产品详细介绍产品用途8(8CA)系列双目生物显微镜广泛用于生物学、细胞学、组织学、药物化学等研究所工作，在医学上可进行三大常规检查，在学校实验室可供教学之用。双目生物显微镜采用电光源，照明可连续调节亮度。该仪器配置了平场物镜，成像效果更加均匀清晰，适合对显微图像要求较严格的客户使用；搭配了大型载物台，能够满足较大试样面积的观察要求；若有需要，可升级为数码拍照型显微产品。产品规格规格参数 XSP-8(8CA)光路系统 有限远 160mm机械筒长 ●观察头 铰链式双目头(倾斜30˚)、瞳距调节：55mm-75mm ● 铰链式三目头(倾斜30˚)、瞳距调节：55mm-75mm 　目镜 WF10×/Ф18mm、WF16×/Ф11mm ●平场消色差物镜 倍率 数值孔径(N.A.) 工作距离(W.D.) ●  4× 0.1 17.5 10× 0.25 7.31 40×(S) 0.65 0.63 100×(oil) 1.25 0.18 放大倍数 40×-1600× ●物镜转轮 四孔内向物镜转换器 ●移动平台 双层移动平台尺寸:160mmX140mm,移动范围: 80mmX50mm,游标0.1mm ●聚光镜 N.A.1.25阿贝聚光镜,带可变光栏,带滤色片托架 ●调焦机构 粗微动同轴调焦,带锁紧和限位装置板,微动格值:2μm,调焦范围:30mm ●集光器 卤素灯适用(内置视场光栏) ●照明系统 卤素灯 6V/20W 亮度可调节 (可选择3W LED照明系统) ●可升级配件 目镜：20× 10×(带刻度) ○  物镜：20×、60×(s) ○ 高像素数码成像系统 ○ 生物医学图像分析系统 ○注解：●为标配、○为可升级配件 仪器成套性仪器成套性⑴仪器主机1台 ⑷物镜转轮1个 ⑺载物台1个 ⑽香柏油1瓶 ⒀ 备用保险丝1只⑵目镜筒1组 ⑸物镜4只 ⑻标本夹1个 ⑾国标电源线1根 ⒁ 仪器防尘罩1个⑶目镜2对 ⑹测微尺0片 ⑼滤色片2片 ⑿备用灯泡1只 ⒂随机文件档案1套数码应用方案配置XSP-8C电脑摄像系统 XSP-8D数码相机摄像⑴ XSP-8三目生物显微镜 ⑴ XSP-8三目生物显微镜⑵ 高质量CCD适配镜 ⑵ 专业数码相机延迟镜⑶ PUDA 300万USB型进口芯片显微镜摄像机(采用美国APTINA高性能芯片组/ USB2.0 高速通讯，高分辨率、完美的色彩还原处理/ Ultra-Fine专利色彩渲染技术) ⑶ 1000万像素数码像机(推荐Nikon/Sony)⑷ ToupView专业的图像软件  　 　

产品详细介绍 供应中学生物园生物进化模型：软体动物模型蜗牛。L160CM.

产品详细介绍参考单价：106.00 元型号规格：载玻片、盖玻片、洋红、昆虫针、镜头纸、吸水纸、滤纸、双面刀片、碘液、龙胆紫溶液等到3种实验易耗品。每盒供第二种方案配备的学校初中两面年用量生产厂商：技术标准：登记时间：2003年4月1日产品描述：

产品详细介绍参考单价：245.00 元型号规格：苏丹Ⅲ染液、亚甲基蓝溶液、甲基绿染液、淀粉酶、生长素、甲状腺片、甲硫咪唑、毛细管、半透膜、载玻片、盖玻片、吸水纸等。每盒供第二种配备方案高中一年用量生产厂商：技术标准：登记时间：2003年4月1日产品描述：        

功能特点：            阀体为一体化结构，密封性好，开启灵活，无漏蜡、滴蜡现象。蜡温、流量均可自动控制，工作台残蜡自动回收，中（英）文菜单显示，熔蜡缸、保温缸、蜡嘴、工作台温度可任意预置。整机由包埋部分和冷冻部分，分体式设计，具有记忆和自动恢复功能，运行后自动保留预置温度。具有双重过滤保护，加热功能有多重保护系统，低压照明系统，安全可靠。 ★冷冻台采用新型压缩机，压缩机具有延时保护功能，性能稳定，使用寿命长具有超制冷模式与控温模式，控温精度高；在控温模式下，调节适当的温度，以达到理想的冷冻效果； ★超大容量（6升）的熔蜡缸，确保一次性完成组织包埋。 触摸屏操作：有记忆功能，可设置上、下班自动开机、关机时间，可设置显示的日期、时间 以及温度等功能。 具有双重过滤保护，加热功能有多重保护系统，低压照明系统，安全可靠。  台面设有蜡块修复面和加热功能具有加温，蜡块修复功能;双边多孔位储镊台设计，可放置大小规格镊子. ★ 半导体小冷台设计，温度最低可达到-20℃；冷点面积：50x50mm。  流蜡速度可调。（可配置带有电光源的鹅颈放大镜，方便组织的包埋定位）   ★ 出蜡的管路带有加热功能，出蜡嘴在蜡缸下面出蜡由上而下不会造成堵蜡。 手部休息区带有防烫手装置，直观的操作面板，操作安全舒适。配置石蜡收集抽屉：废蜡收集时不会造成堵塞。 主要技术参数； 蜡缸容量：≥6升                          熔蜡缸温度预置范围：0℃~99℃           刮蜡器刮去多余废蜡，尺寸：115x100 保温缸温度预置范围：0℃~99℃           左右保温缸尺寸：70X220X175mm 工作台温度预置范围：0℃~99℃            双工作台面尺寸：135x120mm、115x100mm 储镊台温度预置范围：0℃~99℃           控温精度：±1% 流蜡管温度预置范围：0℃~99℃               流蜡工作方式：手动开关流蜡速度可调、脚动开关控制两种方式 时间预置：可在0-24小时内任意设定开机及关机时间           尺寸：600×660×420mm           左右保温缸尺寸：70X220X175mm   

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。