指导价格：2799元

产品详细介绍

IBV以基于数字孪生的三维虚拟化技术为基础，以数字化、可视化、智能化理念为目标，通过直观、动态的形式，展示园区各类建筑及设备的空间分布、运行状况和统计数据，实现对园区从宏观到微观的全方位展示与管理。

乐普乐吉智能净化试剂柜是针对实验室、试剂库等存储场所的有害化学试剂及挥发性试剂设计制造的一款自循环式智能存储设备，柜体搭载了智能分子级净化装置，通过净化装置过滤柜内化学品气化产生的有毒有害蒸汽，帮助实验室操作人员减少对有毒有害化学气体的直接接触。 智能净化试剂柜由柜体、层板、化学高分子过滤装置/活性炭过滤装置、微电脑液晶控制面板、室内环境检测、环境数据显示、超静音风机、风机调速器等零部件组成。  

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

本文以吉林省和河北省部分肉牛养殖户为例,对影响农户纵向协作形式选择的影响因素进行了实证分析.研究表明,交易成本是养殖户肉牛销售渠道选择行为的主要影响因素.价格有保证程度,市场能否及时销售的风险程度对有一定饲养规模的农户(年出栏10头以上)选择销售渠道具有不同程度的正面影响;运输成本及风险程度,销售中的损失具有负影响;而农户饲养规模(在达到一定程度后)对销售形式选择的影响并不显著.这在一定程度上表明交易成本较农户自身特征和农户生产经营特征对农户纵向协作形式选择的影响更显著.

所分析研究的尾矿坝坝址区为一峡谷段，两岸山顶高程可达500m左右，土坝于1978年施工后并投入使用。坝底高程为425m，坝顶高程为455m，坝高30m，坝顶宽5m，坝顶长90m。分设三个马道，设计边坡比自上至下分别为1:2.0、1:2.5、1:3.0，下游坡的变坡处设马道宽2m，下游坡脚设排水棱体，排水棱体高7.5m，坝址堆石棱体坡比为1:1.5。相应设计总库容77万m3，有效库容62万m3，服务年限20年。坝体材料由人工填土、残积土组成。尾砂坝运行以来，随着尾砂的堆积和水位上升，整个坝体逐渐处于饱和状态，坝面多处有水渗出。1998年2月13日，当时水位距坝顶约2m，右坝坡约447m高程处渗漏产生流土而失稳破坏。 该研究项目分析了土坝塌溃的原因和影响土坝稳定性的机理；对重建后坝体的安全稳定性进行了分析计算，并针对相应影响因素提出了综合治理对策；对类似工程土坝的设计施工及运行管理提出了相应的注意事项和预防措施。有相应的分析软件。

2020年3月8日，安徽师范大学在bioRxiv上上传了一篇题为Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10个新测序的SARS-CoV-2基因组，并结合GISAID数据库中的136个基因组，通过不同的分析方法（如EBSP、错配和中性检测等）研究前三个月数据的遗传变异和统计。 结果显示80个单倍型共有183个突变位点，包括27个简约性信息位点和156个单一位点。对遗传多样性的滑动窗口分析表明，SARS-CoV-2基因组丰度的变化有一定范围，这可以解释目前这种病毒的广泛和高适应性。遗传学分析不支持穿山甲是中间宿主。在最初的单倍型（H14）中，一个患者样本居住在华南海鲜市场附近（约2公里），这表明患者有无意识接触该市场史的可能性很高。然而，基于这个线索，也无法准确断定这个市场是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，从这个市场收集的16个基因组，包含10个单倍型，表明市场在短期内出现循环感染，这可能导致武汉和其他地区爆发SARS-CoV-2。EBSP结果显示，第一个估计的扩展日期从2019年12月7日开始，这表明SARS-CoV-2的传染可能在11月中下旬开始。

强度和韧性的“倒置关系”是材料研究领域长期存在的难题。大量的实验表明，随着金属材料内部晶粒尺寸的降低，在强度获得提升的同时，韧性将大打折扣。目前，广泛采用的高强材料韧化策略有：（1）改变组分，通过引入和调整材料的多种主要元素，同时激活多种塑性变形机制，高熵合金材料就是采用这种思路；（2）改变微结构，在材料内部引入一种或多种梯度分布的微结构，避免由于特征长度突变带来的性能突变，有效克服金属材料强度和韧性的失配问题，这种材料被称为梯度纳米结构材料。 图1 梯度结构金属材料的类型（摘自：李毅，梯度结构金属材料研究进展，中国材料进展，2016, 35: 658-665）人工制备的梯度纳米金属结构主要包括以下几种：梯度晶粒，梯度位错，梯度孪晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含两种以上的梯度混合结构。在已经发展成熟的金属材料内部引入梯度纳米结构，可以进一步提高其强韧性匹配能力。例如，通过表面研磨处理（SMAT）在孪晶诱发塑性（TWIP）钢表面引入大量的塑性变形，使其表面晶粒细化，随着深度的增加，晶粒细化的程度逐渐降低，同时塑性变形也会导致位错演化和孪晶的产生，因此在TWIP钢内部形成了包含梯度晶粒，梯度位错和梯度孪晶的梯度混合结构。这种梯度纳米结构TWIP钢的强度可以提升50%，断裂应变仅从60%下降到52%，具有更高的强韧性匹配能力。目前，关于梯度纳米结构TWIP钢的研究集中于实验，反映物理机制的本构模型研究还鲜见报道。西南交通大学力学与工程学院张旭教授与德国马普钢铁所、中国钢铁研究总院等机构开展合作，指导博士生陆晓翀发展出考虑位错滑移和变形孪晶等物理机制的微结构尺寸相关晶体塑性本构模型。依托DAMASK平台将该模型移植有限元，并对梯度纳米结构TWIP钢的单轴拉伸变形行为展开模拟，揭示了其微结构演化与宏观性能之间的关系，量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。相关研究工作已在金属材料与固体力学交叉领域顶级期刊《International Journal of Plasticity》上在线发表，论文题目为Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 论文链接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP钢的单拉实验数据验证该模型的合理性，结果表明该模型对不同尺寸下的应力应变响应和应变强化行为都可以较好地描述，特别是细晶TWIP钢硬化率曲线中的up-turn效应。通过对内变量演化的分析及对比性模拟，作者发现这种up-turn效应源自于细晶中显著的背应力。 图2 对比不同晶粒尺寸TWIP钢的单拉实验和模拟结果由于梯度纳米结构TWIP钢的微结构十分复杂，晶粒数目众多，通过采用三维均匀化方法，建立了宏观试样尺寸的有限元模型。通过对每层单元赋予不同的晶粒尺寸，初始位错密度和孪晶体积分数，离散地描述材料内部微结构的梯度分布，并通过梯度网格划分方法进一步减少单元数目。对于材料表层微结构变化剧烈的区域，采用密度较高的网格，以保证更加精确地描述微结构的梯度变化。 图3三维均匀化方法示意图作者利用发展的晶体塑性模型，对均匀和梯度纳米结构的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP钢的单拉变形行为进行模拟。结果表明，在合理描述均匀结构TWIP钢应力-应变响应的基础上，通过引入微结构的梯度分布，无需修改任何参数就可以较好地描述梯度纳米结构TWIP钢的单拉力学行为。通过对比变形云图，作者发现均匀和梯度纳米结构TWIP钢的表面都会变的粗糙不平，但梯度纳米结构的表面粗糙度更加明显，产生的应变局域化形成了两个凹陷区，且凹陷区在垂直于平面方向也会发生收缩。随着深度的增加，收缩程度逐渐降低。通过对比性模拟，作者发现表面凹陷区的出现就是梯度纳米结构TWIP钢韧性略微下降的原因。而应变局域化的产生与表面纳米层晶粒的应变强化能力有关，提高表面纳米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷区的出现和韧性的下降。此外，作者通过分析不同层位错密度的演化，进一步证实了上述观点。作者还通过对比性模拟量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。结果表明：强度的提升源于梯度位错结构，梯度晶粒和梯度孪晶结构有助于保持材料的应变强化能力。 图4 均匀结构和梯度纳米结构TWIP钢的模拟结果对比分析。