产品详细介绍概述力田磁电科技有限公司系列直流电磁铁，可提供可调磁场源，适用于科研单位，高等院校及工厂做物质磁性实验，具有多种用途可配用于磁性材料测量装置、振动样品磁强计、霍尔效应研究、磁光效应研究、磁电阻效应研究、磁致伸缩研究、转矩磁强计、力法磁强计、磁化率测量装置以及对磁性器件的充磁和退磁等等，用途非常广泛。2、电磁铁工作原理电磁铁是由线包、轭铁、铁芯（极柱）、极头等组成的闭合磁路。通电的导电绕组（线圈/包）能产生一定的磁场，铁芯（极柱）在外部线圈磁场的作用下，其内部的排列不规则的铁磁性金属原子重新规则排列，共同指向一个方向，从而被磁化，增加了磁通，所以在铁芯、轭铁和气隙间就产生了数量可观的磁通Φ，当控制电源电流变化时，极头间气隙中形成可控的高强度磁场。3、电磁铁特点：磁场气隙双向可调，单轭的结构，磁场方向水平；直立座放，有很宽阔的操作空间，便于取放样品和与其他设备的组合架构，是磁性研究最为常见的电磁铁之一。适用于霍尔效应研究，磁电阻效应研究、磁滞伸缩研究、转矩磁强计、力法磁强计、振动样品磁强计、磁化率测量装置、磁性材料测量装置等。3.1  WD-200型卧式水冷电磁铁运用电磁感应原理，采用单轭水冷式结构，样式美观、性能可靠。3.2 磁场工作气隙调节轻便灵活，极头与极柱采用分体螺纹连接结构，便于极头更换，电磁效率高，电磁铁极柱为200mm,极面直径最大为φ120mm，另配φ80mm、φ60mm极头 ，工作气隙最大为140mm。3.3 WD-200型卧式水冷电磁铁带工作气隙结构调整采用力田专利技术设计，极头不需要锁紧，气隙不会改变，保证测量的重复性。电磁铁卧式结构电磁铁的视野开阔，外形美观，结构可靠，磁场强度高、磁场强度大小调节方便等特点。3.4、WD-200型卧式水冷电磁铁可用于磁滞现象研究，磁化系数测量，霍尔效应研究，磁光实验，磁场退火，核磁共振，电子顺磁共振，生物学研究，磁性测量, 磁性材料取向，也可在小气隙时用于铁氧体等磁性产品充磁等。3.5、使用前请仔细阅读本说明书，严格按照要求操作使用。4、 技术参数2.1  极面直径：φ120mm，80mm、60mm2.2  工作气隙：0～140mm连续可调2.3  磁场强度：工作气隙20mm时，60mm极头中心磁场最大H≥2.5T2.4  磁场强度：工作气隙20mm时，80mm极头中心磁场最大H≥2.2T2.5  磁场强度：工作气隙20mm时，120mm极头中心磁场最大H≥2.0T2.6  剩磁：气隙10mm时  H≤12mT2.7  工作电流：DC  0～20A2.8  线包绝缘电阻：＞10MΩ2.9  磁场外形尺寸：1600mm×1250mm×1300mm2.10 直流电阻:：   10Ω2.11包装尺寸：1150 mm×1300 mm×600 mm2.12重量：约800kg磁场参数表：（供参考）极头60mm磁场参数：电流工作气隙10mm20mm30mm40mm50mm60mm 磁场（mT）1A57030018013010080 2A1090340390250200160 3A1630680640400300250 4A20801120760530400330 5A23401380930670500410 6A247016301110810600490 7A256018401270920700580 8A 200014201030790650 9A 213015501130880730 10A 223016701230960800 11A 2300178013201030860 12A 2360187014001100920 13A 2410195014801170980 14A 24502030155012201030 15A 24802090161012801080 16A 25202140167013401130 17A  2180172013801170 18A  2210177014301210 19A  2250182014701250 20A  2280186015101300  

成都市培源科技开发有限责任公司，简称：培源科技。公司办公地位于成都金牛高新产业园区科兴北路19号，注册资金300万元人民币，是具独立法人的科技型企业。公司以国内外以及成都市老科协200多名卓有建树的知名专家为依托，瞄准目前社会迫切需要和未来世界必然需求，实行“综合性跨学科，集成性多学科”的研究和开发，其环保方面的核心技术比肩国际知名企业水平。其中一项目：环保教具---无尘黑板及核心设备，可使普通教室升级为健康教室。这在多媒体和液态笔不能主动捕捉粉尘pm2.5和中央强调预防近视的前提下, 使用该设备，正好弥补其不足。  2014年10月18--20日，我公司携无尘黑板及核心设备参加中国科博会，受到中央视台记者专题采访报道，让国内外人民看到了该产品的推广使用，给教育界和师生带来的环保健康和预防近视的好处从此，培源品牌美名远扬，产品远销省内外。公司拥有空气净化，生态农业，高效节水和污水减排方面的世界领先技术和核心技术。已获18项国家专利，曾获国家级发明奖1项。公司在国内最先提出环保教具这个概念，主张:传统与现代化结后,环保与高科技兼容。先后发表重要论文和文帖106篇，比如：《一位教师的心灵独白》等（点击可查看）。诗词《水调歌头.黑板净尘器》等（点击可查看）。最先发明并开发出了相关产品，且引爆了这个行业,带来了明显的环保效益，社会效益和经济效益。 其中《关于教师职业病预防的对策研究》的学术课题，获成都市锦江区科信局2012年软科学项目立项支持。《环保教具---无尘黑板及核心设备》，获成都市科技局2012年企业自主创新项目立项支持。目前为止，公司生产的培源牌《黑板净化吸尘器系列》《教学板系列》、《看板系列》、《黑板净化吸尘器系列》、《钢质讲台系列》、《水洗空气净化器系列》产品，已销往四川、重庆、云南、山东、江苏、浙江、上海、福建、广州、陕西、河南、河北、哈尔滨等26个省、市、地区（点击可查看），得到广大师生的欢迎和高度赞扬（点击可查看）。公司不仅能提供高科技，性价比高的产品，且具备招投标所需的手续，比如：专利证、检测报告；发明奖证书；ISO9001质量管理体系认证、ISO14000环境管理体系认证、ISO8001职业健康管理体系认证、CE欧盟认证,3C安全认证  

山东银光钰源轻金属精密成型有限公司位于临沂市费县经济开发区，是山东银光化工集团旗下的镁铝合金新材料深加工企业。公司注册资本1.11亿元，占地面积15.6万平方米。 公司通过TS16949:2009、ISO14001:2004、OHSAS18001:2007体系认证。公司拥有280-2500T压铸机14台(其中900-2500T全自动压铸岛7座)，JSW半固态触变成型机2台，680-2000T挤压机11台，并配备镁铝合金熔炼炉以及各类数控加工设备300余台（套）。公司拥有X光无损探伤机、三坐标检测机、金相分析仪、硬度试验机、强度试验机、直读光谱仪等检测设备。 公司主要生产汽车零部件、航空高铁产品、3C产品、镁合金型材、牺牲阳极等。

本项目针对人工速生林木材密度小、强度低的特点，研究开发出木材化学改性与干燥一体化工艺技术及装备。本技术能够大幅度提高速生材性能，同时解决了常规木材改性技术中改性剂浸透困难、环保性差，改性材功能单一、尺寸小，无法满足工业生产要求等问题；解决了传统木材改性技术工艺“先干燥-再浸渍处理-再二次干燥”的能耗高的问题。本项目技术获国家发明专利授权2项，已在多家企业应用。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

动物捕食植物种子（下称种子捕食）是动植物协同进化的重要方面。动物捕食植物种子可影响植物种群更新和繁衍；植物通过调节各种性状，如种子大小、蛋白质含量，调节动物捕食行为。植物性状对种子捕食调节能力的评估对理解动植物协同进化具有重要意义。 因此，建立一种用于种子捕食追踪的人工种子系统，对于种子捕食追踪及相关研究，理解动植物协同进化，促进野生植物尤其是珍稀濒危植物保护具有重要的作用。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明提供了一种复制式人工关节间隔物的制作方法，包括以下步骤：1）首先在容器内铺设固化剂，将人工关节假体包裹在容器内的固化剂中，制备人工关节假体阴模；2）然后向阴模内注入硬化剂制备复制式人工关节间隔物。可事先在阴模中放置金属棒或块以增加间隔物的强度。本发明能在较短时间内精确制备出尺寸和外形与拟选用人工关节假体一致的间隔物，以缩短手术时间，改善间隔物的作用效果，制备方法经济且简便易行。植入的关节式间隔物可使得患者在术后获得部分正常的关节功能，术后满意度提高。并有效防止了软组织的挛缩，为再次手术奠定了基础。