含有N-C-S 3个杂原子的多氮杂环是一类高活性的杂环母核,因而具有广谱生物活性，具有独特的杀虫、抗病毒、除草、植物生长调节等性能，在农业上可广泛用作杀虫剂、除草剂、植物生长调节剂和驱虫药等。 本项目即在此多氮杂环高活性母体基础上，对现有高活性结构进行基团变化和结构修饰，设计并合成具有完全自主知识产权的100多个潜在杀虫剂化合物结构，全面进行了结构确证，并在国家南方农药创制中心江苏基地（江苏省农药研究所股份有限公司）生测室和江苏扬农化工股份有限公司生测室进行了农业病害虫和卫生病害虫杀虫活性测试，结果表明： （1）农业病害虫方面：合成产物对蚕豆蚜和朱砂叶螨在400ppm普筛浓度下普遍具有A、B级杀虫活性，进一步降低浓度初筛、复筛测试下，仍有2～3个化合物具有A级杀虫活性（死亡率大于90%），其中有一个品种在2～4ppm下仍保持A级高效杀虫活性，与吡虫啉活性相当，基本达到了商品杀虫剂的性能要求。 （2）卫生病害虫方面：合成产物以气雾剂与相同浓度0.1％右旋胺菊酯气雾剂对照测试，普遍具有A、B级杀虫活性，有11个化合物分别（或同时）对库蚊和家蝇达到了A级杀虫活性（20min击倒率大于90%），有6个化合物生测时20min击倒率能达到95％～100%，且击倒KT50（半数击倒时间）在6min以内，达到了商品杀虫剂的性能要求。 特点优势：本项目创制杀虫剂品种采用DNA阻断技术破坏害虫新陈代谢过程，因而具有广谱、高效、无抗药性等特点。 技术指标：对农业害虫在5ppm浓度下杀虫活性A级（大于90%）；对卫生害虫0.1％浓度下杀虫活性A级（20min击倒率大于90%）。

XM-509A直肠肛管直环及静脉通道模型   XM-509A直肠肛管直环及静脉通道模型可拆分为2部件，包括直肠和肛管模型以及肛门外括约肌，显示直肠和肛管的形态结构及其腔面内景，包括肛柱、肛瓣、肛窦、齿状线、肛梳、白线、肛提肌、肛门内外括约肌、肛直环和直肠静脉丛等结构。 尺寸：放大10倍，13×13×29cm 材质：PVC材料

环测公司一直坚持在环境试验箱领域刻苦钻研，把客户难题当成我们的课题！坚持“专业、诚信、创新”的理念和广大海内外客户及行业人士一并携手合作，专注于在环境试验箱领域演绎着环测人的精彩！ 公司拥有一只专业从事产品设计、研发、生产、销售及售后服务的人才队伍，具有完整的工艺、工装、检测和质量管理制度！所有产品生产均按照ISO9001：2015国际质量管理体系实施控管！主要产品包括：专用高低温箱、可程式恒温恒湿试验箱、大型步入式高低温试验室、精密恒温老化试验室、冷热冲击试验箱、高低温低气压试验箱、三综合试验箱、高低温复合式盐雾试验箱、高低温快速温变试验箱、低温低湿试验箱、汽车环境模拟仓、LED、LCD专用高低温箱等环境试验设备。 产品广泛应用在航空、航天、科研、通讯、光电、汽车、大专院校、测试计量试验室等领域！本公司产品符合ISO、GB、GJB、ASTM、JIS、IEC等国际标准以及国标、国军标等行业标准！ 环测公司制造能力：“质量源于精密，品质创造未来”，本公司拥有一流的产品结构加工中心（主要由数控剪板机、数控转塔冲床、数控折弯机、激光镭射切割机等高精度钣金机床组成）， 具有强大的生产制造和外协加工能力！

产品名称：智能环控化学品组合柜 外部尺寸：H2070*W860*D570mm 层板尺寸：H50*W300*D330mm 层板：6块PP层板 结构：3格2列 锁具：6套双GA机械锁 风机：2套离心风机 显示屏：8.4寸液晶触摸屏 控制系统：VOC、温湿度监测报警系统（按列控制） 过滤器：B型过滤器4个 电源线：1根 电源：AC220V/50Hz 功率：93W 静电夹：1套 颜色：黄色/蓝色/白色/红色（环氧树脂喷） 储存量：108瓶500ml试剂瓶

本发明公开了一种用于一氧化氮氧化的催化剂，其特征在于， 所述催化剂为莫来石型复合氧化物，化学通式为 A1-xA'xB2-yB'yO5， 其中，A 和 A'各自独立地为稀土金属或碱土金属元素中的一种，B 和 B'各自独立地为过渡族金属元素中的一种，且 0≤x≤1，0≤y≤2。该 催化剂可以在较宽的温度范围内高效地将一氧化氮催化氧化为二氧化 氮，且成本低，具有很好的热稳定性，能长时间保持较高的催化活性， 明显提高汽车尾气

本发明提供了一种通过牙颌石膏模型CT数据和牙颌的全景透视图重建全牙的三维模型方法，它采用以下技术方案：使用口腔专用锥形束CT(CBCT)扫描牙颌石膏模型，获得石膏牙模CT数据；对石膏牙模CT数据进行三维重建，获得牙颌的三维几何模型；提取牙冠的三维几何模型；提取全景透视图上牙齿侧面轮廓信息，结合牙冠模型生成牙根的三维几何模型；组合牙冠和牙根的三维几何模型为全牙三维模型。本发明可以在全景透视图只有牙齿侧面轮廓的二维信息的基础上，根据CT数据中牙冠部分的三维几何信息，生成全牙的三维几何数字化模型。本发明能应用于全景透视图中的每一颗牙齿，生成带有精确牙列的牙颌模型，可以应用于牙颌正畸矫正、计算机模拟排牙。

本发明公开了一种基于分数阶的伺服系统位置环 IP 控制器无模 型自校正方法，包括以下步骤:设定参考模型，激励系统获取离线数 据库，初始化系统相关参数，然后根据当前时刻新采集的输入和输出 数据进行数据库的更新，接着根据相似度准则函数进行相似数据队列 的选择，之后进行分数阶控制器阶次的选取，最后采用粒子群优化算 法对分数阶 IP 控制器参数进行自校正。

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。