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相對于百度和阿里等兩大互聯(lián)網(wǎng)巨頭，這些技術(shù)領(lǐng)域是目前騰訊所欠缺的，陸奇的到來將極大改善騰訊在這兩大領(lǐng)域的技術(shù)實力。而騰訊內(nèi)部高層已經(jīng)獲知了陸奇可能加盟的消息。鑒于陸奇在微軟所擔(dān)任的職位以及他在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的個人聲望，騰訊很可能會讓他擔(dān)任負(fù)責(zé)產(chǎn)品與研發(fā)的聯(lián)席總裁職位，直接向騰訊董事會主席以及CEO馬化騰報告。目前騰訊總裁是2005年加盟的劉熾平，主要管理公司日常運營。值得注意的是，2016年4月初，微軟發(fā)布第四代人工智能機器人小冰并宣布與騰訊微信達(dá)成合作的時候，陸奇曾親自來到北京出席活動，并接受媒體采訪。
用途與特征：CBN-E304系列齒輪泵是液壓系統(tǒng)中的動力元件。該泵采用高精度齒輪、高強度鋁合金殼體、浮動軸套、以及DU襯套，使其具有結(jié)構(gòu)簡單、率、噪聲低、使用可靠等優(yōu)點，廣泛適用于汽車、工程機械、起重運輸機械、礦山機械、輕工機械、農(nóng)業(yè)機械以及工業(yè)自動化等液壓系統(tǒng)中。
“兩會”召開在即，低速電動車該何去何從引發(fā)行業(yè)熱議。有消息稱，有關(guān)低速電動車準(zhǔn)入和管理標(biāo)準(zhǔn)的議題將在兩會進行討論。與此同時，很多主流低速電動車企業(yè)也在醞釀聯(lián)合“上書”，尋求多方面的支持，希望低速電動車的問題可以在兩會上被提及。其實，早在去年4月，標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會在其網(wǎng)站上對2016年批擬立項標(biāo)準(zhǔn)項目公開征求意見。2016年批擬立項標(biāo)準(zhǔn)，《四輪低速電動乘用車技術(shù)條件》在列，去年10月多部委向國務(wù)院上報對低速電動車進行管理的請示。
齒輪油泵適用于輸送各種有潤滑性的液體，溫度不高于70℃，如需高溫200℃，可配用耐高溫材料即可。本泵不適用于輸送腐蝕性的、含硬質(zhì)顆?；蚶w維的、高度揮發(fā)或閃點低的液體，如汽油、苯等。
而所謂供應(yīng)鏈就是要解決生產(chǎn)制造商、流通渠道商以及終消費者的價值利益協(xié)同問題。簡而言之，汽配供應(yīng)鏈要解決制造商、渠道商都能賺錢，同時還得保障終配件采購方愿意買單。這與配件電商的區(qū)別很大，對配件電商而言，吹牛的時候可以談生產(chǎn)制造商的集中采購，但本質(zhì)上只是解決了流通渠道與配件采購方的電子化交易問題。正因為汽配電商有這樣的本質(zhì)特點，我們可以看到，今天幾乎所有汽配電商都是從汽配城拿貨，和汽配城爭著當(dāng)汽配品牌商的代理商，這些汽配電商，本質(zhì)上仍然只是另一種形態(tài)的分銷渠道而已。
1、齒輪油泵使用規(guī)定電壓
線路電壓不超過抽液泵銘牌上所規(guī)定電壓的±10%方可使用。
2、齒輪油泵如何裝備
開箱后按結(jié)構(gòu)示意圖裝配，接上電動機
（1）并緊接連電機
（2）使之泵體與電機為一體
（3）上接好出水輪管
3、齒輪油泵使用前檢查各部件外型完好才能開機使用。
4、齒輪油泵不宜作空運轉(zhuǎn)，使用時，抽吸完畢，即停泵，否則會加速葉輪密封件軸承等磨損。也可能磨損泵管，因本泵電機空載轉(zhuǎn)速可達(dá)10000轉(zhuǎn)/分。
5、齒輪油泵及時調(diào)換
電刷，電刷磨損到將不能使用時，須及時調(diào)換（2只電刷同時調(diào)換）否則會使電刷與換向器接觸不良引起壞損，損壞換向器，嚴(yán)重時會燒壞
電樞。
6、齒輪油泵在下列情況下不得使用，在使用過程中如發(fā)現(xiàn)絕緣損壞，電源線工
電纜護套破裂，插頭插座開裂或接觸不良，以及斷續(xù)運轉(zhuǎn)，出現(xiàn)火花等故障時，電機外殼操作時，應(yīng)立即進行修理。在未修復(fù)前不得使用。
7、齒輪油泵防止過載，使用時，凡遇轉(zhuǎn)速異?；蚪档蜁r，應(yīng)即停機檢查是否有雜物卡住葉輪或電機是否發(fā)生故障，抽液泵因故剎車時必須立即切斷電源。
8、齒輪油泵使用工具要愛惜，所有抽涂泵要小心輕放避免受到?jīng)_擊。
人工智能已經(jīng)毋庸置疑的成為熱門投資領(lǐng)域，但是，致力于人工智能在垂直行業(yè)的深度應(yīng)用的從業(yè)者，我們需要一直保持冷靜，避免被外部環(huán)境過多的干擾。人工智能是多種前沿科學(xué)的綜合性學(xué)科，其復(fù)雜度可見一斑，縱觀人工智能的發(fā)展歷程，也是經(jīng)過了多年的積累而來，直到云計算、大數(shù)據(jù)得到大規(guī)模應(yīng)用以后，普及速度才得以提升。如果我們把人工智能分為科研與工程應(yīng)用兩條路，那么，我們看到的更多是科研上的進展，實際應(yīng)用的速度是落后于科研的。
