SE800系列信息化试剂安全柜 集成CMOS条码识别、多点触摸操控、视频监控、人脸识别等功能，可将试剂信息与条码绑定录入系统，形成完整的试剂信息数据库，并对数据进行分类统计、筛选，实现试剂安全存储管理。 管理对象：易制毒易制爆、危化品试剂等   产品参数PARAMETERS： 集成13.3英寸电容式触摸屏，预装专业操作软件 集成条码识别器，可识别试剂信息 人脸识别和账号密码登录，可设置双人身份验证登录 集成制冷控温系统，控温范围-5～8℃ 集成内循环过滤系统，可提高柜体环境净化能力 双人双锁，24小时移动侦测视频监控   产品特色FEATURES： 1、多种开启方式 人脸识别、账号密码、机械钥匙（可根据用户需求定制） 2、CMOS条码识别 集成条码扫码器，将人员信息、试剂信息与条码绑定录入系统，形成完整的试剂数据库 3、自动联动控制 集成制冷控温系统，控温范围-5～8℃ 集成内循环过滤系统，可提高柜体环境净化能力 4、双层钣金、防静电接地导线、增设泄压口 5、智能化信息系统 自动记录流转信息、自动统计分析，生成各类统计报表，支持数据随时查询并导出EXCEL报表，实现库存无纸化管理；

定制化3D打印眼镜镜框解决方案 传统生产工艺定制眼镜镜框时，会存在耗时长、性能差、颜色不 统一、后处理工序繁琐和成本较高的问题，清锋科技推出的透明 多色韧性材料结合光固化3D打印技术，为定制眼镜提供了全新的 思路和选择。 索要完整解决方案资料请访问弹性体3D打印-3D打印眼镜框(luxcreo.cn)下载   一、材料选择 基于模型、工况、韧性材料性能做力学仿真，筛选合适的材料（透明韧性材料，LuxCreo的透明韧性材料专为定制眼镜等消费品研发，拥有更好的弹性、韧性、抗弯性和断裂伸长率，其打印的镜框在各方向均能保持一致的力学性能和承载能力，可避免在正常使用过程中出现的弯曲或断裂等问题）   TM 79 高韧性树脂  TM 79是高韧性、耐用性零部件的应用首选材料。TM 79性能类比PA 12，具有出色的低收缩率和高冲击强 度，是风洞测试、电气外壳、工装夹具和汽车内外饰等快速原型、小批量测试件加工的理想材料。基于 LEAPTM 的纳米离型技术，构件成型速度快，后处理容易，具有卓越的尺寸精度和细节分辨率。 TM 79通过了《欧盟第1907/2006号REACH法规 211种高关注物质(SVHC)进行筛分测试》、《ISO 10993-10:2010 医疗器械生物学评 价第10部分：刺激与皮肤致敏试验》和《ISO 10993-5:2009 医疗器械生物学评价 第5部分：体外细胞毒性试验》。 TM 79 韧性材料资料下载：https://www.luxcreo.cn/material/1?SelectID=Mg%3D%3D&toughnessNavId=MA%3D%3D   2、参数化设计、打印前优化 LuxFlow模型处理软件 LuxFlow是清锋自主研发的一款强大的3D打印数据前处理软件，针对消费/医疗/工业/齿科领域进行深度整合，包含3D打印模型处理/支撑优化/切片技术等功能优化，可极大降低用户操作技术门槛与数据处理时间，提高打印成功率与产能效益。 增材制造晶格设计软件LuxStudio 不仅实现了多种结构晶格的自动生成，同时还是一款低门槛、不挑配置的“傻瓜式”通用型操作软件，可帮助企业的小白设计师完成鞋子的参数化设计。软件内有16种经过筛选的优质晶格，使用者通过挑选不同外观的晶格并调整其粗细、尺寸来达到“精准的软硬度”，完成对鞋子性能的设计。可根据产品功能属性需求，通过LuxStudio晶格软件进行参数化设计优化和仿真，为客户提供适合的晶格设计方案。   增材制造晶格设计软件LuxStudio（登录地址：https://studio.luxcreo.cn）   三、快速打印测试 LEAP极速3D打印机Lux 系列Lux 3+、Lux 3Li+ 清锋的3D打印定制鞋垫化眼镜通过数字化产线将概念1：1复刻，且无需开模利用在线仿真可完成对3D打印眼镜性能的初步测试，同时清锋自研LEAP™极速3D打印技术，可帮助企业进行快速开发，设计出来即可打印进行验证。 DLP光固化3D打印机Lux 3+资料下载 https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3Li+?SelectID=Mg%3D%3D   DLP光固化3D打印机Lux 3Li+资料下载https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3Li+?SelectID=Mg%3D%3D 四、 智能工厂批量化生产   清锋的智能工厂内软件、硬件以及材料、设计为协同工作，搭配专属解决方案，能够紧跟市场需求，做到秒响应、按订单生产，减轻库存压力，减少成本，加速产品创新以及迭代周期，实现高度灵活的柔性制造。   工厂分布在全球，可有序按时按质进行产品开发和交付，企业可以在本地进行创新、测试产品，并直接投入生产。清锋的智能工厂是一个数字驱动、云端链接、离散制造、低碳减排的生态系统。   “人工+自动化检测设备”：对于产品品质，清锋采用“人工+自动化检测设备”双重工序，并对品质检测制定了非常严苛的标准。 满足快速定制、批量交付的需求减少库存及资金压力 直接打印透明纹理结构引领眼镜时尚潮流 材料性能优越，抗弯抗折减小售后压力 多种颜色样式，可根据不同人群推出多品类产品 后处理简单，缩减人工成本及材料消耗   五、品牌背书   清锋科技LuxCreo和全球领先定制眼镜品牌BRAGi发布透明3D打印定制眼镜 清锋科技联合全球领先定制眼镜品牌BRAGi推出“独一无二”的UNi系列儿童眼镜，通过对BRAGi采集的脸部三维数据以0.1mm的精度进行参数化设计并打印生产，让眼镜完美贴合佩戴者脸型，加上LuxCreo独有的打印工艺及透明材料，可直接打印出透明纹理结构，让眼镜以及同类型产品实现钻石般的通明透亮。   欢迎联系清锋科技咨询洽谈市场电话：18614034268   公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18614034268 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系（弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等），依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车、工业、科研高校等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn

系统包含单机版和网络版两部分，无论有无网络都可以正常使用，既包含虚拟3D数字化内容，又有3D实物标本解剖，内容翔实、资源丰富，完全满足教学需求，软件采取健康标准人体连续断层真实数据三维重建而来，必须包含男、女两套完整模型，局部解剖模型不同于男女模型，是另外一套数据。须结合真实医学数据精确的重建人体，系统解剖和局部解剖包含至少10000个以上不可再分的解剖结构。解剖结构名词中英文对照。 包含系统解剖、局部解剖、断层解剖（男性整体断层、女性盆腔断层、艾滋病病例断层、3D断层）、中医穴位、视频库、影像解剖、图片库七大模块。

成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。