新闻：土默特左旗60吨地磅√欢迎莅临-happy！

近年来，内LED行业从新星般耀眼、资本涌入的蓝海，转眼间沦为产能过剩、哀鸿遍野的局面。在LED主业不振的情况下，不少企业开始大转型，进文化教育产业，收购足球队等。2月22日，试图打造“双主业”的勤上光电，便宣布变更证券名称为勤上股份。另一方面，个性化定制灯饰也成LED企业探索的方向。以雷士照明为例，2月23日，雷士照明对外宣布与京东合作，设立“東東”泛家居定制品牌。而在此之前，欧普照明也推出“灯光定制”服务。
鹰衡地磅产品制造标准及质量保证：

1、本公司地磅产品严格按家标准生产。

2、售前：对顾客的来电、来函、来访热情接待、细致服务，对顾客提出的技术问题认真解答协助解决

3、售中：在产品生产期间，保证严格按合同要求，按质、按量、按时交货。

4、售后：为配合客户进一步做好产品安装调试、技术培训等服务性工作。

5、产品到货后，顾客验收过程中，如出现与合同要求不符情况，本公司接到顾客通知后二小时内做出答复、处理。
面临的4大挑战1、产品仍面临安全可靠性问题无论是传统机械锁还是智能锁，要务就是保证安全。智能门锁依赖移动互联网、机械制造技术、机械防技术、电子加密技术、认证技术的结合，许多性能的落地有待于技术开发与完善，这需要一定的时间去完成。2、价格过高目前大部分的智能门锁的市场价格都偏高，这很大程度上阻碍了消费者购买的欲望。同时，现在很多智能锁和门厂的设计相互都没有贴合，这就导致智能锁到门厂去需要经过比较复杂的安装调试，进一步推高了安装调试和销售维护的成本。

6、本公司产品提供为期五年：称体、电器部分18个月(不含人为天灾) 免费保修，免费给予安装调试及培训。

5、若接到客户投诉后，必须在8小时内答复，并确保顾客满意。

6、在正确安装、使用条件下，设备投入运行后，出现质量问题如确系本公司产品质量原因，本公司将负责到底并无偿进行更换及修复。

厂地磅，汽车衡采用宝钢的钢材，U型钢，从科学角度，U型梁结构地磅，承受压力大，支撑时间久，不易变形等特点。地磅总体技术参数：主要是面板、主梁、端面板的焊接，面板用料一般分为8mm 10mm，12mm，14mm，16mm，两侧U型梁6mm，中间的U型梁8mm 。加强型地磅，使用寿命长，客户可以放心！3米宽的地磅有六道主梁，作为地磅的主要承重支撑，用料十分重要，本公司地磅主梁采用6mm-8mm钢材进行折弯。经过多次重压测试，确保整体结构不变形。

全的生产、生活用水靠四通八达的地下输水管道供给。农作物、果园、蔬菜的灌水，由为节水的滴灌来解决，即利用一系列口径不同的塑料管道，将水和溶于水中的肥料通过压力管道直接输送到作物根部，水、肥均按需由电脑控制定时定量供给。目前，以色列90％以上的农田、100％的果园、绿化区和蔬菜种植均采用滴灌技术进行灌溉。滴灌技术的普遍应用，使以色列自1948年建至今，现在，世界各地都在推广应用以色列的滴灌节水灌溉技术。

新闻：土默特左旗60吨地磅√欢迎莅临-happy！地磅使用范围：

地磅的正确使用范围：地磅称量上限一般不超过90%，长期荷载使用影响传感器使用寿命。根据您正常地磅使用范围挑选适合您的适用范围地磅。如：一般称量范围在 30-70t左右的，应选100t地磅，80t-120t左右的应选择150t地磅。

电子地磅/汽车衡秤台选择：

1：根据用户使用场合不一，为各种不同用户定制适合的秤台。如：化工厂，需要耐腐蚀的秤台，根据腐蚀等级不一样，定制适合的不锈钢材质+耐  腐蚀的烤漆秤台，增加秤台的使用寿命；防爆使用场合的，可以定制ex本安防爆的仪表，防爆传感器，使用不易跟空气其物质进行反应的烤漆，来保证防爆地磅的使用寿命。
硬件公司已经做了能做的（虽然还有很多可提升空间），接下来该优质内容公司接力了。经纬投资人黎竹岩2016年重要的事可能是索尼发布，在出货量上给低迷的市场提振了一把。2017年期待的事是DayDream及其衍生版本的普及，还有就是Valve和更多硬件厂商的合作，因为这将终打开VR设备普及的大门。九合创投谢振亮2016年VR行业重要的一件事是Daydreamvr平台发布；标准统一，快速推动移动VR的发展。

2：鹰衡地磅产品采用标准U型钢(Q235)桥梁结构生产制造，每节秤台U型主梁5-7根（承受力更强），钢板厚度8 mm，10mm，12mm，14mm， 16mm多折设计，根据不同用户使用场合，受力点不一样可以进行挑选，达到人性化设计。板材加工前进行表面整体抛丸、初喷底漆预处理，轧平，通过大型剪板机折成U型钢,然后进行组焊，秤体组焊后整体抛丸后开始油漆工艺。

3：鹰衡地磅产品具有非常优异的耐腐蚀性能，创新的油漆工艺，环保的思路，使秤体的防腐性能达到了船用标准。面板拼接采用全自动焊接，焊缝饱满、光滑平整、美观，立缝等采用CO2气体保护焊，焊接性能符合家标准。

新闻：土默特左旗60吨地磅√欢迎莅临-happy！
近发布的几个模拟环境应该会对这一趋势提供动力，以帮助建立算法让机器通过强化学习掌握更多的技能。在2017，们有可能会看到强化学习在自动驾驶和工业机器人领域的尝试。谷歌宣称已经应用深度强化学习优化自己的数据中心，但是这个方案还处在试验阶段，而且还需要耗费大量时间去模拟，所以究竟它到底能达到多的程度还处在观望中。“决斗”神经网络架构在巴塞罗那举办的NIPS20会上，重点讨论了一种新型机器学习工具，叫生成对抗网络。