ID-220智能消化炉 ID220智能消化炉是一款依据经典湿法消解原理研制而成的样品消解设备。具有消解快速、安全、稳定等优点。广泛适用于饲料、食品、粮食、土壤、肉类和乳制品等样品化学分析前的消解处理。是凯氏定氮仪等蒸馏法设备的理想搭档。   产品特点： l加热体为铝锭及电加热管一体式直接铸造成型，坚固耐用 l炉内温度连续可调，控温精度高，样品消化稳定性好 l采用2.5寸彩屏显示，进口芯片集成电路控制系统，保证仪器的高品质高标准 l具有曲线和直线两种升温模式，6阶段自动升温，设置简单，加热过程中无需人工操作，并倒计时，到时后自动停止加热并报警 l过热保护，超过设定温度上限时，自动切断电源并报警提示 l加热体与程序控制板采用隔热设计，阳极氧化黑色处理散热器，提高散热效率15%左右，可以最大程度降低与周围环境的热传递，对于程序控制中心起到良好的保护作用，从而达到快速、均匀、稳定的消化效果 l消化支架采用不锈钢材质，机体表面经过喷涂处理，让仪器更美观耐用 l消化管口密封垫片采用耐腐蚀材料，密封效果好的同时不变形且抗老化。采用卡扣设计，易清洗易更换   技术参数： 温度范围 室温~450℃ 控温精度 ±1℃ 加热方式 电加热管加热及铝锭传导 升温速度 约40min（15℃~420℃空载） 隔热方式 分体风道散热器隔热 处理能力 20个/批 消化管容量 300ml 通风要求 排废系统（吸气泵）和通风橱 电源 220V±10%,50～60HZ 额定功率 2400w 外形尺寸（长*宽*高） 380 × 375× 145 mm 净重 23kg       完善的周边附件装置：   排气罩： l采用高性能耐腐蚀密封材料，使用寿命长，密封效果好。 l排气罩采用滴盘设计，有效减少使用后的酸液对桌面等物体带来的腐蚀。 l密封盖采用卡扣式设计，方便更换及清洗。 l玻璃式排气管及不锈钢出气口，能有效减少酸气泄露对周围空气及人员的危害。           一体式铝锭加热体： l采用特制一体式铝模块加热，升温快，受热均匀，消化效果好。 l铝模块耐温高，不易变形。 l电加热管采用镶嵌式模式，能增加铝锭及加热管使用寿命。 l深井式加热孔，孔壁光滑美观，且能提高消化管底部样品的消化效率。       智能液晶温控器系统： l智能液晶控温系统界面美观大方，简单易懂。   l进口芯片集成电路控制系统，提高了安全及稳定性。 lPID参数自检，自动调节加热速率，控温精度高。 l采用超温报警，定时控温一体化，无需人员值守。 l一键式启动设计，杜绝人员操作失误。         售后服务承诺：在一定期限内，产品支持“三包”政策。产品质保两年；终身免费维修；终身提供配件；售后来电1小时内解决故障问题，部分支持上门安装调试维修产品24小时内解决。支持电话、网络、视频指导。

纪念瞿秋白诞辰120周年的活动却把“瞿秋白”写成“翟秋白”，“莘莘学子”写成“悻悻学子”，“热烈欢迎”写成“热列欢迎”，“北京航空航天大学”写成“北京航天航空大学”，以及出现“千人计划”、“一带一路”战略等敏感词……这些错误经常出现在高校正式对外发布的内容中。 系统主要功能设计 1、三级词库 慧洲科技智能内容审核校对系统，提供三级词库系统，检查内容发布中存在的错别字、敏感词，提高检测效率。包括： 基础词库 内置专业词库词汇量近100,000,000条，包括时政、地理、人名、成语、词语等专业词库，适合检查非常重要不允许出错的词语。 系统词库 根据日常对网站、新媒体等内容质量的检查结果分析，对常见的错别字、敏感词（如时政类短语等）进行分类定义，加入到内容审查校对库中。 用户自定义词库 针对不同高校和区域，涉及到本校领导名字、地名以及其它行业专有词语的，系统提供用户自定义词库。 2、重大错误告警提醒 对于属于严重错误类型的错别字或敏感词，系统将进行提醒，由管理人员进行紧急干预和处理，以确保内容安全。 3、校对过程监控 在内容校对过程中，系统将全程进行记录、监控。通过记录校对日志，将每一个操作用户的每一次校对进行详细记录，可点击详情查看校对内容。 4、校对数据统计 系统自动对校对过程中发现的疑似错别字、敏感词，按照出现频次高低，通过热点图进行统计排列，对出现次数多的词语进行预警、告知。 系统部署方式 慧洲科技智能内容审核校对系统提供2种方式，方便客户自主选择。 在线云服务：由慧洲科技提供校对服务接口或者提供在线校对编辑器，客户登录系统后，通过导入需要校对的文件，或者拷贝粘贴内容进行校对。 本地插件服务：客户通过下载、安装成熟插件，直接和Word、WPS等文字编辑工具进行无缝集成。在编写文字内容过程中，可以随时进行校对，方便快捷。 主要客户案例 宁夏大学、长治医学院、天津城建大学、苏州城市学院、上海浦东新区政府、上海奉贤区政府、苏州市工业园区、广西钦州市政府、贺州市八步区政府、平桂区政府、昭平县政府、富川县政府、广西税务局、苏州市农业农村局……

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

本发明公开了双边LC网络的无线电能传输系统恒流输出的参数设置方法，属于无线电能传输的技术领域。该系统包括：高频全桥逆变电路、原边LC补偿网络、松耦合变压器、副边LC补偿网络、全桥整流滤波电路，通过调整原边补偿网络的LC参数使其输出负载所需的的恒流，通过调整副边补偿网络LC参数，使其同时实现电路近似零无功环流和开关器件的软开关，提高效率，减小器件应力。

本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。

大数据无线传输、智能驾驶车载雷达系统，第五代移动通信(5G)、物联网等。

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本发明公开了一种多径网络中基于链路时延控制的软负载均衡 方法。在此算法模型中，决定流量的最佳路径分配时，同时考虑了传 播时延和链路带宽，在无额外开销的基础上，一方面，可以实现最小 化最大链路端到端时延，减小接收端数据包重排序的等待时延；另一 方面，可以使各条链路的端到端时延差最小，因此减小了数据包时延 抖动，降低了数据包进行重排序的风险。数据包进行重排序的风险越 低、等待时延越小，数据包重排序进程带来的时延越小。因此，本发 明提出的算法模型不仅能减小端到端时延，还能减小数据包重排序进 程的时延，进而使得成功传输一个数据包的时延减小，优化多径网络 整体的吞吐量。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明