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卢萨维亚航空购买帕拉冈航空集团

随后,集团进一步扩大其全球影响力,全面收购了Paragon Aviation Group,该公司运营独立的Paragon Network FBO网络。该网络自2011年起为全球通用航空旅客提供高端服务,并要求其成员FBO通过严格审计以保证服务质量。Luxaviation此举将网络扩展至全球140多个地点,Paragon联合创始人Megan Barnes表示,收购为公司开启了新篇章。集团CEO Patrick Hansen认为这为全球运营商提供了一个优质网络选择,对Paragon成员是积极的。

2024年05年21日
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青海中钛青锻装备制造有限公司申请一种T型材的挤压装置及挤压工艺专利

专利摘要显示,本发明公开了一种T型材的挤压装置及挤压工艺,属于挤压生产型材技术领域,包括挤压筒,所述挤压筒的内部设置有挤压轴,挤压轴的上端设置有冲剪元,挤压筒的上端设置有挤压模,挤压模的内部对称设置有T型通槽,挤压模的上端设置有模座,模座的上端设置有校直筒;本发明通过利用在封闭挤压筒中进行的热挤压工艺,可以挤压大规格整体的T型材,挤压后不需机械加工,可直接利用,且对材料利用率高,降低损坏,节约生产产品

2024年10年08日
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上飞装备取得一种集约式中后机身精益装配装置及其方法专利

专利摘要显示,本发明公开了一种集约式中后机身精益装配装置及其方法,该装置包括装配生产线,所述装配生产线包括:第一站位,所述第一站位包括中后机身组件装配型架组;第二站位,设置于所述第一站位的一侧,所述第二站位包括上半桶定位器和吊挂定位器本发明中,通过将中后机身装配工艺的各个阶段的工作集成至装配生产线上进行,四个站位能够形成流水线作业,能够实现操作人员的合理分配,既提高了工作效率,又降低了人工成本。

2024年04年12日
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宁德时代申请废水处理系统专利

专利摘要显示,本申请公开了一种废水处理系统,涉及锂电池生产废水处理技术领域,其中,废水处理系统包括依次连通的氧化装置、混凝沉淀池、上流式厌氧污泥床以及厌氧‑好氧处理装置;所述混凝沉淀池中设有隔板,所述隔板将所述混凝沉淀池分隔为底部连通的混凝沉淀区和填料区

2024年05年28日
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生物燃料行业批评拜登政府SAF税收抵免政策缺乏明确性和灵活性,引发多方争议

乙醇行业表示,该指导意见仍缺少关键细节,无法帮助美国生物燃料生产商在清洁燃料生产中领先。航空公司认为税收抵免对促进生物燃料生产和使用至关重要,而环保组织则坚持许多农作物燃料对温室气体减排效果有限。

2025年01年14日
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江苏昆山将成为全国首家开通跨省“空空联运”项目的城市航站楼

市场推广阶段单程票价设为1600元/位和1800元/位,包含机场内专人服务。8月18日正式运行后,昆山城市航站楼将成为首个跨省“空空联运”项目的城市航站楼。

2024年08年10日
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Aurora庆祝在密西西比州制造先进航空系统20周年

2005年,公司首次在密西西比州立大学的拉斯佩特飞行研究实验室建立生产基地生产短程多任务无人机和猎户座HALL无人机模型。2007年,其制造业务迁至哥伦布市金三角地区机场的专用工厂,专注于复合材料部件的生产,支持MQ-25 Stingray无人加油机、军用直升机和公务机等项目。

2025年04年08日
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Archer 的 eVTOL 飞机工厂在佐治亚州初具规模

Archer Aviation 在乔治亚州科文顿建立了一个400,000平方英尺的制造设施,旨在大规模生产其四座的Midnight eVTOL空中出租车。最初,位于科文顿市机场附近的工厂,距离亚特兰大约40英里,目标是每年生产650架Midnight飞机。长期计划包括将设施规模扩大一倍,并将生产能力提高到每年大约2,300架飞机。为了实现这些雄心勃勃的生产目标,Archer 正在与欧洲汽车集团Stellantis合作,这是一个主要的投资者,同意提供高达1.5亿美元的股权融资。公司的首席执行官Adam Goldstein表示,他对在今年年底前完成制造设施并实现eVTOL行业的规模化生产充满信心。

2024年08年01日
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威海海马地毯集团有限公司取得一种纺丝机侧吹风与配电柜冷却的装置专利

威海海马地毯集团有限公司取得一项名为"一种纺丝机侧吹风与配电柜冷却的装置"的专利,授权公告号CN221709263U,申请日期为2023-12-26。本实用新型提供一种纺丝机侧吹风与配电柜冷却装置,可以充分利用生产线自带设备设施,不影响生产线原有功能,成本增加小,无新增耗能装置,达到减少配电柜内元器件的损化和老化,防止热保护停机,保证了生产的正常进行

2024年09年13日
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长沙湘计海盾科技有限公司申请一种面向巷战中多目标精确识别的视觉感知方法、系统及装置专利

专利摘要显示,本发明提供了一种向巷战中多目标精确识别的视觉感知方法、系统及装置,本发明基于已知类别目标检测数据集,构建并训练多目标检测网络模型;判别当前检测图像中是否存在未识别目标,对新类别目标进行标注;采用元学习策略重构多目标检测网络模型,完成多目标检测网络模型中新类别目标注册;获得多目标定位区域,并通过多尺度语义分割网络在多目标定位区域内对不同目标与背景进行分离,获取不同目标的实例边界;构建多目标空间区域关系矩阵,能够实现少量标准样本扩增下的多目标识别网络性能提升,使其能够快速达成未知目标精确识别的目的,从而大幅度降低视野中存在未知目标下的网络训练时间,提升无人装备的战场适应能力。

2024年05年07日
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