实验室用桌面型CNC数控车削机床 适用行业： 五金加工厂的小零件加工，企业或高校的科研开发，首板制作，创客创新实验室，同时也可以用于高校或职业院校数控理实一体化技术培训教学等。   产品特点 1、标配Yornew 980TB数控系统，采用ARM9硬件平台，运行速度更快，确保高速、高效率加工，具备二次曲线插补、椭圆插补、抛物线插补、凹槽加工循环指令、自动刀补等功能。前置USB接口，前置RS232通信接口,支持U盘文件操作和软件升级； 2、使用220伏电压、采用透明有机玻璃与金属钣金全封闭结构，通过欧盟CE安全认证，提高使用的安全性和观摩性，采用精选的优质铸铁材料铸造，床身导轨经超音频淬火后精磨，硬度高、钢性好,保证机器的钢性，采用高精度研磨滚珠丝杆，保证机器加工精度，XZ各轴配置有集中式润滑油路系统，保证丝杆及导轨使用寿命和加工精度；可自动车削各种回转表面，如圆柱面、圆锥面、特形面等，并能进行车螺纹、镗、铰加工，效率高、适用性强；3、配有工件冷却系统，可加工钢件；配置4工位电动刀架，可加工复杂的零件工艺；4、配有电子手轮（手脉）、手动操作及对刀操作更方便灵活，配有Led工作灯；5、数控系统带图形仿真功能，8英寸彩色液晶屏，显示加工程序的图形以及实际运行时的刀具移动轨迹，完善的自诊断功能，实时显示出现异常立即报警，保证操作安全性；6、采用ISO标准G代码编程，支持M代码及S代码，全面兼容FANUC，三菱G代码和多种CAD/CAM软件（MasterCAM、UG、Solidworks、Fusion360、Hypermill、Powermill等软件编程等）；支持强大的B类宏解析功能,方便用户开发自己的运动控制程序；7、主要加工材料有：钢、铁、铜、铝、PVC塑料等材料；   技术参数 主要性能特点 使用220伏电压，全封闭加透明有机玻璃结构、通过欧盟CE安全认证、优质铸铁材料铸造、采用高精度研磨滚珠丝杆；搭载Yornew980TB工业面板数控系统； 执行国际通用标准G代码编程，支持M代码及S代码，兼容FANUC，三菱G代码和多种CAD/CAM软件（MasterCAM、UG、Solidworks、Fusion360、Hypermill、Powermill等软件编程等）； 主要加工材料：钢件、铁件、铜、铝合金、PVC塑料、有机玻璃等 精度 重复定位精度：0.02mm 系统分辨率：0.001mm XZ轴行程 纵向（X轴）：80 mm 横向（Z轴）：300 mm 编程软件 MasterCAM、UG、Solidworks、Fusion360、Hypermill、Powermill等 安全防护等级 IP54,全封闭结构 安全认证 欧盟CE安全检测认证 主轴转速 100~2000 转/分钟 (数控系统G代码控制转速) 回转直径 210mm 夹持工件直径 1-80mm 主轴通孔 26mm 电动刀架工位 4工位 刀架角度/精度 360 °/0.005mm 冷却系统 水冷 车螺纹功能 有 主轴/尾轴孔锥度 莫氏4号/莫氏2号 电子手轮 4轴三档电子手轮 数控系统 980TB工业面板数控系统 主轴输出功率 1100W 使用电源 AC220V/50Hz 净重/毛重 180/200kg 外型尺寸 1100×750×750mm 包装尺寸 1200×850×1300mm 随机配件 冷却系统、电子手轮、三爪卡盘钥匙、呆顶尖、内六角扳手、油壶、双头扳手、卡盘反爪、外圆端面车刀、机床硬件说明书、数控系统编程说明书、数控系统操作说明书    

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色：  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案， 覆盖了数据的全部生命周期，包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型，实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法，此外平台还支持自定义方法，具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能，适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流 大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点，通过轨道交通客流预测，为轨道交通运营优化提供科学依据，以提高轨道交通服务质量，方便市民出行，为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出，达到国内领先的水平，具有广阔的市场应用前景。

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决方案》。

"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"