产品详细介绍   产品特点： ■绿色环保冷媒R134a ■国际流行自动升降防尘盖 ■带活性碳过滤网，清新室内空气 ■温度/湿度数字显示，高低风速可调 ■湿度五档可设定，微电脑数码智能自动控制 ■斜上出口式吹风口，便于吹干湿衣物 ■低温自动除霜系统，水箱满自动停机 ■底部装有万向轮，移动自如，可连接外排水管 选型方法 1、根据温湿度要求，确定含水量>9g/kg，含水量<9g/kg选用转轮除湿机。 2、按面积高度，湿负荷选择。 3、空调风量、新空量。 4、多台对角均布放置，效果更佳。   型　号 DH-168D 除湿量 16升/天 压缩机保护装置 有 电源/插头 220V～50Hz/三扁插10A 输入功率 380w 环境温度 5～38℃ 循环风量 160 m3/h 排水方式 水箱容量（4 / L）/或软管连续排水φ12 适用面积（2.6m/层高） 15 ～ 30 体积（宽深高） 390×366×572mm 净　重 16kg 噪 音 27dB 特别说明

澎PAD智能收银机，可塑性强，适应各种识别、收银场景。 识别场景：人脸门禁、人脸闸机等。收银场景：超市收银、人脸班车收银、食堂收银等。 秒级无感通行，系统采用人脸识别算法，通行效率较传统刷卡通行提升30%，大大提高了出入口的通行效率，避免高峰期排队现象的产生。系统支持活体检测，可有效杜绝非授权人员通过照片等方式进入，提高了小区住户的生活安全性。系统判断精准，具备人员防夹、防尾随功能，体验感更佳。   澎PAD人脸门禁系云澎自主研发的系列AI产品之一，适用于各种收银、人脸识别场景，如公交收银、人脸考勤门禁等。 主要由人脸一体闸机、人脸门禁一体机、人脸闸机读头组成，其内置人脸识别比对算法，可实现人脸属性实时提取及人脸比对。 通过红外活体感应、人脸识别等功能，实现刷脸开门，只需1秒。便捷快速的同时，排除无关外来人员进入，提供安全保障。

托布带：克重4600g/㎡，厚度10mm 吸油毡：厚度10~20mm 适用于：人造毛皮行业，毛纺行业，烫光机、烫剪机以及各类进口、国产机械以上产品规格根据客户需求均可定制。

产品详细介绍森除湿机     HS-261E    技术特点：        ★LED彩色显示，除湿量：26升/天。     ★微电脑控制，温、湿度显示；温度自由设定、自动控      制，自动除霜。    ★强劲的往复式压缩机，高效、省电、静音。     ★出风角度向上或前后可调整。    ★脚底采用万向轮，能方便移动。    ★超大容量水箱。    ★水满后自动停机并报警，亦可用软管连续排水。    ★上出风设计，梅雨季节可作衣物干衣机使用。技术参数：1.型        号: HS-261E2.除   湿   量: 26升/天（30℃，80%RH）3.电        源: 220V-50Hz 4.电        流: 2.8A5.输 入  功 率: 550W6.使用环境温度: 5-38℃7.排 水  方 式：水箱或软管连续排水8.外 形  尺 寸：625*290*310（mm）9.毛        重：20Kg10.净       重：18Kg11.适 用 面 积：20-35m2（层高2.6m）12.压  缩   机：旋转式压缩机13.除 霜 方 式：湿度自动控制、自动除霜      

项目以海上风机叶片和大飞机结构材料为研究目标，提出根据环氧树脂和双马来酰 亚胺树脂结构特点，设计并在碳纳米管表面引入带有特征官能团的结构，通过工艺调整 和仪器分析相结合控制特征官能团的数量，制备出质量稳定的多功能碳纳米管改性剂。 然后在不改变碳纤维/环氧树脂或 BMI 复合材料基本成型工艺的条件下，利用此多功能 碳纳米管改性剂提高碳纤维/环氧树脂或 BMI 复合材料的韧性、强度、模量、耐冲刷能 力、耐腐蚀和抗老化性能。 

变构效应(allostery)，是蛋白质在外部刺激的条件下，构象发生一定的变化，从而执行相应的功能，以确保生命体的正常运行。为了模拟蛋白质中复杂的变构过程，设计和合成具有外部刺激响应并执行特定功能的大环主体分子一直是超分子化学的重要目标。然而光致异构的小分子，在大的环张力或者应力的条件下，一般会降低或者失去其异构性能，因此构筑光响应的刚性大环主体分子一直是超分子领域的一大难题。近来，刘育教授课题组与美国西北大学J.FraserStoddart课题组合作，设计并合成了一个具有光和热响应的苯撑乙烯吡啶盐大环主体分子。由于大环张力效应，苯撑乙烯吡啶盐异构反应的可逆性被进一步提高。在光照的条件下，该大环由(EE)-异构体转化成(EZ)-异构体、在加热的情况下，(EZ)-异构体又能定量的转化成(EE)-异构体.得益于苯撑乙烯吡啶盐大环主体的变构效应，成功实现了对一系列富电子和缺电子芳香客体分子的光控可逆释放与包结。利用光响应的主体来控制分子包结，不仅为构筑更高级的光响应超分子组装体和分子机器提供了可能，也在活性中间体的稳定，可控的药物释放以及污染物分离等方面中具有广泛的应用前景。

本文在对会计师事务所避税业务中的行为特点进行分析的基础上,总结了五个方面的启示,以提高我国的反避税工作能力.

本技术成果提供了一种实用价值大、反映营销深层规律的、准确预测电量的基于对热点事件进行关联 挖掘的电量预测方法，包括以下步骤：1.分析数据，建立模型；2.挖掘热点事件；3.运用关联规则挖掘事 件之间的联系进行电量预测

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

量子隧穿是微观世界的基本现象，它是指粒子可以像波一样地穿过有阻碍的区域（即势垒），是微观粒子的波粒二象性的一个具体表现。如今，量子隧穿的概念已经渗透到物理学的方方面面，比如广泛使用的扫描隧道电子显微镜、半导体异质结等。然而，关于量子隧穿却有一个基本问题充满着争议，那就是隧穿的过程是否需要时间？如果需要时间那又该如何测量呢？自量子力学诞生以来，这个问题一直伴随着量子力学的发展而争论至今。 随着超短激光脉冲的问世，人们一直努力、希望在强场隧道电离的范畴来解决这个的重要争议问题。随即，学术界提出了可以通过阿秒钟方案测量隧道电离的发生时间（即时间延迟），阿秒钟巧妙地将隧穿时间延迟转化为光电子发射角的偏移，然而对于实验结果，大家一直未取得一致的看法。学术界通过十多年的研究，基本上形成了两种对立的观点，即瞬时隧穿（隧穿几乎不需要时间）与延时隧穿（隧穿需要百阿秒量级的时间），各自都有相应的理论与实验支持。似乎这两种观点充满矛盾、不可调和！量子隧穿的示意图量子隧穿可以看作是微观粒子的“穿墙术”增强型阿秒钟的原理。（a）线偏振的二次谐波打破了圆偏振的基频光的对称性，标记了最大值激光电场的方向与时刻。（b）不加二次谐波时测量的光电子动量谱。（c）加入标记光场后测量的光电子动量谱。 传统的阿秒钟是采用单个椭圆偏振或近圆偏振的激光脉冲，因此传统阿秒钟的校准依赖于少周期激光的载波包络相位和椭偏率的确定，它们的噪声抖动会给阿秒钟的测量带来很大的误差。日前，北京大学物理学院、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学创新研究团队”刘运全教授和龚旗煌院士领导的研究小组，提出并实现了一种全新改进型阿秒钟，在一束圆偏振飞秒激光场中加入了另一束线偏振的倍频光来校准阿秒钟，使得光电子发射角的偏移量的定标更加精准。这种增强型阿秒钟使得隧穿时间的测量更加准确可靠。理论上还证明了上述两种看似对立的隧穿图像可以被统一在同一个理论框架下进行描述。在强场近似理论框架下，他们分别建立了瞬时隧穿图像以及基于Wigner表象的延时隧穿图像，对于增强型阿秒钟的实验结果，这两种隧穿图像的理论结果都与实验结果相符合。因此，这是第一次使用同一个理论框架和同一个实验完美地统一了这个长期的学术争议，为隧穿时间研究提供一种思路。