1、自主研发全光谱芯片，光谱为连续性，无蓝光危害； 2、类太阳光照明，Ra97，高度还原真实色彩； 3、RG0级无蓝光危害，无可视频闪，缓解用眼疲劳； 4、国AA级照度，大面积发光，无暗区，照度更均匀； 5、多功能一键触控，三档亮度轻松切换； 6、灯臂设计四处转轴，灯头上下。         了解更多产品详情，请与我们联系：021-6176 3333；15821024688

产品详细介绍原子发射光谱仪产品特点1.分析速度快2.精密度高3.稳定性好4.检出限低5.分析元素多6.操作便捷 全新Windows运行环境功能齐全7.全自动点火 气路智能控制，实现软件点火，更方便8.安全 有冷却水保护、氩气保护、灭弧保护更安全采用多重屏蔽和良好的接地，使仪器辐射小于2V/m (JJG768-2005规定小于10V/m)。更好地保证操作者的安全。

1.产品介绍 AA-1800EL型原子吸收光谱仪是采用国际新的技术和国内高校的专家联手研发完成，拥有几十年光谱仪器的研发和应用经验。该产品包括火焰、石墨炉及氢化物发生系统，可配置多种附件，灵活的配置方案可满足不同层次客户的需求。全自动多功能AA-1800EL型原子吸收光谱仪可进行复杂的样品分析，多种分析方法可自动切换，做到无人全自动分析。 AA-1800EL型原子吸收光谱仪广泛应用于科研、质检、疾控、环保、冶金、农林、化工等行业，创新的软、硬件设计确保样品分析的准确性、安全性、易用性，仪器维护简单便捷。 2. 性能特点 2.1. 全反射消色差光学系统。 色散率为1800条/毫米刻线大面积光栅，新型自准直单色器，所有镜片均是石英镀膜，宽广的检测范围和光学稳定性确保了分析的精度、闪耀波长230nm光栅分光系统。 2.2. 八灯灯座 一灯工作，最多可以七灯预热，节省了换灯和预热时间，使元素测量更加快捷方便。 2.3. 全自动化 仪器采用全自动设计，除主机电源开关外，仪器的灯架控制、波长扫描、狭缝调节以及二维移动平台等功能全部通过软件控制完成。 2.4. 背景校正系统 具备氘灯与自吸收两种背景校正模式，背景信号1A时，扣背景能力60倍以上。 2.5. 自主知识产权，功能完善，性能强大的分析软件 人性化的操作界面，让您的操作易如反掌，可切换中英文Windows风格软件界面，全自动定性、定量分析，自动计算元素含量，自动生成测试报告。 2.6. 火焰系统特点 2.6.1. 高分子雾化室 高分子材料抗腐蚀雾化室，耐酸碱，包括氢氟酸，无论是有机或是无机溶液都能得到较好的灵敏度和稳定性； 2.6.2. 钛燃烧器 钛燃烧器，可选配50mm和100mm燃烧器，空冷预混合型，耐腐蚀，耐高盐，大幅度提高火焰的效率和火焰分析的准确度； 2.6.3. 高精度防堵塞雾化器。 高效型雾化器，雾化效率高，维护更换方便。 2.6.4. 质量流量控制器实现乙炔流量控制。 质量流量控制器精确控制乙炔流量，精度达1ml/min，并对流量进行动态监测，使用方便，安全可靠。 2.6.5. 更多的安全保护措施，使样品分析更加安全可靠。 采用高灵敏度探测器，对乙炔泄露进行实时监测； 采用高精度的压力传感器，对乙炔压力进行实时监视； 采用高精度的压力传感器，对乙炔压力进行空气压力监视； 采用微动开关及防火插销，对燃烧头状态监视； 采用光敏二极管，对火焰状态实时监视； 2.7. 石墨炉系统特点 2.7.1. 一体化设计。 石墨炉电源、原子吸收主机位于一台仪器内，缩短了电缆长度，减少了石墨炉电源对外界的电磁干扰、提高了石墨管加热效率。 2.7.2. 石墨炉控温精度高，升温速度快。 采用大功率变压器、微阻电缆线以及光控升温方式，并配合软件、硬件温度校正系统，高温段控温精度可达±1%。 2.7.3. 更多的安全保护措施，使样品分析更加安全可靠。 石墨炉冷却水具有流量实时监视和保护； 2.7.4. 通过压力传感器对载气压力监视 通过光敏二极管对石墨炉温度监视 2.7.5. 自动载气流量控制。 石墨炉内气，外气全部由计算机根据软件升温流程自动控制。 2.7.6. 150位转盘式石墨炉自动进样器。 极坐标转盘式石墨炉自动进样器，定位精度高，运行稳定可靠，使用维护方便。 3. 数据处理 高智能软件，功能强大，友好的中文操作界面。全自动仪器及附加控制，火焰、石墨炉工作模式可自动切换，可自动优化，自动稀释；鼠标操作，自动设定菜单数据和校正方法； 石墨炉分析时，系统会给出全过程分析信息，包括测量值、温度、程序、时间等， 并保存积分时间内所有测量的信号曲线和温度曲线；测量数据可以实现动态显示。标准曲线可以实现自动拟和；样品测量准确：采用向导的方式对样品进行设置，方便快捷；灵敏度校正功能：使测量的结果更为准确；参数打印，数据结果打印，图形打印，可导出WORD、EXCEL文档.

2020年1月25日，中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计，2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍，预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面，应该限制或禁止区域性迁移，以防止超级传播者的出现和移动，同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题，对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级，最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一，从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐，大量的查表 及公式计算很容易出错，并且复查工作较为难进行，从而导致设计方案的周期较长，效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限，大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系，这势必会导致设计方案存在误差较大的风险，难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况，我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress，首先其将 大量的参考数表数字化，公式程序化，设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入，最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据，丰富的数据库为管道设计，组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据， 大大提高了方案设计的精确度。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

项目研究内容： 1、开发基于工业现场总线技术，集检测、控制和优 化等功能于一体，具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统，达到协调处理过程中各设备的动作，最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中，中和过程的非线性、滞后性，本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制，通过对系统的非线性部分的预估和协 调，将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化，即保留 了线性系统