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炉前快速碳硅分析仪 ,铁水分析仪
产品详细介绍南京金牛高速分析仪器有限公司专业制造各类钢铁成分分析仪器,铸造生铁化验仪,球铁分析仪器,有色金属分析仪器,多元素分析仪器,高频红外碳硫分析仪器,电脑碳硫分析仪,三元素分析仪,五大元素分析仪等高速分析仪器,产品高、中、低档齐全。可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、稀土总量、镁等元素。仪器测量范围广、精度高, ISO9001:2000质量管理体系认证企业,是南京市计量监督检测院“抽检合格企业”,被评为“南京市重合同守信用企业”, “金牛”商标被评为“南京市著名商标”,产品荣获“南京市名牌产品”称号。  JN-D铁水碳硅分析仪(热分析仪),是一种用于炉前铁水成份快速分析的实用型产品,能自动控制重要的冶金参数,弥补“光谱”难以测准非金属元素(C、Si)之不足,以及常规分析仪器不能满足炉前快速分析的时间要求,满足铸造生产的质量控制要求。一、主要技术指标:1、测量功能:对灰白凝固铸铁进行C%、Si%、CEL、△T、△Tm等测量;2、测量范围:C 2.1~4.2 、Si 0~20 、CEL 2.5~5.0、 型号K 200℃~1370℃;3、测量精度: C±0.039、 Si±0.1%、 CEL±0.047%;4、测量时间:最大240秒;5、四位LED数字显示,直观、清晰,可自动打印测量结果;6、电源电压:220V/AC、50/60Hz、功率15~35VA、环境温度0~50℃。二、金牛仪器服务承诺:1、所售化验仪器三包一年,终身服务,产品售后服务热线电话24小时开通,定期回访客户; 2、免费培训化验人员,现场培训或来公司培训均可;3、常年供应化验仪器所需各种配件:特制硅钼粉、锡粒、各种标样、玻璃器皿、分析天平、添加剂等。
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
复杂非线性滞后动力系统的分析与综合
复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果: 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函,很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统,提出了反馈控制设计框架,克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法,解决了非匹配模型跟随控制难题,为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法,建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究:提出了化合反应系统的控制器设计方法,同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。
燕山大学 2021-05-04
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛,结构复杂,且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点,构建了高性能综合能源数据分析平台,提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法,并将其应用于智慧城市建设。
南开大学 2021-02-01
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化; 目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标:研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个 方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于 大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合:设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。多计算模型融合:在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集 的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗, 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化;对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等;在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效;而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题, 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块, 能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提 升。亮点成果:融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品 销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-04-10
一种基于物联网的微功耗分析仪
成果描述:本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接;所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器;所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析:本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接;所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器;所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析:国内领先
成都大学 2021-04-10
一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法
本发明公开了一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法,首先基于网络新闻或者帖子之间的相似度建立起一个网络舆情事件社会网络,然后通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比,自动的实现网络舆情的识别和网络舆情事件紧急程度的评估,方便相关政府部门更有效的监控和管理网络舆论。
电子科技大学 2021-04-10
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
研究背景:  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化;  目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标: 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个  方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于  大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合: 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。 多计算模型融合: 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集  的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗,  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化; 对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等; 在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效; 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题,  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块,  能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提  升。 亮点成果: 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品  销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-05-09
有机膦酸类阻垢缓蚀剂的离子色谱分离分析方法
本发明涉及膦酸盐阻垢缓蚀剂的离子色谱分离分析方法,特别涉及等度分离非抑制电导检测的膦酸盐阻垢缓蚀剂的离子色谱分离分析方法。包括以下步骤:基线测绘、进样和离子交换、洗脱、非抑制电导检测分析;本发明对三种常用膦酸盐阻垢缓蚀剂能进行良好的分离分析,保留时间、峰高、峰面积的相对标准偏差均小于4%,工艺流程大为简化,本方法可用于膦酸盐阻垢缓蚀剂含量的检测,为也可同时检测实际样品的纯度。
浙江大学 2021-04-11
细胞分析的光纤共聚焦显微光谱与成像装置
光纤共聚焦显微光谱与成像装置是将光纤共聚焦光谱分析技术和显微光学成像技术相融合的细胞检测装置,此装置能够同时获得被测细胞的形态结构信息和反映细胞形态和成分特性的光谱信息,得到被测细胞定性、定量、定位的综合分析信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置包括光源照明系统、光纤共聚焦光谱分析系统、显微成像和定位系统、数据分析系统,照明光源系统给光纤共聚焦光谱分析系统提供光源;光纤共聚焦光谱分析系统传输照明光照射细胞,开接收携带细胞信息的背向散射的光信号,获取光谱信息进入数据分析系统分析;显微成像和定位系统由照明系统照明,获得反映细胞形态和结构的图像信息进入数据分析系统;数据分析系统同时获取被测细胞的显微图像和反映细胞形态和成分特性的光谱信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置结合光纤共聚焦技术、后向散射光谱分析技术和显微成像技术,提出了适用于同时获取特定细胞的显微图像和光谱信息的细胞检测装置,能够实时的获取细胞的综合信息。这就解决了目前技术不能够在细胞水平上获取特定位置的组织形态信息和光谱信息的技术问题。对于癌症除检测癌变细胞的显微形态信息外,同时获取相应细胞生化成分的光谱,光谱信息中既包括了形态变化对光的散射特性变化,也包括了细胞中成分变化导致的光吸收特性的变化信息,结合这两种检测技术的细胞分析装置,能及时发现细胞的早期癌变,以便对癌症实施全面而及时的诊断。而且,当前显微成像技术和CCD光谱技术都是比较成熟的检测技术,且CCD光谱技术可以进行实时分析,所以,本发明提供的装置利用现有先进技术,大大提高癌变细胞的检测精度,同时可以大大降低检测成本。
上海理工大学 2021-04-11
细胞类型分析的便携式多用途医疗设备
成果介绍项目开发一种基于解卷积算法的细胞类型分析的便携式多用途医疗设备——阿尔法细胞分析仪,该设备只通过一组基因的表达水平检测,即可判定样本中所有细胞类型及丰度。技术创新点及参数仪器通过预先构建好的不同组织主要细胞类型的参考表达谱,结合解卷积模型来预测组织或血液样本中的细胞组分,并利用已训练好的疾病预测模型可进一步进行临床诊断。可快速、准确、低成本地识别各类组织的细胞类型和丰度,单个样本的数据分析可以在 ~20min 内完成,具有极高的分析效率。目前已完成组织特异芯片和细胞类型识别算法以及单片机的设计方案。市场前景本项目可与医院、科研院所、第三方检测公司达成合作,接受投资。
东南大学 2021-04-11
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