艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源：城市自来水 制 水 量：100L-200L/H 出水水质：纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置：7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点：TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能，可连接手机或电脑远程操控整套系统，采用微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，占地面积小，操作使用方便。设备一机多用，可同时制备取用多种水质的水，纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选，RO水水质电导率≤5 μS@25℃，超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准，全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS＜350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用，可同时制备取用多种水质的水：纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水：3.4L/min  RO纯水：3.2L/min  UP超纯水：3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水（GB17324-1998）标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水（GB6682-2008）三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 总有机碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 阳离子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 阴离子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格（GB6682-2008）一级水标准美国试药级（CAP、ASTM、NCCLS）超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格（GB/T11446.1-1997）EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能，可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能，可任意设置定量取水(0.5L-100L)，定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min)，免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能，同时拥有三套控制取水功能，设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话，语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询，可保存两年取水记录，可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能，可同时检测和显示：进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能，设计符合USP要求检测范围0-999ppb，检测精度士1ppb，提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱，水质稳定，寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏，可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据，操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计，无外置模块，占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

非阿贝尔Majorana零能模的出现和其超导/超流载 体本身的拓扑特性无关，即无论在拓扑平凡或非平凡的二维超导或超流中，均可以获得满足非阿贝尔统计的马约拉纳零 能模，并由此提出实现马约拉纳零能模的最小化物理实验模型。

一种基于真空非对齐的新的暗物质非热产生机制，这一机制可以适用于包括复合希格斯在内的一大类模型。真空非对齐是对称性自发破缺的一种方式，如图1(a)所示。我们以一个简化的复合希格斯模型为特例阐述了机制的运作方式。在高温时，电弱真空随手征对称性破缺而发生大的破缺，真空非对齐角在一段时间内维持在90度，即对应于一个无希格斯粒子(Higgsless)的真空。此时希格斯场会与模型中其它的赝南部-戈德斯通玻色子组合成一个质量复标量场，假定这个复标量可以携带一个新的U(1)对称性的非零荷，则它在这个真空中不会完全衰变为标准模型的粒子。如果模型中还有一些暗物质粒子也带有这个U(1)对称性的荷，那么希格斯场在这个真空中与暗物质受到相同对称性保护，同属于所谓的暗的部分。如果引入的新的U(1)对称性是电弱反常的，则在发生电弱相变时可通过sphaleron不对称地产生正反暗物质，之后正反暗物质会互相湮灭，直到反物质（或正物质）被全部湮灭，而最终残留的部分就可作为宇宙的暗物质遗迹。在我们的理论机制中，暗物质遗迹的不对称产生是在无希格斯真空下发生的，但随着温度的降低，真空非对齐角会开始变小并最终演化为今天的标准模型真空，真空非对齐角随温度的变化参见图1(b)，而暗的U(1)对称性也随之发生自发破缺。在真空非对齐角开始偏离90度时，希格斯粒子开始从暗的部分中分离出来，也就是说希格斯粒子有可能在较高温度时曾经属于暗的一部分，但在温度降低后从暗的部分中演生出来，成为一个不稳定的实标量粒子。另一方面，还有一些复合暗物质粒子因为受到一个Z_2对称性的保护而不会完全衰变为标准模型粒子，它们虽然在无希格斯真空下是复标量场，但在标准模型真空下却会劈裂为两个有质量差别的实标量场，于是通过Z规范玻色子与原子核散射的过程被运动学禁戒，从而不会受到很强的直接探测限制。我们的理论机制预言，总会存在一个轻的赝标量粒子，这对暗物质直接探测如Xenon1T实验、宇宙学观测、超新星观测以及在对撞机实验中探测“Z规范玻色子衰变到光子及这个赝标量粒子”过程等结果都有深远的影响，从而可以得到检验。

本发明公开了一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法，包括步骤 1）将文本数据流分割成固 定大小的文本片段并通过向量空间模型表示成矩阵；2）使用压缩感知理论对文本数据流进行空间降维 抽样；3）计算降维后每个文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通过对数倾斜时间（LTT）模型得到抽 样文本。本发明面向互联网海量的、不断增加的文本流，通过更少的存储消耗来实现更快的文本流抽样 和存储，在大大降低抽样文本流规模的情况下，能够以全局视角获得整个文本流中最有价

成果简介：利用高速旋转的转子产生的高离心力对在高承载环境下使用的器件进行加载试验，采用成熟试验技术方法和检测手段，实现对微小型机械结构件和电子器件、加速度传感器在高承载环境下的高载荷试验和标定。该设备最高加速度实验值：8万g，最高加速度标定值：1万g，实验对象最大回转半径：50mm，加速度实验精度：3%，标定精度：6%，实验对象尺寸：实验件最大尺寸长度≤18mm，实验件三维尺寸处于直径D=18，高度H=15的圆柱体范围里。适合钢、铝及铜质等各种材质加工的，在高承载环境下工作的机械结构件、电子元器件

一、一种环保高效、低成本橡胶与金属的分离技术：1、分离工艺符合国家相关环保政策要求；2、能以较高的效率、较低的成本完成分离。二、一种适用于高速高负荷条件下的实心负重轮生产技术

疾病标志物的发现与鉴定对于疾病早期诊断、预防、治疗与预后具有重要意义，其状态的改变与疾病的发生与发展情况密切相关。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 疾病标志物的发现与鉴定对于疾病早期诊断、预防、治疗与预后具有重要意义，其状态的改变与疾病的发生与发展情况密切相关。基于化学修饰电极的生物传感器可将电极表面生物分子反应产生的信息直接转换为电信号加以输出，有望为癌症、传染性疾病、炎症等重大疾病的标志物检测提供快速、便捷的自动化方法。然而，抗原及抗体蛋白质等生物分子与电极界面的电荷传输机制尚不明晰，制约了这一传感技术在疾病标志物检测中的发展与应用。

电动汽车具有节能、环保的显著特点，是先进汽车的发展方向，具有巨大的市场前景。纯电动车、混合动力电动车、燃料电池电动车在其动力系统构型中，均采用了动力蓄电池，目前采用的动力电池主要有镍氢动力电池、锂离子动力电池，动力电池SOC值是实现电动车辆控制的重要参数，SOC估算是电动汽车动力电池管理模块的重要功能，动力电池管理模块是电动车辆的关键零部件。 北航所研制的电动汽车动力电池SOC智能估算技术及管理模块可适应与锂离子、镍氢等多种类型以及多种规格的动力电池配套，并满足电动车用的相关要求，主要技术指标：电压检测精度±0.6％，电流检测精度±0.5％，温度检测精度±0.5℃；SOC估算精度5%。 本项目取得的研究成果具有自主知识产权，实现了电动车辆关键零部件的国产化、具有了一定的电池管理模块产业化生产的技术基础，应用前景广阔，社会效益和经济效益显著。

成果简介：通过揭示自然界中鱼群、鸟群自主编队的机理，研究了多智能体协同控制理论，并将其应用于多无人平台的协同控制中。其典型特点是采用分布式信息，没有全局指挥中心，作战单元能够根据具体作战任务灵活编制， 控制器结构简单，任务适用面广。本研究将多智能体一致性控制，势能场函 数，分布式估计器理论相结合，突破了多无人平台协同编队控制，拓扑连通 性保持条件下的协同控制，协同编队控制等关键技术，可实现无人平台位置、 朝向、速度等控制参数的严格一致。 无人化