入研究并探索新的算法和优化策略,扩充数据集规模,以及结合智能化实验技术加快永磁材料的研发与改进。

关键词：永磁材料机器学习磁特性分析磁性能预测材料设计