��� 1 ����� 271 284 206 275 279 298 209 210 210 204 2446 2 ����� 261 300 198 290 219 289 226 204 214 234 2435 3 ����� 286 264 201 261 257 271 225 260 223 172 2420 4 ����� 249 269 211 265 219 258 237 198 ������ ������ ������ ���� 1 ����� 55 58 53 5 60 231 2 ����� 53 57 58 3 52 223 3 ����� 52 60 57 2 43 214 4 ����� 35 59 60 2 54 210 5 ����� 54 37 25 37 53 206 6 ����� 19 53 51 20 57 200 6 ����� 59 27 59 26

19 31 47 2019 年 -O- 硕博士 -O- 博士 -O- 硕士 2023 年以来已招录博士 29 名 高级职称 573 人 \ 正高 214 人 \ 副高 359 人 硕博士 499 名 \ 博士 76 名 \ 博士后 3 名 入博士后工作站 6 人 \ 在职读博 25 人 硕导 116 名 \ 博导 2 名 我们正全力打造更深内涵的公立医院

资产减值损失 -85 -15 -14 -14 债务募资 2,390 262 296 285 投资收益 16 38 36 46 筹资活动现金流 2,075 -214 -101 -125 营业利润 1,184 2,660 3,292 4,420 现金净流量 387 -4,036 7,448 -5,248 营业外收支 1 -2

指 标 项 指 标 参 数 要 求 备 注 1 品牌 HP 或 CISCO 或 JUNIPER 必须满足 2 性能 交换容量≥346Gbps 必须满足 二/三层包持续交换能力≥214Mpps 必须满足 3 要求配置 端口数量 千兆以太网端口数量≥20 必须满足 千兆光纤插槽数量≥4 必须满足 4 可扩展性 业务模块插槽数（不含管理模块插槽）≥6 必须满足 千兆以太网端口支持数量≥144

产管理系统研究［J］. 制造技术与机床，2022（9）：7. ［32］ 刘明俊，张振久，王基维，等 .基于数字孪生的智能生产线 构建及教学实践［J］. 实验室研究与探索，2023，42（2）： 209-214. ［33］ 白岩，张云峰，金文海，等 . 基于数字孪生技术的微型智 慧 工 厂 物 理 和 虚 拟 交 互 平 台 设 计［J］. 机 床 与 液 压 ， 2022，50（6）：6. ［34］

.................................214 第一节 结论.......................................................................................................................214 第二节 建议........................... 从环境影响评估结论看，也是一个清洁型项目，因此该项目是切实 可行的。 4 、该项目规划理念先进可行，实施方案合理，符合国家产业 政 策。项目是进一步促进当地冷链行业和现代农业发展的重要支 撑， 214 市场前景看好。 214 5、项目建设方案合理，项目交通便利；项目生产在环保、安全、 消防等方面可以符合国家和江西省的相关要求。 第二节 建议 1. 建议 xx 市村集体经济发展投资有限责任公司高度重视该项

HUANG H,etal．TheResearchSummary ofMovingTargetDefenseTechnology[J]．JournalofCAEIT, ２０１７,１２(２):２０９Ｇ２１４． [９] JALOWSKIL,ZMUDA M,RAWSKI M．A Surveyon Moving TargetDefenseforNetworks:APracticalView[J]．Electronics

设施果园智慧采摘装备技术要求 NYB-24422 制定中 行业标准 213 中高分辨率卫星主要农作物产量遥感监测技 术规范 NY/T 4065-2021 已发布 行业标准 214 农业遥感调查通用技术 农作物估产监测技 术规范 第 1 部分：马铃薯 NY/T 4380.1-2023 已发布 行业标准 215 CB 智慧畜禽 CBA 环境监控 畜禽养殖环境数据采集结构化描述

Environmental, Energy, and Structural Monitoring Systems (EESMS) Proceedings. IEEE, 2015: 210-214. [5] Smpokos G, Elshatshat M A, Lioumpas A, et al. On the energy consumption forecasting of data