二氧化碳培养箱技术特点： 1.六面加热的气套式加热系统 2.箱体体积151L 3.温度控制范围室温+5℃-50℃ 4.CO2浓度控制范围（%） 0~20 5.90℃高温湿热消毒功能；  6.TCD热导式二氧化碳浓度传感器，具有"Auto-start"功能； 7.三扇小门可减小开门取样品时减少对箱内环境的影响； 8.采用PT1000高精度温度传感器； 9.采用底盘水库设计； 10.二氧化碳培养箱具有门加热装置，可避免内门玻璃上形成冷凝水； 11.进气口配有HEPA过滤器； 12.具有多重报警系统。

实验原理   金属中存在大量的自由电子，但电子在金属内部所具有的能量低于在外部所具有的能量，因而电子逸出金属时需要给电子提供一定的能量，这份能量称为电子逸出功。研究电子逸出是一项很有意义的工作，很多电子器件都与电子发射有关，因此研究这种材料的物理性质，对提高材料的性能是十分重要的。另外本实验还可以利用磁控法测量电子荷质比，研究真空中电子能量遵从费米-狄拉克分布。   仪器概述 本实验装置的核心部件是一只理想（真空）二极管和套在理想二极管外的通电螺线管线圈。本实验通过测量金属钨的电子逸出功，将钨丝作为“理想”二极管阴极材料，阳极做成与阴极共轴的圆柱，把阴极发射面限制在温度均匀的一定长度内而又可以近似的把电极看成是无限长的无边缘效应的理想状态。金属电子逸出功(功函数)的测定实验，综合性地应用了里查逊直线测定法、外延测量法、补偿测量法和磁控法等基本方法。在数据处理方面有比较好的技巧性训练。因此，这是一个比较有意义的实验。   仪器特点 独立的理想真空二极管座：理想真空二极管插在独立的管座之上，并且配有透明的亚克力保护罩，既可以直观的观察真空二极管的工作状态，还可以有效地保护玻璃器件。独立的管座上刻有清晰的实验原理图，可以使得学生更好的理解整个实验原理。   精确的阳极电流测量模块：阳极电流测量模块采用微安级电流放大器，采用四位半数显表，测量范围可达0.1uA~20mA，可以准确、精细、稳定地测量到微弱的阳极电流。 稳定的阳极电压输出模块：阳极电压输出采用线性电源，输出幅度达到0~160.0V，可以稳定、高效地提供真空二极管的阳极电压。 便捷的数据采集接口：每个实验电源都配置模拟数据采集接口，可以连接电压传感器和PASCO数据采集软件，可以实时地采集大量的数据来分析测试结果，方便、快捷、高效地完成实验内容。   实验内容及典型数据 实验一：金属电子逸出功的测定 表1：在不同阳极电压和灯丝温度下的阳极电流及其对数值，作　lgIa～√Ua 图，得到不同温度下的截距　lgI 填入表2。     表2: 在不同温度T时所算得的　lg( I / T2) 和　1/T　的值 根据表2作 lg( I / T2) ～1/T 图，求直线斜率 m 直线斜率：m = -22802 逸出电势: φ = 4.53 (V) 逸出功（功函数）eφ = 4.53 eV 与逸出功（功函数）公认值　eφ=4.54eV　相比的相对误差：Er = 0.33%   实验二：电子在径向电场和轴向磁场中的运动（磁控法测量电子荷质比）   实验三：费米-狄拉克分布的研究     实验四：理想真空二极管的伏安特性   部件清单 金属电子逸出功实验仪   BEM-5715    可调直流 (恒压恒流) 电源I，12V/1A   BEM-5055    理想真空二极管盒   BEM-5716    螺线管线圈   BC-105236    连接导线，2mm护套香蕉插头，红   BC-105238   【2】 连接导线，2mm护套香蕉插头，黑   BC-105239   【2】 连接导线，4mm香蕉插头，红   BC-105084    连接导线，4mm香蕉插头，黑   BC-105083    连接导线,4mm护套香蕉插头1m, 红   BC-105074    连接导线,4mm护套香蕉插头1m, 黑   BC-105073    电源线   BC-105075    用户手册   CD-M-BEX-8510B  

（专利号：ZL 201510680435.X） 简介：本发明公开了一种负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂催化甲酸脱氢的方法，属于化学化工技术领域。本发明将制备好的负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂置于反应器中，将反应器置于油浴中升至一定温度，接着将甲酸和甲酸钠混合液加入反应器中进行反应，生成的氢气采用排水法收集。所述Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂是采用Au、Pd和去离子水按照一定摩尔比配置，将载体mpg‑C3N4加入上述溶液中，向混合液中添加还原剂，经过滤、干燥后制得。与传统的负载型催化剂不同的是：根据本发明，调节催化剂中金属金、钯的含量及mpg‑C3N4含量就可以制得用于甲酸脱氢制氢气的高活性、高选择性负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本发明公开了一种用于 MIMO 无线通信的非相干酉空时调制的对跖解调方法和对跖解调器，所述对跖解调方法要求将非相干酉空时星座图划分为两个子星座图，所述各子星座图内不存在成对的对跖点，而在两个子星座图之间存在一一对应的对跖点，所述对跖解调方法只需在任意一个子星座图内遍历 L/2 个星座点进行基于最大似然的解调计算，找出 L/2 个四矩阵乘积的迹最大值ψmax 和迹最小值ψmin，然后 根 据 <img file=

本发明涉及一种反渗透膜组件连续离线清洗装置，包括：用于浸泡和清洗反渗透膜组件的清洗槽，所述清洗槽有若干个且相互独立；还包括用于带动反渗透膜组件在相互独立的清洗槽内连续清洗的驱动传送装置。采用离线清洗方法，污染的膜组件浸泡在清洗液槽中，设备采用并联方式同时对多支膜组件单独清洗，清洗液入口端盖与膜组件的一头用卡箍固定于双链条上，组件另一头用卡箍固定于另一侧双链条上，组件安装方便，免去了组件复杂的拆装过程，省工省力。每个清洗液槽中安装相同数量的膜组件，链条的传动方式使该设备的自动化程度提高，不同的清洗液槽中的膜组件同时运行，整条流水线具有连续性，节约清洗时间，提高清洗效率。

本发明属于有机化学合成领域，涉及一种可见光与铜协同催化实现烷基噻蒽鎓盐与末端炔烃交叉偶联的方法。将烷基噻蒽鎓盐类化合物1与苯乙炔类化合物2、配体、铜催化剂、碱、溶剂混合，得到混合液；将混合液泵入微流场反应装置的微流场反应器中进行光反应，即得末端炔烃烷基化产物3。本发明创新性地采用了廉价金属催化剂与绿色溶剂，降低了反应成本；反应过程通过可见光驱动并在室温环境下进行，产物的收率可达98％；本发明提供的方法巧妙地规避了传统合成方法中的多步复杂性、耗时性、高昂催化剂成本及低原子效率等弊端。