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艾柯AI人工智能实验室超纯水系统
  艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源:城市自来水 制 水 量:100L-200L/H 出水水质:纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置:7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点:TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能,可连接手机或电脑远程操控整套系统,采用微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,占地面积小,操作使用方便。设备一机多用,可同时制备取用多种水质的水,纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选,RO水水质电导率≤5 μS@25℃,超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准,全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS<350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用,可同时制备取用多种水质的水:纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水:3.4L/min  RO纯水:3.2L/min  UP超纯水:3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水(GB17324-1998)标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水(GB6682-2008)三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 <0.01Eu/ml <0.02Eu/ml 微生物值 <1cfu/ml 总有机碳 TOC:<3ppb TOC:<1ppb 阳离子含 <0.02ppb <0.01ppb 阴离子含 <0.03ppb <0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格(GB6682-2008)一级水标准美国试药级(CAP、ASTM、NCCLS)超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格(GB/T11446.1-1997)EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能,可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能,可任意设置定量取水(0.5L-100L),定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min),免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能,同时拥有三套控制取水功能,设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话,语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询,可保存两年取水记录,可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能,可同时检测和显示:进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能,设计符合USP要求检测范围0-999ppb,检测精度士1ppb,提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱,水质稳定,寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏,可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据,操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计,无外置模块,占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    
成都唐氏康宁科技发展有限公司 2025-05-28
网络化机器人群编队的分布式协调控制
研制了网络化移动机器人群编队的分布式协调控制系统,系统地开展了关于多机器人编队寻迹控制方法、无线网络下多机器人通信环境的建模和协议设计两个方面的研究;研制了基于OPNET的多机器人编队控制仿真平台和具有非完整约束的多移动机器人实物演示系统。
东南大学 2025-02-08
面向大型燃煤机组全工况灵活智能运行的协调控制策略
高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此,本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势,本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器,机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。
华北电力大学 2025-03-26
核酸的分子识别和调控
围绕核酸特殊结构和修饰的动态变化,利用化学生物学理论和技术,通过化学小分子对核酸结构和修饰的识别及相互作用,探索生命过程新机制,项目取得一系列原创性成果,为疾病早期诊断和高选择抗癌领域提供新策略。主要科学发现为:1.实现小分子对非规则核酸的结构识别和调控,并揭示四链核酸新机制。通过抑制肿瘤中高表达的端粒酶,提出了小分子对G-四链核酸(G-4)识别新机制和抗肿瘤药物设计新策略;双钌配合物通过钾离子调控机制特异识别G-4产生光响应,创立了目视检测G-4的新技术;通过光诱导机制实现小分子不同
武汉大学 2021-04-14
解析植物免疫信号调控机制
揭示了酪氨酸磷酸化对于植物免疫受体激酶活性调控的重要作用,解析了作为分子开关的关键酪氨酸位点的“预磷酸化-去磷酸化-再磷酸化”循环调控机理,促进了人们对于植物先天免疫信号调控机制的理解。 蛋白的磷酸化和去磷酸化是调控植物细胞信号转导的主要机制之一,蛋白酪氨酸磷酸化在动物细胞中的重要作用被广泛证实。然而,植物免疫受体激酶通常被归入丝苏氨酸激酶。本研究提示酪氨酸磷酸化对于植物先天免疫的重要调控作用,揭示了植物受体激酶与磷酸酶协同作用,通过对分子开关(关键酪氨酸位点)的循环磷酸化修饰,实现免疫信号转导的精细调控。
中山大学 2021-04-13
基于人工智能的新型疫苗及治疗性大分子开发
1. 痛点问题 本项成果涉及新型疫苗的设计与应用,具体涉及生物大分子药物及疫苗的研发过程中的抗原精准设计。 2. 解决方案 基于AI的大分子药物及疫苗抗原设计。
清华大学 2024-09-24
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
暖通空调及人工环境
项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平,拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分: (1)建筑平台。我们认为,建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体,离开建筑平台谈中央空调,有如无水养鱼,这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件,按建筑模数等比例制作,部件之间采用了拼装结构,可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 (2)设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作,效果逼真,接口清晰。 (3)系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型,以及配套的管材、配件,学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学,也可用于产品展示。 技术指标     模型按建筑模数等比例制作,通用接口,观察、搭接方便、实用性强,可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景     近年来在部分教学活动中使用,赢得了众多客户的信任和支持,具有良好的市场前
南京工程学院 2021-04-11
RealSafe人工智能安全平台
业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒,算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展,人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动,它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中,机器视觉作为AI时代的基础技术,其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后,往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如,在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中,自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策,危害乘车人的人身安全。从2016年至今,Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用,发动“对抗样本攻击”,去年7月,百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物,让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功,主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”),就能导致很大的算法误差。此外,随着AI的进一步发展,AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景,这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来,包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能,其中AI的安全应用均是重点方向。而且,AI安全作为新兴领域,在开源社区、工具包的加持下,对抗样本等攻击手段日益变得复杂,相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒,目前市面上缺乏自动化检测工具,而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固,RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代,网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件,RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”,帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前,RealSafe平台主要支持两大功能模块:模型安全测评、防御解决方案。其中,模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口,选择平台内置或者自行上传的数据集,平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击,并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化,给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务,目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法,可实现对输入数据的自动去噪处理,破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果,用户可自行选择合适的防御方案,一键提升模型安全性。另外防御效果上,根据实测来看,部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后,安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下,RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段,帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”,RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊,RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且,为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响,RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明,“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果,而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK,几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择,如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞,意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此,为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁,RealSafe平台具备以下两大优势:·  组件化、零编码的在线测评:相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码,RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置,免去了重复造轮子的精力与时间消耗,用户只需提供相应的数据即可在线完成评估,学习成本低,无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果:为了帮助用户提高对模型安全性的概念,RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示,根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分,评分越高则模型安全性越高。此外,RealSafe平台提供安全性变化展示,经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化,“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段,并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界:在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此,除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台,RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品,为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”,黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁,通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”,以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时,RealAI也推出相应的防御技术,支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测,并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来,随之而来的安全风险也将越来越多样化,尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生,可以说,算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是,以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程,并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试,但对于整个行业而言,这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。
清华大学 2021-04-10
人工智能诊断腹膜转移
  肠癌合并同时性腹膜转移(PC)的发病率约为5-10%,复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断,可以增加彻底减瘤手术的机会,未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系,研发一个基于卷积神经网络(CNN)的ResNet3D系统。经查,这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台,能够自动识别原发肿瘤特征,同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征,构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像,验证组包括了7837张CT图像。    研究发现,ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%,AUC为0.922,敏感性和特异性均高达94%,明显优于常规增强CT的诊断能力。
中山大学 2021-04-13
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