产品详细介绍一、用途：用于自动进行抑菌圈测量和抗生素药敏分析、抗生素效价分析、乳酸链球菌素效价分析等二、主要性能参数指标：1 ★成像装置配Epson Perfection V330 Photo超微立体彩色扫描成像仪（最高4800dpi、19mm大景深、微透镜12 线矩阵CCD），亮度可调、自动聚焦，能实现光学分辨率2960万像素的悬浮式暗视野成像，最大色彩深度48位适应培养皿：50～180mm及A4幅面内的矩形平板，同时测定6个90mm平皿2 ★抑菌圈测量（含药敏效价自动分析）1)一键式全自动测定6个90mm直径平皿中的所有抑菌圈，可全自动测定局部粘连的抑菌圈，可在有局部文字干扰的情况下，自动获得抑菌圈面积、直径等结果。测量分析耗时1～4秒钟，能统一保存或查看阅读相关各类分析数据2)平皿可任意方向摆放。具有抑菌圈样本自动挑选、保真的可视化比对、编辑功能。抑菌圈测量系统的读数分辨率≤0.001mm、最高光学测量分辨率≤0.0053mm，重复测量误差≤±0.01mm或≤±0.1%；效价测量误差≤±0.1%；效价重复测量误差≤±0.1%；台间测量差异≤0.2%3)符合中国药典、USP美国药典、EP欧洲药典，可完成最新的国家药典(2020版)一、二、三剂量及合并计算，以及全部菌种的抗生素效价分析。具有效价的组合优化分析特性。4)可按食品添加剂 乳酸链球菌素QB 2394-2007标准，全自动同时测量24个以上抑菌圈并自动分析出效价5)内置美国CLSI“抗微生物药物敏感性试验执行标准”最新第25版(2015)数据，提供数据输入和修改平台，方便更新，为纸片法药敏分析提供快捷工具3 数据导出：分析结果可保存，自动形成Excel或PDF文档报告。软件具有在线升级特性。4★数据追溯、权限保护，操作记录可追踪回溯，符合GLP和GMP要求：采用多重系统构架，分设职能与权限，确保数据信息的安全、完整、真实和可追溯。1)系统管理员：负责创建、管理所有普通管理员与操作员的账户，设置普通管理员和操作员的权限。系统管理员只有一个，拥有系统最高权限。2)普通管理员：负责全部测试数据的审核、存档管理、以及其他系统数据的管理。系统可分配多个普通管理员，其权限由系统管理员设置分配。3)操作员：负责样品制作、测试、修正、形成电子报告、提交审核等。系统可分配多个操作员，其权限由系统管理员设置分配。4)所有账户都可自行修改登录密码，设置自己的电子签名并输出到报告。5)系统自动记录每个账户的操作记录，系统管理员可对操作记录进行追溯、查看、输出等。5 测量功能：全自动尺寸标定，也可人工标定。可鼠标拖动精确测量长度、角度、弧度、面积、弧线、任意曲线。6 系统配置：万深HiCC-T型自动抑菌圈测量分析软件、锁及附件  1套EPson Perfection V330 Photo超微立体彩色扫描成像仪   1台万深HiCC系列自动抑菌圈测量仪专用标准板 1片（附1份权威校准认证书）7．环境条件：温度10~30℃，相对湿度≤85%，防止强光照射。仪器应放在平稳工作台上，周围无强烈的机械振动和电磁干扰；电源要求220V±10%，50Hz。推荐选配：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版） 

产品详细介绍上海化科,L型二氧化碳纯度测定仪，四氟芯阀门产品地址：http://www.shhk.com.cn/product_detail-1139.htm L型二氧化碳纯度测定仪（F），规格99.00%～99.999用途：适用于工业液体二氧化碳（GB/T6052-1993）、焊接用二氧化碳（HG/T2537-1993）、焊接用混合气体氩-二氧化碳（HG/T3728-2004）、食品级二氧化碳（GB10621-2006）的分析。使用说明：1.本产品安装时为了保证密和性，活塞芯、活塞必须清洁。2.清洗仪器后，打开C、D活塞，待测气体由B管进入A球，约1分钟后，关闭C、D活塞，如图所示。3.将吸收液(KOH)加入E漏斗至105ml。4.标线处。慢慢打开活塞D,吸收液由漏斗E进入球A，边流入边吸收，等待吸收过程完成后，关闭活塞D，将仪器向右翻转。5.未吸收的其他存于细管中，仔细读数，既得百分比含量。L型二氧化碳纯度测定仪，运用碱液吸收法测量二氧化碳的纯度。具有操作方便、测定准确、误差小等优点。被广泛用于气体检测站，啤酒厂及汽水、可乐、绿茶等碳酸饮料厂。L型二氧化碳纯度测定仪是目前市面上精度最高的二氧化碳纯度测定仪，准确性比进口的纯度仪高10倍。 CO2纯度与球面尺刻度关系对照表气泡外缘直径(mm)-纯度(%)气泡(mm)纯度(%)气泡(mm)纯度(%)气泡(mm)纯度(%)1.099.9994.099.976.599.902.099.9954.599.967.099.882.599.9905.099.957.599.853.099.9855.599.948.099.823.599.9806.099.928.599.80  上海化科实验器材：http://www.shhk.com.cn/ 订单邮箱：sales@shhk.com.cn（推荐）咨询电话：021-67652117，57602161QQ 在线：1152028600。大量供应:L型二氧化碳纯度测定仪。  

电力变压器是电力系统的核心设备之一，承担着电能传输、变换等重要职能。随着先进传感和信息融合技术的发展，将其应用于电力变压器运行状态的实时监测、评估诊断与在线预警，实现电力变压器的智能化是智能电网建设的重要组成部分。 本成果围绕“基于多信息融合的电力变压器智能化关键技术研究与应用”问题，深入研究了变压器关键状态劣化故障的发生机理与特征信号的传播规律，发明了适用于电力变压器状态信息探测的多种新型传感装置，研制了变压器状态信息监测智能组件（IED）、变压器冷却智能控制单元及充氮灭火等装置，开发了集智能监测与传输、智能评估与诊断、智能决策与调控的变压器智能化监控系统，并进行了推广应用。 授权发明专利11项，实用新型15项；发表SCI/EI论文35篇；本项目可有效实现电力变压器的智能化监控，提高变压器面对未来智能电网复杂工况的应对能力，支撑河北省输变电装备产品升级和产业发展；获2016年河北省科技进步一等奖。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。