产品详细介绍功能特点： 1、设定炉温以及修正硫含量可通过键盘输入，无需打开机器。 2、自动判断滴定起点，缩短了实验时间。 3、自动调整炉流大小，和传统控制器相比能延长硅碳管的使用寿命。 4、送样机构采用电子开关，可靠性高，不会产生过电解现象。 5、自动控制电解速度，无需电解开关。 技术参数 1、测硫范围：0-40% 2、升温时间：≤25分钟 3、分析时间：约3-5分钟 4、分辨率：0.001% 5、电源:AC220V±10% 50

产品详细介绍产品概述：    用PCB雕刻机对敷铜板进行雕刻，雕刻出所需的线路,是创新实验的重要工具。 主要功能： 1.  平面检测功能（可选）：先检测出覆铜板平整度，软件根据检测结果自动调整进刀量。 2. 自动对刀功能（可选）：先检测出覆铜板表面高度， 更换刀具后，仪器自动调整进刀深度。 3.．自动原点定位:可以从任意位置自动回到设定的零点。 4. 定位销与不对称定位技术：保证了定位的精确性与正确性。 5. 断点续雕：从任意百分比开始雕刻，或雕刻到某一百分比结束。 6. 虚拟加工：根据设定的参数，虚拟显示实际加工过程。 7. 实时显示加工路径： 加工前首先显示所有加工路径，在加工过程中实时显示当前位置。 8. 任意区域选择雕刻：选择任意区域，进行雕刻。 9．组合雕刻/自动选择刀具：选择两把雕刻刀，自动分配雕刻区域。在不影响雕刻精度的情况下选择一把大雕刻刀，快速铣掉大块的空白区域。 10．万能钻孔：使用固定铣刀挖出任意孔，减少了换钻头的次数。   参数： 加工面板        双面板        加工面积        30CM×30CM        最小加工线径    6mil        最小加工线距    6mil        分辨率          0.04mil(1um)        工作速度        3.6m/min        主轴转速        0～60000r/min，无级可调        主轴功率        95W        直线导轨        进口直线导轨        传动方式        进口滚珠丝杆        钻孔孔径        0.4～3.175        钻孔速度        100(孔/min)        控制方式        ARM        通信方式        RS-232/USB        操作系统        Windons 98/2000/XP/Vista        最小内存配置    256MB        体积             630mm（L）×610mm（W）×505mm（H）        重量             70 kg        消耗功率        200 VA  

产品详细介绍快速分离色谱柱：快速分离色谱柱是为了实现快速分析和高分离的高耐压微粒子色谱柱。传统的粒径5µm的色谱柱在提高流速时柱效会下降，而快速分离色谱柱其粒径为2µm，即使在5µm的色谱柱的2-3倍的流速下，理论塔板数也不下降，可实现快速分离。同时，在合适的线速度区域，使用压力也没有超出通用HPLC仪器的的使用压力范围，快速分离色谱柱具有与粒径3-5µm的Inertsil系列色谱柱相同的性能，因此无需变更洗脱液条件就可缩短分析时间、提高灵敏度，并减少了溶剂消耗量。 --------------------------------------------------------------------------------色谱柱参数： 化学键合基团 Inertsil ODS-3 Inertsil C8-3 Inertsil Ph-3 含碳量 15% 9% 9.5% 端基封尾 有 有 有 基体 3系列高纯度硅胶 粒径 2µm 其他规格 微孔径100Å，耐压50MPa --------------------------------------------------------------------------------订货信息： 2µm 填料名 长度/内径(mm) 2.1 3.0 Inertsil ODS-3 30 5020-84650 5020-84660 Inertsil C8-3 5020-84930 5020-84935 Inertsil Ph-3 5020-85130 5020-85135 Inertsil ODS-3 50 5020-84652 5020-84662 Inertsil C8-3 5020-84931 5020-84936 Inertsil Ph-3 5020-85131 5020-85136 

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于门限的低复杂度MPA算法， 该算法通过设置置信度门限来及时对可靠的码字进行译码，或对发送概率极低的码字进行 舍弃，从而有效地降低了原始MPA算法的复杂度。

本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。 

本成果针对空间目标的运动特征，通过研究目标距离徙动轨迹与 等效运动模型，构建了一个欠定的运动方程组，基于全局炳最优化准 则求解出目标运动参数，提出了一种全新的距离对准算法。实验结果 表明该算法具有较高的准确性，更重要的是，距离对准过程中不会引 入距离像随机偏移误差和高频相位误差，这也是应用大转角高分辨成 像方法的前提条件。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在