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自2015年创立以来,美福瑞新材料科技有限公司专注密封件与密封材料的制造与创新。通过全面覆盖材料研发、工艺技术及市场应用,公司已确立在全球密封件领域的领先地位与强大生产能力。

从最初的五人小团队发展至今,美福瑞已壮大至近100名员工,运营着面积达5000平方米的车间,每日可生产超过15000个密封件。公司构建了从配方设计、原料合成、材料成型、设备研发、模具加工到数字化在线管理的全产业链体系。其研发的聚氨酯材料在工业油缸、工程机械、石油石化、农业机械、风能发电和国防工业等多个尖端领域得到广泛应用。

2020年,美福瑞与燕山大学共同建立了“液压缸用高性能聚氨酯密封材料及其典型高端密封件研发中心”,并成为中国聚氨酯工业协会、中国液压气动密封件工业协会橡塑密封专业分会的会员单位,参与制定了GB/T15242.3、GB/T3452.5等国家行业标准。

美福瑞的目标是提供世界级的密封产品与解决方案。

我们的使命是确保中国液压密封件不再依赖进口。

我们的愿景是引领密封革新,凭借深厚的密封知识、严谨的工作态度和创新理念,不断推动产品优化,提供更具有竞争力的密封解决方案。

公司专注于科技成果标准化评价体系的培训与咨询服务,参与制定行业标准并为主要完成人之一。每年举办培训超过100场,覆盖全国50余个省市。致力于推动科技成果转化与新质生产力发展,通过技术手段实现产业技术需求与高校科研成果的精准匹配。然而,以文本为载体的需求和成果语义表征面临“一词多义”的挑战。评估词汇相似度可用于文本分类、模糊搜索、智能匹配、人机对话理解、知识图谱构建及知识增强。基于内容的推荐技术中,关键词提取与降噪消歧影响推荐性能,尽管有研究通过扩展词义或描述文本增强语义,但多数模型侧重于信息的加法,忽视无关或弱相关的信息过滤,导致性能不佳。多义性是自然语言处理和机器学习的常见难题,中文语义分析尤为复杂。为提升语义准确性,信息扩展常被采用,但因忽视无关信息过滤,效果有限。本文提出一种基于互场景感知与多模态增强的表征方法,通过扩展词典、描述文本及图片信息,在各模态下比较相似度,对弱相关扩展信息进行场景化过滤降噪,再融合三种模态数据,在五个公开数据集上验证了算法的优越性。