FT-900粗纤维测定仪          FT-900粗纤维测定仪是一款操作简单、应用灵活的纤维含量检测仪器，可用于传统的温德法检测粗纤维和范式法检测洗涤纤维。它是以酸碱洗涤法原理，集酸、碱处理及冲洗于一体，采用全封闭电加温、加液、消煮、抽滤、冲洗的方法来测定纤维含量。适用于植物、饲料、食品及其它农副产品中粗纤维的测定以及洗涤纤维、纤维素、半纤维素和其它相关参数测试，其结果符合GB/T5515、GB/T6434 的规定。   产品特点： l采用进口芯片集成电路控制系统，保证仪器的高品质高标准 l7寸超细彩屏，UI动态显示，界面清晰简单，操作方便 l高吸力抽滤泵，材质耐腐蚀性溶剂，解决了传统吸力不够的难题 l机身无机械开关设计，均采用耐腐蚀高灵敏阀岛组，操作更高效流畅 l特制半圆形碳化硅加热器，加热迅速，控温稳定，且耐用 l内置反吹泵，解决了样品在坩埚内结饼无法抽滤的问题 l外置试剂预热桶，做实验前可提前加热试剂进行预热，加快了实验时间 l程序有防止加液过多溢出功能，防止加液时因操作错误腐蚀性液体溢出，保护操作者安全 l可检测粗纤维、洗涤纤维、半纤维素、纤维素、木质素等物质   技术参数： 检测范围 0~100% 样品称样量 0.5~3.0g 检测数量 6个/批 控温精度 ±0.1℃ 加热方式 半圆形碳化硅加热器 重复性 粗纤维含量在10%以下，≤0.4% 粗纤维含量在10%以上，≤1% 显示方式 7寸彩屏触摸式操控 加液方式 程序控制，自动注入 操控模式 UI动态界面，自动一键式 电源 220（V）±10%，50~60HZ； 功率 1500W（主机） 1200W （防干烧煮液器） 外形尺寸 620*440*655mm 重量 45kg   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。

PSA5000A是成都玖锦自主研发的一款高性能台式矢量信号分析仪，具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、矢量信号分析及实时频谱分析功能；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。同时其最大分析带宽可高达1.2 GHz，满足5G、雷达、民用领域等的测试需求。 功能特点 9 kHz~50 GHz(可扩展到2 Hz) 最大分析带宽：1.2 GHz 最大实时分析带宽：600 MHz 相位噪声：-125 dBc/Hz(载波1 GHz，偏移10 kHz) 支持如下信号分析模式： 通用频谱分析模式 矢量信号分析模式 模拟信号分析模式(可升级) 实时频谱分析模式(可升级) 相位噪声测量模式(可升级) 噪声系数测量模式(可升级) 可通过LAN、GPIB、USB接口控制仪器 远程控制指令兼容主流同类设备 应用领域 4G/5G/WiFi等宽带通信设备研发与生产测试 大宽带瞬态信号的捕获与分析 非法和干扰信号的搜寻与识别 电子系统研发、测试和维修

LCR1000A是成都玖锦自主研发的国内首台基于射频I-V测量法的射频阻抗测试仪，其拥有卓越的测量精度和较宽的频率范围､极快的测量速度､丰富的功能､现代化的用户界面与接口､全面的兼容性､多种可选择附件等特性，同时为测量射频器件的高频特性提供1MHz~3GHz的频率范围，可全面对标业界同类领先产品｡无论是新型元器件研发认证和失效分析､质检来料筛选还是大规模生产线自动化测试，LCR1000A都能为您出色的完成测量任务。 功能特点 国内首台基于射频 I-V 法的 LCR 表，全面对标业界同类领先产品 测试频率高达3 GHz 阻抗测量范围140 mΩ～4.8 kΩ 基本测量精度高达0.45% 测量速度高达2.2 ms/点 全面兼容业界主流LCR表SCPI指令集，且内置业界主流夹具的修正参数 应用领域 大规模元器件生产线自动化测试 元器件的质检和来料筛选 新型元器件研发、认证和失效分析等

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。

本发明公开了一种在 P2P-CDN 混合视频点播网络中的性能测试 方法，属于视频点播技术领域。本发明包括：客户端的设计和实施、 分布式行为估计。本发明将播放缓冲分为三个流机器，管理者按照流 机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理，同时利 用 rCDN 窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟客户 端的暂停和拖拽，最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端 选择合适的替代者。本发明提供了在大规模、真实环境下的性能测试 方法，降低了在视频点播网络中的视频缓冲时间，为用户提供稳定性 能和可靠服务

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.