NMT逆境研究工作站基于非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）可在不损伤样品的情况下，实时监测活体样品中的离子通量，实现对植物在重金属、盐碱、干旱、营养缺乏等生物/非生物胁迫条件下的生理响应机制的深入研究，广泛应用于农学、植物生理、作物育种等领域。         由山东金歌科学仪器有限公司自主研制生产的 SRMT1204 NMT逆境研究工作站（非损伤微测系统、NMT活体生理检测仪、植物根系吸收监测仪）检测种类涵盖植物所需的16种营养元素中的所有的大量元素、中量元素，和绝大部分微量元素。   金歌NMT功能特色：   （1）检测种类多；   （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；   （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。   可检测种类：   （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   （4）其它：Li+、NO2-   测试样品：   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品             “NMT逆境研究工作站”的名称源于非损伤微测技术NMT。非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT），主要功能是离子/分子通量（flux）测试。           离子/分子通量测试技术（非损伤微测技术）经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。           1.方法学建立          1974年，美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极（Vibrating Probe：VP）概念，采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流，为离子/分子通量（flux）测试奠定了方法学的基础。            2.原型机           1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量（flux）测试系统，在早期的文献中写做 SRIS系统。            3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟           1994年，伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司，联合推出商业机 SIET通量测试系统，标志着离子/分子通量（flux）测试技术仪器的成熟。             4.SIET系统被引进国内           SIET通量测试系统被引进国内后，我国学者从2009年开始在离子/分子通量（flux）测试领域发表文章，当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。（文献：Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species）                5.国产化               金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。                当全球科技竞争的硝烟弥漫，核心技术的自主可控已成为企业存续的命脉。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破依赖进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。               凭借扎实的科技实力，金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。              金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。               金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。  

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

电力变压器是电网能量传输的枢纽和核心，其安全运行是保障电网安全 的第一道防御系统。本项目针对电力变压器运行安全持续开展变压器智能化关 键技术反应用研究： （1） 深入研究并揭示了电力变压器运行故障机理及特征，创新性地提出了 新的电力变压器故障智能检测及诊断方法，形成了电力变压器智能化系统架构, 发明了变压器智能化系统核心的一体化智能监测技术及分布式诊断方法，研 发出感知运行状态信息的变压器传感网络，解决了变压器信息感知、数据传输、 信号处理、故障诊断等硬件的一体化设计技术难题。 （2） 提出了变压器多种信息智能感知新方法，研制了局部放电超高频信号、 油中溶解气体、绕组暂态电压与套管绝缘参数等多种状态参数的无线智能传感 器。发明了变压器冷却与滤油系统的在线智能控制技术。 （3） 提出了提高变压器状态信息可信度的方法，开发了融合状态信息、统 计数据和老化程度等多源信息的电力变压器健康指数综合评估系统，如电气设 备状态在线监测与故障诊断分析系统、电气设备绝缘综合在线监测系统、电 力设备智能综合处理装置等，解决了多源信息无法进行关联分析和融合评估的 技术难题，提高了运行变压器状态准确评估的可靠性、有效性及实用性。 市场及经济效益分析： 本项目研发的智能变压器监测参量全面，同时具有冷却系统、在线滤油 系统智能控制和负荷调度辅助决策功能，系统维护工作量小。同类技术对比 结果如表4所示。相关统计表明：中国境内已安装110 kV及以上电压等级变 压器近5万台套，市场需求巨大。 团队介绍： 自2003年至2017年，重庆大学采用“应用基础研究与工程技术攻关" 相结合的研究方法，针对变压器智能化面临的监测传感器不具智能化处理能 力和一体化水平低、缺乏融合多源信息的状态评估统一建模方法、变压器状 态评估无法支撑变压器运行控制等三方面复杂科学技术难题、尚不存在稳定 可靠的智能化变压器的现状，经过13年的研究，实现了变压器智能化4项 关键技术的突破，研制了智能化变压器及其状态监测装置与故障诊断系统。 团队由教授、副教授、高级工程师、工程师、讲师等构成，年龄结构合理，具 有较强的创新能力及成果转换能力，发展潜力较大。

产品详细介绍

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。 

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

本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。