产品详细介绍1. 全封闭式暗箱和紫外防护板两种设计，方便客户根据实际需求选择2. 根据紫外透射面积不同分为三种型号：UV3A   150mm×100mm                                UV3B   150mm×200mm                                UV3C   200mm×200mm3. 双面抛光紫外玻璃厚度均匀，透射率高，观察时无灯管阴影、背景清晰4. 透射波长：312nm5. 采用高频电子控制，节能，启动快，无闪烁，有效延长灯管寿命6. 强力风扇散热，有效防止灯管热量对凝胶样品的影响7. UV3C增置254nm、365nm紫外光及可见光反射装置，满足更多实验要求8. 可选配LCD-240白光板，可见光透射面积240mm×240mm9. 内置220V电源插座，方便其它实验要求10. 暗箱式紫外透射仪预留CCD接口，可增置CCD和凝胶图像分析软件，进行定性或定量分析11. 外观设计精致，节约实验室空间12. 特别适合于科研实验室和教学实验室使用。

简单介绍： 动物行为学分析系统，是指通过对动物行为的视频、光电和生物电等信号的采集，并结合计算机图像处理、和生物电信号分析技术，提取动物行为的轨迹并计算各种行为学参考指标的软硬件系统Anymaze分析系统是目前动物行为学领域功能强大、适用面广的系统，使用该系统发表的SCI文章已有数千篇迄今为止性价比高的软件：只需一套软件仅就可以实施几乎所有行为学实验. 详情介绍： 动物视频分析系统有广泛的用途，可以支持几乎所有实验： 可以同时进行16种实验，也可以同时进行64个不同的实验，例如同时进行两个水迷宫实验或两个CPP实验，软件有强大的视频编辑剪接功能，可以把四个摄像机拍摄的视频拼接成两组可以人工自定义记录特殊事件，软件系统提供人工自定义记录特殊事件的功能，可以定义多达26种特殊事件，解决了大多数视频软件无法自动识别动物的精细动作：如站立次数、理毛次数、粪粒数、接触次数等多点跟踪、能识别动物探究方向，不是简单的跟踪动物的中间位置，而是进行多点及动物的全身识别及跟踪，能识别实验动物的探索方向，多点跟踪、探索方向等功能完全免费开放，不收取额外费用；任何时候都能看到或编辑每一只动物的详细情况，甚至在实验过程中；每次实验都可以进行视频回放或轨迹动画的回放，以了解本次实验细节；软件自带强大的分析功能即可以对每只动物的结果进行对比，也可以对各组的结果进行对比。具有综合的报告和分析功能，自带超过30多种的统计检验，多种方式查看结果，结果可以用文字、图表、动画等多种形式表示出来，可以多种形式保存结果，使用其他第三方软件如SPSS、EXCEL、SYSTAT等进行进一步分析处理。此系统可以记录动物活动轨迹和原始活动录像，同时得到实时变化的动物运动轨迹和动物活动形态（饮食，睡眠，移动，追逐，社交等）资料，自带强大的分析软件功能，能直接输出统计报告。使用此软件发表的SCI文章已有数千篇。 指标参数： 1.软件可用大小鼠、猫、狗、兔、豚鼠、鱼类、壁虎、线虫、果蝇等实验动物的行为分析，跟踪对象丰富； 2.软件可以开展水迷宫实验、open field实验、强迫游泳实验、悬尾实验、高架十字迷宫实验等；水迷宫、巴恩斯迷宫、OPAD、RAPC、恐惧记忆、高架十  字、八臂迷宫、O迷宫、T迷宫、Y迷宫、旷场、自发活动、新物体辨别、孔板实验、位置偏爱、强迫游泳、悬尾、明暗箱、跳台，支持任意形状开放场的视频识别，无需额外购买模块。 3.软件支持用户进行双盲实验，针对于每个区域均可调节区域进入标准； 4.软件支持多通道动物同时实验，也可在一台电脑上同时进行不同的行为学实验；支持同时对16个摄像头进行追踪。 5.系统可以对实时或者离线视频进行像素级裁剪，以到达*佳视觉效果； 6.系统支持自定义添加参数，无参数数量限制； 7.键盘辅助记录器*多可定义26个辅助参数，用于辅助记录无法用视频记录的参数； 8.软件具有point定点功能，用户可以自定义point参数，完成兴趣点的检测； 9.软件可以对动物的头部、躯干中心、尾部分别进行追踪，并得到其坐标位置。动物追踪具有8档灵敏度和12档频率可供调节。 10.软件拥有强大的输入输出控制功能，用户可根据自己的实验方案灵活编辑各种触发事件，若用户出现逻辑错误，软件具有智能提醒纠错功能； 11.软件分析功能可以对每只动物的结果进行统计，也可以对各组的结果进行对比； 12.软件可以自动生成heatmap热图，用户可根据自己的喜好对热图的颜色进行像素级别的编辑； 13.软件可以自动计算感兴趣的参数，例如：总冻结时间，冻结事件的数量，冻结的持续时间，刺激和冻结之间的延迟时间等； 14.软件拥有强大的sequence功能，用户针对于任何实验，可以编辑此功能来检测动物的sequence行为； 15.软件具备与外部设备交互的能力，通过多种接口盒（AMi，另购）可对外部设备进行控制，并接收来自外部设备的数据，使软件成为整个行为学实验的中心。 16.软件自带超过30种的统计检验，也可以导出使用第三方统计软件如SPSS和EXCEL统计； 17.实验结果保存形式包括：文字报告、图表报告、轨迹动画、轨迹图、热图等； 18.能够对实验设计、软件设置、SOP自动生成报告并可连接打印机进行报告打印； 19.软件可以始终提供免费的升级更新服务 20.软件支持加密狗拓展，支持加密狗远程编程，计算机使用加密狗后将拥有完整的软件使用许可证。 21.国外期刊认可度高，影响因子*高达27分，已发表文献超3000+篇。

本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。

本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器，主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成，旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟；导肥装置由导肥管和散肥器组成，用于将肥料导入种沟侧面；导种装置主要由导种管组成，旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求，可以开出高质量种沟，利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种，特别是寒冷、干旱地区。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。

● 项目简介：洗衣机多功能数据采集与监测系统，用于洗衣机的多种性能测试，可以为洗衣机改进设计提供可靠的实验数据。该系统还可以用于其他家用电器性能测试。测量参数种类多(包含温度、压力、流量、转速、湿度、电流、电压、风速)，参数个数多（16通道），操作方便，性能可靠。技术水平：填补国内空白● 项目成熟度：应用实例：“洗衣机多功能数据采集与监测系统”用于博西华电器有限责任公司（Simens与BOSH合资的洗衣机研发中心）。

本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

成果简介：当前已经完成成果：已完成星上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取算法研究；实现了光学遥感星上处理SoC芯片功能样片研制和测试，单片可实现155Mbps输入速率的实时处理，功耗小于600mw。 2015年完成成果：完成高性能、抗辐照星上光学遥感数据SoC处理器研发，并基于自主芯片构建星上并行实时处理原型样机，实现星上90%以上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取等智能实时处理。 项目来源：民口863项目 技术领域：地球观测与导航技术