主要用途与适用范围 BXM(D)-系列防爆照明(动力)配电箱(以下简称配电箱)是严格按国家标准 GB 3836.1－2010 爆炸性环境 第 1 部分:设备 通用要求 GB 3836.2－2010 爆炸性环境 第 2 部分: 由隔爆外壳 “d”保护的设备 GB 3836.3－2010 爆炸性环境 第 3 部分：由增安型“e”保护的设备 设计制造的产品。主要用于Ⅱ类（除煤矿外的其他爆炸性环境），ⅡA、ⅡB级，温度组别为T1～T6的爆炸性环境的1区和2区危险场所，在交流50Hz，电压220V(照明箱)或380V(动力箱)的线路中作照明或动力支路的分合之用，并具有过载、短路保护功能，并可增加漏电等保护功能。配电箱既可作照明电路的配电或通断之用，又可作动力电路的配电或通断之用，还可照明、动力配电或通断混用。 本产品不适用于煤矿、炸药及腐蚀性较强的场所。   正常工作条件和安装条件 2.1海拔高度：不超过2000米； 2.2周围环境温度：-20℃～+40℃； 2.3大气条件 2.3.1周围空气相对湿度不大于95%（25℃时）； 2.3.2可用于爆炸性环境中（见适用范围）； 2.3.3在无明显破坏绝缘的气体和蒸气环境中； 2.3.4污染等级：3级； 2.4安装类别：Ⅱ类； 2.5在无显著摇动和冲击振动的地方；

相对于人类病原微生物，生物防微生物与宿主互作的分子机理研究起步较晚。对杀虫防病功能蛋白质的结构和功能进行分析，不仅对揭示这些蛋白分子的作用机理具有重要意义，同时也是构建新型高效广谱微生物农药的基础。本项目选择我国分离的苏云金芽胞杆菌中具有自主知识产权的重要的杀虫功能基因，通过解析其蛋白质的空间构象和开展生物学功能研究，揭示这些蛋白质的分子作用机理。同时进行蛋白与昆虫中肠蛋白的互作，以明确其在昆虫中肠的作用靶点，为分子设计此类蛋白以提高毒力和扩大杀虫谱提供科学的理论依据。

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。

1. 痛点问题 科创产业在国家创新战略体系中举足轻重，各类高校、研究院所、科创园区、高新产业园区的相关企业实验室呈现爆发式增长。作为科技创新的重要载体，实验室的建设与管理水平，是实现我国创新战略目标的重要基石。尽管研发实验室相较工业企业危险源体量小，但是危险源种类复杂（不仅限于危化品、放射性物质、病原微生物、特种设备等），探索性强，实验内容变更频繁，缺乏有效监管，导致我国的研发实验室存在系统性风险，实验室事故屡见不鲜，且存在群死群伤的可能性。典型问题主要有以下几个方面： “缺标准”，我国安全生产管理体制具有“企业负责，行业管理，国家监察，群众监督”的特点。各行业安全风险评估的实践做法各不相同，但都不能适应研发实验室的安全管理需求，导致研发实验室领域缺少有针对性的、统一的实验室安全管理标准、规范和工具。 “关注弱”，实验室安全风险特点与生产现场安全风险特点存在较大差异，在国家和行业将安全监管的重点聚焦于企业的安全生产情况下，实验室安全运行及管理长期游离于重点监管领域外，实验室内危化品存量、实验内容等底数不明，政府监管缺位；相当比例的实验室从设计建设初期即缺少评估与监管，导致其“先天”存在安全隐患。 “难度大”，以高校、科研院所、高新产业园区和科技园区为代表的实验室是我国科技进步的支撑力量，跨学科研究与交叉学科技术的探索存在较大不确定性，风险复杂多变。如何在鼓励创新的机制下通过科学合理的手段进行监管，破解初创研发型小微企业监管困局，预防事故发生越来越成为政府部门的难题和挑战。 2. 解决方案 通过借鉴国际知名企业的安全管理实践和国内外高校的实验室安全管理经验，团队在十余年科研实验室安全管理经验的基础上，引入物联网技术和信息技术手段，开发了一套软硬件结合的实验室智能安全管理系统，具有状态检视、安全培训、实验室准入、安全检查和事故调查和资产管理及统计等功能。以技术手段促进管理，以人为本，以过程管理为抓手，把安全事故的事后处理转变为安全隐患的事前预警，极大地提高了实验室安全管理的效率和能力。

IECUBE-6760 人工智能创新实验基础套件针对人工智能基础入门教学场景，学生无需任何专业编程基础，通过项目制实验方式，从实战训练角度出发，激发学生对人工智能的学习兴趣，帮助学生建立人工智能技术概念，建立解决各种行业问题的基础能力。结合人工智能在安防、医疗诊断、机器人、智能家居、自动驾驶、智能制造等领域的广泛应用，适用于广泛工科专业在人工智能方向的人才培养。 

1. 背景介绍信用评价作为一种服务产品，最早起源于1837年，路易斯•塔班在纽约建立了以企业为评价对象的最早的信用评价机构。穆迪创建了世界第一家企业信用评估机构。1922年，标准普尔公司的前身——普尔出版公司也开始对工业债券进行评价。1931年，美国制定了相关金融法规规范了民间信用评价，奠定了现代信用评价的基础。1974年美国发生了自30年代后最为严重的经济危机，在这次经济危机之后，人们开始关注信用评价，信用风险意识的增强促进了信用评价的迅猛发展。相对国外信用评价的发展而言，我国起步较晚，1992年，首家全国性证券评估机构——中诚信证券评估有限公司成立。目前我国信用评价机构已发展到60多家，遍及全国20多个省市。但是由于发展过快，评价机构缺乏独立性与公正性，评价方法不科学等各种问题。为了完善和发展资本需要，维护市场经济秩序，降低金融风险，建立新的信用评价系统，已成为我国政府急需解决的问题之一。2. 技术原理本项目以云平台为架构，以云平台SaaS(Software as a Service, 软件即服务)为客户交互模式，其后台采用云平台的虚拟化、集群的故障定位、资源池等技术，结合近年来刚兴起的智能优化等数据挖掘技术，结合交叉验证评估模型等，从而建立一个基于云平台的数据挖掘模式的信用管理系统。

本发明公开了一种云平台下可扩展的分布式协调服务管理方法， 包括：以中间节点交叉树林的组织方式对分布式集群的所有节点进行 初始化，所有成员节点根据来自中心管理节点的全局网络拓扑结构查 询出本节点的父子成员节点信息，所有父子成员节点之间以心跳机制 进行信息同步和通信，成员节点判断是否从其它成员节点接收到成员 状态变更信息，如果接收到则进一步判断该成员状态变更信息指示成 员减少还是增加，如果是减少则成员节点如果收到成员减少