MY6000-6S触摸屏混凝试验搅拌器技术性能基于普通搅拌器之上，使用10寸触摸液晶屏集中化管理操作，免去按键部分，程序设置、轴承升降、动态数据显示更直观、更清晰，内存30组程序，调用方便，多样化运行模式是水处理领域用户的福音。不锈钢选材具备防腐、耐磨、耐化学反应特质。适用领域广泛，一般应用于高教院校、科研院所、自来水厂、污水处理厂、给/排水、环保、石油、化工、冶金、轻工、药剂、电力、造纸、印染等行业的化验室、实验室.     MY6000-6S触摸屏混凝试验搅拌器技术特征：1、10寸触摸液晶屏，反应灵敏，操作方便，中英文双显界面1、一体式折边半设计，耐用、移动方便2、搅拌轴垂直升降，利于矾花形成，复位快2、微电脑自动化控制系统，人性化操作3、搅拌轴可同步运行、可异步运行4、配置加药支架，可可设置自动多次加药5、可程控30种程序（无级变速10次），储存与调用方便6、转速提升10~12000转/分，转速宽裕，使用无限7、底部有冷光照明，更清晰观察实验沉淀过程8、工作结束后有智能语音提示，工作效率高9、自动清准计算GT值、转速、温度   MY6000-6S触摸屏混凝试验搅拌器产品参数1、搅拌功率：180W2、包装尺寸：90*30*50厘米/cm3、转速范围：10 ～ 1200转/分  ± 0.01%4、速度梯度G 值：10  ～ 1000秒-1  5、时间范围： 0  ～ 99 分59秒 x 10 ± 0.01秒6、测温范围： 0  ～   50℃  ± 1℃7、可设程序数量：30种； 每种自动无级变速10次           8、电  压： 0  ～  220V   ± 5%    MY6000-6S触摸屏混凝试验搅拌器工艺性能 1、10寸触摸彩色液晶屏，全屏触摸设置程序和操作升降，免去按键、动态显示各种参数更清晰 2、微电脑控制、程序储存30种，每种自动无级变速10次 3、中文、英文双显系统适用于国内外各类用户 4、仪器采用一体化设计，外形美观，操作方便，安全性能好 5、数根搅拌轴既可同步运行，亦可独立运行（无级变速10次）  6、自动测温；自动计算显示Ｇ值、ＧＴ值 7、自动加药；根据需要可设定多次自动加药 8、自动升降；搅拌轴在程序完成后自动升起；沉淀结束时有信号提示 9、搅拌轴采用步进电机垂直升降；更容易保护矾花的形成 10、免费配送搅拌器配套有机玻璃试验杯和试管11、试验杯底座配有照明光源，观察絮凝效果更清楚   12、磨砂不锈钢机箱制造，高档大气，外形优雅，美观大方

中标麒麟高级服务器操作系统软件V7.0是在多年Linux研制经验基础上，适应虚拟化、云计算、大数据，满足业务对性能、扩展性、安全等要求，依照CMMI5标准研发，针对关键业务及数据负载而构建的功能丰富、安全、可靠、易管理、高性能的国产服务器操作系统；广泛应用于物理和虚拟化环境，公共云平台、私有云环境和混合云环境。系统实现对龙芯、申威、兆芯、海光、鲲鹏等自主CPU及x86平台的同源支持。 产品特点 统一的集群管理 提供中标麒麟综合管理平台实现对物理服务器集群运行状态的监控及预警、对虚拟化集群的配置及管控、对高可用集群的策略定制和资源调配等功能；为企业级数据中心用户打造统一的混合集群监管模式及一体化的IT基础软件平台解决方案。 易用、稳定、高效 提供全中文化的操作环境和常用的图形管理工具，符合i18n（国际化）技术标准，支持最新国家标准字符集（GB18030-2005）；符合LSB规范和CGL5.0标准。 便捷升级和维护 集成中标麒麟产品升级中心，提供公网升级服务/支持用户自建的内网升级中心；利用图形化的软件包升级工具进行系统升级，保障操作系统的安全性与稳定性。 良好的软硬件兼容性 用户可以在x86、龙芯、申威、Power和ARM64等异构硬件平台进行操作系统部署、升级，满足用户在不同底层CPU架构上操作系统运行的高稳定性要求。 中标麒麟高级服务器操作系统兼容国内外主流的软硬件产品，是国内同时获得Oracle、Vmware和Veritas等国际认证的操作系统厂商。 全方位的安全保障 支持国内外主流的可信计算标准规范（TCM/TPCM和TPM2.0）；支持国密增强算法；支持IPtables、支持SELinux；支持多因子认证、数据加密存储等，满足关键信息基础设施的安全保障要求。 与国内主流漏扫厂商（如绿盟科技、启明星辰等）建立漏洞扫描及修复的持续合作机制，为客户提供精确的漏扫报告，打造安全创新的基础软件平台环境。

这项研究通过使用最新、最准确的病例诊断方法，将几种建模方法与泊松损失权重相结合，从而避免了特定建模选择的局限性。这是第一个比较封闭期前后的研究，与之前的研究相比，这项研究计算出了更可靠的估计值，并且发现了更高的R0值。这对新加坡、日本、韩国和伦敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意义，另外，这些城市应考虑在必要时实施更积极的预防政策，以防止严重的全球性大流行。

本发明提供一种转基因小鼠骨骼肌营养不良模型的构建方法，其是利用Tet‑on系统与转基因技术构建可以在肌肉内特异性诱导表达microRNA29a和microRNA29b1的转基因小鼠，可作为人Ullrich型先天性肌营养不良的实验动物模型，与Ullrich型先天性肌营养不良的表现相同，本发明构建的实验动物模型在生长过程中也存在严重的呼吸问题，约17％的小鼠会在断乳前由于呼吸障碍而死亡，全部转基因鼠会出现骨骼肌发育不良，为人Ullrich型先天性肌营养不良的治疗与研究提供了有力的工具。

本发明公开了一种基于元模型的智慧城市异构数据共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理论，构 建城市数据元模型建模框架；2：根据城市数据特征及描述需求，构建城市数据元模型通用元素集；3： 根据城市数据基本分类和专用元素集扩展模式，发展数据元模型专用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和专用元素集形式化方法；5：实现网络目录服务、数据服务，建立开放式城市 数据元模型注册和管理平台；6：根据用户实际应用需求，设计城市数据细粒度发现接口并获得数据。 本发明为用户提供了一种开放式、标准化城市异构数据共享的解决方案，为城市异构数据在线访问、后 续处理及协同应用提供了支持，是城市异构数据共享中高效实用可靠的方法。

其他成果/n一种副猪嗜血杆菌感染仔猪模型的构建方法，涉及动物模型构建领域，包括将若干CD仔猪养殖至18～25日龄，均分为感染组A和对照组B，判定CD仔猪体内不存在HPS病原、不含APP病原或APP抗体后，饲养至40～70日龄时，向感染组A中所有CD仔猪气管内接种HPS菌种；向对照组B中所有CD仔猪气管内注射培养基，得到空白组B′，观察并检测攻毒组A′、空白组B′，提取攻毒组A′、空白组B′的肺脏组织的总DNA，判定攻毒组A′的肺脏组织中存在HPS病原的同时，空白组B′的肺脏组织的中不存在HPS病原。

小试阶段/n项目已解决的关键技术问题和技术创新点：1.提出了精轧变形抗力模型新型“九宫格”自适应学习方法，在“轧制温度*变形速率”参数空间上布置多个特征点，对参数空间上与当前轧制工况位置相邻的 9 个特征点进行加权插值，获得空间任意均连续的自学习参数，它是位置坐标的函数，打破了原来的“自学习系数与层别一一对应”的关系，使自学习系数精确到工作点坐标，解决了 原有的不同层别的自学习参数相互不关联、跳跃大、不连续等问题。新方法上线后，应用效果非常明显，每月带钢因厚度超差导致的预封锁量从投用前的 45 块/

小试阶段/n轧机过程控制数学模型与轧制稳定性技术直接影响带钢产品质量与生产成本。该技术在结合生产工艺与设备控制技术的基础上，综合现代控制理论、数学建模和人工智能技术，形成完整的轧线关键模型与轧制稳定性控制技术，已在宝钢、梅钢、涟钢等国内多条大型热连轧生产线上成功在线应用。发表核心期刊论文30多篇，授权、受理发明专利30余项，软件著作权3项。。关键技术：1）高精度轧制设定模型与尺寸控制。高精度带钢厚度控制技术：包括高精度轧制力能模型、全线一体化分布式温度模型、辊缝模型，保证高精度的头部设定；高精度AG

焦炉炼焦是一个复杂的工艺过程，煤料在炭化室内隔绝空气加热,即高温干馏。经过干燥、热解、熔融、粘结、固化、收缩等阶段，最终成为焦炭。 焦炉直行温度是指机侧和焦侧标准立火道的平均温度，它代表全炉的平均温度水平，是直接影响焦化速率和焦炭成熟时间的主要参数之一。燃烧室温度在一个结焦期内由于相邻炭化室所处结焦状态不同而发生规律性波动，即形成通常所说的“W”曲线，其峰值间的时间间隔取决于推焦串序、循环检修计划和周转时间。本项研究是以焦炉“燃烧室—炭化室传热过程数学模型”为基础，运用混合编程、多任务和动态摸拟等技术首次将焦炉燃烧室—炭化室传热过程数学模型拓展为“焦炉直行温度数学模型”，并开发了由一组燃烧室和炭化室组成的“焦炉直行温度数学模型计算机仿真系统”。运用该模型可以仿真不同的推焦计划、装炉煤水份、装煤量、燃料热值等热工参数对焦炉直行温度的影响，从而为焦炉直行温度的优化设定提供坚实的理论依据。

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。