产品介绍：      S18 型实验室高剪切均质乳化分散机，刀头内切式设计，由高速旋转的转子与精密的定子工作腔配合，依靠高线速度，产生强劲的液力剪切，离心挤压、高速切割及碰撞，使物料充分分散、乳化、均质、粉碎、混合，得到稳定的高品质产品。 高速马达，长寿命设计,运转稳定●整机结构设计合理，选材精良，使用轻便，可手持操作，●无级调速，转速可达25000rpm，为您提供25m/s的剪切线速度●可选配10多种不同的分散头，满足您不同的工作环境（密闭、敞开、常压、真空）●可长时间连续工作运行可达2小时●过载保护、双重防护绝缘、给您安全保障●工作头采用不锈钢材质，可重复使用，符合GMP卫生标准●设备模块化设计,可灵活组合。快速拆装工作头，清洗灭菌方便，刀头可重复使用。 型号：JS18 功率：500W 电源：220V50HZ 电机：国产 转速范围：5000-25000rpm 线速度：25m/s 转速显示方式：刻度显示 调速方式：无级调速 刀头灭菌方式：任何方式 处理量：50-5000ml 标配工作刀头：18G（处理量：50-2000ml） 可选配工作刀头：6G,8G,10G,25G 适用粘度：＜7000 cp 接触物料材质：SUS316L不锈钢 浸入物料部分轴套材质：PTFE 工作架、底座：标配 工作架、底座材质：Q235封塑（可选不锈钢材质） 包装：纸箱 工具：配套拆卸工具一套 备件：备件包 整机重量：10KG

用于储存易燃、易爆等化学试剂、实验试剂等 适用于高校各实验室、科研单位的实验场所等。 3-16°C宽幅温区 恒温精控 风冷无霜 温度数据可存储，一键查询历史高低温 360°防爆 ATEX II C级 欧盟认证 整机噪音低于40 分贝，实验室更安静舒适

本产品是针对各类大中专院校《数字电路》实验课程配套开发的可在网上开展的虚拟实验室，软件由课程实验仿真平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成。仿真平台模拟真实实验中用到的器材和设备，提供与真实实验相似的实验环境；虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验库的维护、实验教学安排、实验过程的指导、实验结果的批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。可满足高校和各类培训机构实验教学环节的需要，尤其适用于远程教学。 1、实验台提供如下9大类175种器材模型。 •     信号源库：10种常用信号源、8种独立电压源与4种数字信号源； •     基本元件库：3种常见电阻、3种常见电容与普通电感； •     二极管库：10个常用普通二极管、5个常见发光二极管； •     晶体管库：15种NPN晶体管、13种PNP晶体管； •     模拟集成元件库：三端虚拟放大器、五端虚拟放大器、OP37AJ； •     数字元件库：29个常用基本逻辑门、30个常见74LS系列数字芯片、15个常见74HC系列数字芯片、8个常见HCC4000系列数字芯片、8个常见CD4000系列数字芯片； •     指示元件库：5个常用颜色指示灯、3个常见数码管； •     混合元件库：555定时器、LM555CM； •     虚拟仪器：双通道示波器、四通道示波器、八通道示波器、频谱分析仪、频率计、波特图分析仪、电压探针、差分电压探针、直流电压表、交流电压表、直流电流表、交流电流表、胜利万用表VC9802A、固纬信号发生器AFG-2005、泰克示波器TBS1102。 2、课程提供了20个典型实验案例： 1)    二极管开关特性测试与分析 2)    二极管与门测试与分析 3)    三极管开关特性测试与分析 4)    基本逻辑运算及其电路实现 5)    小规模组合逻辑电路实验1：交通灯状态监视电路 6)    小规模组合逻辑电路实验2：水位显示控制电路 7)    中规模组合逻辑电路实验1：选择器及其应用 8)    中规模组合逻辑电路实验2：加法器及其应用 9)    中规模组合逻辑电路实验3：译码器及其应用 10)    触发器的基本逻辑功能 11)    二进制计数器设计 12)    扭环计数器的设计 13)    异步十进制计数器的设计 14)    555定时器及其应用：多谐振荡器 15)    555定时器及其应用：施密特触发器 16)    555定时器及其应用：单稳态触发器 17)    血型配对指示器电路设计 18)    自动游戏投币控制电路设计 19)    可控计数器电路设计 20)    环形计数器及其自启动电路的设计 备注：除上述实验，用户也可以利用提供的器材模型自主添加典型实验。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。