适用环保/5G基站/广电/通信/航空/船舶/铁路等相关行业电磁辐射环境监测分析。EM860N主机基于高性能频谱信号分析平台，在软件功能和应用上，充分考虑到不同的用户场景，EM860设置有两种工作模式：即有适于工程师专业测试的《专业分析模式》，又有特别适宜基站测试现场的一键式《工程监测模式》操作软件，作业简单，便捷，高效率! 主机9kHz~9GHz频谱测试接收机； 频谱扫速可以达到16GHz/s，可对信号进行100%捕获； 支持3G UMTS、4G LTE、5G NR等多种移动通信系统解调分析功能； 支持多种场强天线，适用于中短波、电视、无线通信、环境监测等多个应用场景； 配合PC机可实现工单系统下的一键测试、自动导出测试报告； 实时的“记录或屏幕录制和回放功能”，是有力的研发、交流、学习、培训工具; 可直接高清电视投屏，便于培训、研讨会; 支持手机APP控制操作; 同时具备温湿度测试、蓝牙/WIFI通信、光纤通信、电子罗盘、GPS定位、多点触摸屏、 USB通信等多种功能集成的一体化设计; 符合国标《BG8702-2014》，环保部《HJ1151- 2020》规定要 求，以及其他环境法规文件。

产品详细介绍保温材料试验机|外墙保温材料试验机|墙体节能保温材料试验机|外墙保温材料现场拉拔仪|外墙保温材料检测设备 产品名称：保温材料试验机 型号：WDW 数量：10000 品牌：思达 包装：木箱  价格：电议 公司名称：济南思达测试技术有限公司 一、外墙材料试验机基本配置 设备名称 型号 微机控制保温材料试验机 WDW 数显鼓风干燥箱 101-0A 行星式搅拌机 JJ-5 钢球 0.5Kg-1Kg 氧指数测定仪   试验机筛   拉拔仪   电子天平 200g-0.1g 电动振实台 ZTS-96 标准养护箱 40B 表观密度测定仪   诚模 40×40×160 2组4只（钢制） 外墙保温材料适用标准： JC/T992-2006《墙体保温用膨胀聚乙烯板胶粘剂》 JC/T993-2006《外墙外保温用膨胀聚乙烯板抹面胶浆》 JC/T547-2005《陶瓷地砖胶粘剂》 JG149-2003《膨胀聚苯板薄抹灰外墙外保温系统》 JC890-2001《蒸压加气混凝土用砌筑砂浆与抹面砂浆》 JC/T907-2002《混凝土界面处理剂》 JG158-2004 《胶粉聚苯颗粒外墙外保温系统》 DBJ01-38-2002《外墙外保温施工技术规程 聚合物水泥砂浆胶粘剂》 DBJ/T01-50-2002《外墙外保温施工技术规程 柔性耐水腻子》 二、产品详细介绍 【1】微机控制保温材料试验机  微机控制保温材料试验机主要用途： 微机控制保温材料试验机是专门针对复合砂浆保温系统、聚苯板薄抹灰外墙保温系统、硬质聚氨脂发泡复合板外墙保温系统及其它外墙保温系统及屋面保温材料进行各种理化性能试验测试研制的。 微机控制外墙保温材料主要技术参数： 主要技术参数 WDW-10 WDW-20 WDW-50 WDW-100 最大试验力 10KN 20KN 50KN 100KN 测试范围 最大试验力的2%-100% 试验机精度级别 1级 试验力度准确 优于示值的±1% 位移测量 分辨率为0.01mm 变形准确度 优于±1% 调速范围 1-200mm/min 试验空间 600mm 无极调速 采用直流伺服电机及控制系统 试验空间调整结构 伺服电机，同步带转动 外观 符合国家GB/T2611 试验保护功能 过载保护 安全保护功能 限位过载保护 主机尺寸 720×490×1850 主机形式 门式框架结构 重量 约650Kg 工作环境 室温~45°，湿度20%~80% 【2】现场拉拔仪 主要用途：       现场检测外墙饰面砖、外墙外保温材料、油漆、涂料的粘结强度  功能特点： （1）高精度：最小可测得0.001kN的力值；   （2）高效率：该检测仪的加压方式与传统的加压方式相比，加压速度可提高近10倍，彻底减轻因加压结构不妥而带来的检测疲劳；    （3）采用软件标定，无须拆开压力表，只需将压力加到指定值，轻按一键即可完成，极大地方便用户的标定和使用，是最新的更新换代产品；  （4）采用高效镍-氢充电电池，可反复长久使用。        仪器主机依行业标准《外墙饰面砖工程施工及验收规程》设计，可连续均匀加荷，手动泵与专用千斤顶连为一体，结构紧凑，经久耐用，采用液晶显示粘结力值，自动准确的记录粘结力值并给予峰值保持，该产品采用高效镍-氢充电电池，小巧轻便，总重约3千克，便于现场携带和使用，完全符合《建筑工程饰面砖粘结强度检验标准 JGJ110-97的要求，使用标准块的规格为95mm×45mm×8mm和40mm×40mm×8mm，保温材料标准试块的规格为100mm×100mm×8mm， 在满足合格要求时的最小拉力为0.64kN，最大拉力为2.56kN，针对饰面砖粘结强度低和粘结力小的特点，专将最大拉力设计6.00kN，以确保仪器的检测精度.       该检测仪是原有体积大、结构繁杂、操作不便型检测 仪的理想替代产品，该检测仪已在全国许多施工单位、工程质量检测站（中心）、试 验室、科研院所及监理单位等得到广泛应用，深受广大工程技术人员的欢迎。 三、系统基本配置 微机控制外墙保温材料试验机系统基本配置 1、试验机主机：1套 1.1交流伺服电机：1套 1.2调速器：1套 1.3负荷传感器：1只 1.4精密滚珠丝杠：2套 1.5减速系统：1套 2、思达全数字控制系统：1套 3、光电编码器：1只 4、联想品牌计算机：1台 5、HP品牌喷墨打印机：1台 6、基于Windows操作系统的计算机控制软件：1套 7、随机工具（提供安装、维修、操作所需的专用工具及清单）：1套 8、拉伸附具：1套 9、压缩附具：1套 10、弯曲附具：1套 11、技术资料： 包括：使用说明书 软件使用手册 合格证、装箱单 现场拉拔仪基本配置 1、主机壹台；（含高精度传感检测单元）       2、SW-4B智能数字峰值保持表壹只；   3、传感器连接导线壹根；        4、标准块两组各叁只（95mm×45mm/40mm×40mm）     5、说明书壹本；    6、行业标准规范壹套；   7、铝合金包装箱壹只；  8、充电器壹个 9、合格证和保修卡各壹张 四、售后服务 1.供方为需方免费安装、调试、并为其培训操作人员. 2.设备质量保证期壹年，壹年内出现质量问题供方免费维修.

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。

采用前沿的深度学习算法和相关数据处理技术，经过不断优化和创新，能够在极短时间内完成 CT 图像的人体器官勾画功能，目前已实现 30 多种器官的自动勾画。大量历史病例数据集和模型的不断创新使 DeepViewer 多种器官的勾画精准度达到 95%以上。 

（1）建立具有医学统计意义的中国人髋关节解剖学特征数据库 课题组随机抽取130 例西南地区正常成年人（其中男77例、女53例；平均年龄46岁；平均身高163.3cm；平均体重59.6kg。于仰卧、双下肢中立位行髂嵴至胫骨结节CT扫描（扫描层厚1mm），运用CT图像处理软件测量股骨头直径、颈干角、偏中心距offset、小转子中点及其上、下2 0 mm 平面处髓腔宽度、峡部直径、小粗隆中点到峡部距离、峡部曲度、髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数，并与中国北方人和国外人群解剖参数进行比较。结果显示：中国西南地区正常人的股骨头直径为44.68±3.10mm，颈干角128.56°±4.49°，offset为36.7±2.81mm，小转子中点及其上、下2 0 mm平面处髓腔宽度分别为：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峡部直径为9.92±1.27mm，小粗隆中点到峡部距离113.81±6.75mm，峡部曲度168.95°±1.32°，髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数分别为：4.19±0.72和2.32。本组研究中，offset平均为36.7mm、颈干角平均为128.56°,与北方人（offset 平均37.1mm、颈干角平均127.9°）相比差异不大，与西方人（offset平均43.0mm、颈干角平均124.7°）相比存在显著差异。 （2）设计基于国人髋关节解剖学特征的人工髋关节系统 完成了基于中国人解剖参数人工髋关节系统设计。 （3）采用有限元等分析手段，优化设计方案，使该人工髋关节系统适合国人解剖特征，避免低应力集中和应力遮挡。