产品介绍 自主研发，线速度宽泛，满行程60mm，最大可装卡25ml注射器 采用高精度丝杠进行位移传动，液路切换采用进口高精度电磁阀，使产品运行的稳定性和寿命更强，不会出现漏液或阀芯磨损问题 面板安装、RS485/RS232通讯控制。 轻松实现自动化的高精度和高准确性的流体传输、稀释、分配等广泛应用 选购配件 注射器、管路、适配电源、后台控制软件 齿轮齿条结构跟国外传动方式一致 技术指标 ◇ 精       度：5‰ ◇ 行       程：6000步(60mm) ◇ 控制分辨率：1步((0.01mm) ◇ 线速度：0.05-50mm/s ◇ 单行程运行时间：1.2-1200s ◇ 适用注射器规格：50ul,、100ul、 250ul、 500ul、 1ml、 2.5ml、 5ml、 10ml、 25ml ◇ 阀类型：两位三通电磁阀 ◇ 阀换位时间：≤100ms ◇ 液路材质：硼硅酸盐玻璃、聚四氟乙烯、聚醚醚铜 ◇ 压       力：≤0.1 MPa ◇ 阀  接  口：均为1 /4 " -28螺纹 ◇ 输出信号：3路OC门信号输出，用于指示工作状态 ◇ 通讯接口：RS232/485可选(DIP拨码开关设置) ◇ 通讯速率：9600/38400bps可选(DIP拨码开关设置) ◇ 地址设置：16位拨码开关设置(0-E对应1-15, F为自检) ◇ 外形尺寸：144×65×254mm ◇ 适用电源：24V DC/1.5A ◇ 工作环境：15-40℃(注射器受温度影响比较大)，相对湿度<80% ◇ 重       量：2.15kg 尺寸图

机器人电缆线束，报警与安防电缆线束，通讯线束，同轴数据电缆线束；自动化设备线束。医疗设备线束：生化检测类，射频类，监护类机内外线束等

一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。

本发明公开了一种直线感应电机驱动特性分析等效电路及分析 方法。把 Maxwell 方程和绕组函数法相结合，从直线感应电机初级实 际绕组的分布出发，得到直线感应电机的初级绕组函数、次级基波绕 组函数和次级边端效应波绕组函数。然后根据绕组函数基本理论，分 析计算出直线感应电机的等效电感、运动电势系数，并建立直线感应 电机的电压和磁链方程式，进一步建立直线感应电机新型等效电路模 型。利用新型等效电路模型，对直线感应电机的稳态和动态特性进行 分析。本发明从电机的实际绕组分布情况出发，合理考虑了直线感应 电机

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据，有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法，以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术，可满足自然语言数据搜索的需求，但是对词较多或者无法分词的异 构数据，比如信号、日志、代码和基因等，需要使用SA（suffix array，后缀数组）索引，在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。

成果简介：数据传输存储单元是一款基于GPRS/TD-LTE网络的无线数据通信产品。该产品利用运营商的无线网络，为终端设备和数据服务中心（平台）搭建起一条无线通信链路，客户可基于该无线通信链路传输其用户数据。数据传输存储单元配有128MBFLASH空间用于数据存储功能。并具备数据补传、数据定时主动上传功能，支持数据加密压缩算法，并能够根据物联网要求添加加密算法。数据传输存储单元具有远程、本地控制输出功能，可支持本地远程升级维护，具备设备自检功能和终端设备异常事件记录功能。数据传输存储单元具有极高的性

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。