本实用新型涉及公开了一种用于船用柴油机无刷双馈轴带发电机励磁控制系统结构，该船用无刷双馈轴带发电机励磁控制系统结构包括接触器、升压变压器、整流回馈单元、直流补偿单元、逆变单元、操作面板、励磁控制器、AB 相电压传感器、CA 相电压传感器、BC相电压传感器；基于该控制系统结构的控制方法，可以实现船用无刷双馈轴带发电机的起励、恒压控制、恒频控制、欠压保护和过压保护。

针对大规模分布式计算系统例如云计算系统、数据中心等的运维需求，研发了针对大规模计算系统的预测性监控技术。并开发了一个可扩展的监控系统。该系统的特点为：1）基于语义事件表达监控信息，开发了复杂事件处理器，可以支持用户定义针对复杂模式的事件探测组件，从而使系统能够对自动探测复杂的状态变化；2）基于发布订阅模式的事件传输网络，使得监控系统可以规模扩展，因而适应了大规模计算系统的监控需求；3）开发了多种性能预测算法和异常探测算法，实现了对计算机和应用性能的长期预测。 本项目的成果已经应用到多个企业的系统监控上。项目的成果也发表在INFOCOM、IFIP Networking，IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems, Journal of Systems and Software, Software: Practice and Experience等著名会议和期刊上。项目成果已经申请了10项专利。

  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    

项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

成果描述：本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Eviews软件信息和报价。EViews 9.5新功能：MIDAS估计：一种新的估计方法支持解一个更高频率的页面。Step, Almon, Beta 和指数阿尔蒙加权方案也是允许的FIML与协方差估计的限制。允许系统估计方程用FIML残协方差矩阵的限制。模型打印视图。一个模型的一个新的视图,允许您显示断裂形式的方程(和数值显示选项)而没有真正破坏原本的链接模型场景描述。添加到模型场景的描述,然后导出那些解决方案系列的描述。模型场景视图。一个简单的模型的场景列表(和他们的设置)。方程发现。视图的模型方程有一个新发现按钮,可以让你找到一个方程,通过内生变量名或外生变量的名字。模型保护。你可以通过密码的形式来加密保护你的模型这样别的用户只能使用模型而不能改变模型的结构。保存/检索程序变量。新功能允许您保存和加载程序变量进入磁盘上的text-ini文件。以下是EViews 9 的更新功能介绍更新用户界面EViews 9一直以无与伦比的易用性知名，但是依然有改进的余地。我们提高了ante在Eviews 9中的界面的改进，以下是其中几个亮点：命令捕获EViews 9为大多数对象视图，过程以及大量的其他互动操作提供了命令捕获。当你使用用户界面来执行一个操作时,EViews将为显示和导出节省相应的文本命令。一旦打开,你可以根据需要来移动和改变窗口的大小。在捕获窗口中右击会出现一个菜单清除窗口,从而可以将内容保存到磁盘上的文件夹,或打开一个新的包含窗口内容的未命名程序。此外，你可以选择echo命令来捕获任何命令窗口。可停靠的命令和捕获窗口EViews 9的命令和捕获窗口是可停靠,可漂浮以及可隐藏的。停靠和隐藏的窗口允许你将经常使用的窗口保持在随时可以调动的距离。可漂浮的窗口允许你将它们移出你的工作区域。甚至有可能你还能调用到EViews界面外的浮动窗口。数据库和工作文件预览EViews 9提供了一个新对象预览模式,允许您快速浏览通过工作文件和数据库中的对象。选中并右键单击一个或多个数据库或工作文件窗口中的对象或按F9来打开预览窗口。使用箭头来浏览选中的对象或整个对象容器的内容,查看元数据(名称、类型、描述、频率、最新更新、来源、单位,等等)和特定类型对象的信息。一旦你已经检查对象,你可以使用预览窗口从数据库到工作文件页面来输出一个或多个对象。处理新数据的功能加强数据的导入和连接通过EViews 9, 系列对象现在可以链接到另一个工作文件的一个物体和其他有效的外部数据源,并且可以导入到EViews(如Excel文件、TXT文件、ODBC数据库,等)。此外, 使用EViews 9所有系列对象导入或获取现在将存储和记忆无链接状态的数据源。这就允许断开系列对象的连接或者再连接。管理链接和方程式对话框已被重新设计来帮助使用者理解和管理中目前工作文件中已有的链接。对话框现在可以通过它们的来源来显示所有外部链接的对象和公式。强大的New Fred数据库界面EViews 9提供了一个由圣路易斯联邦储备银行提供的用于更新接口的数据服务。新接口包括一个定制的浏览器浏览可用的弗雷德数据并添加支持检索的历史版本。新的浏览器界面提供了大量有用的工具来处理弗雷德数据库所有系列搜索——支持按关键字搜索。排序-感觉序列的命令来改变添加过滤器-缩小显示列表As of-限定特定年份的数据分类跳转-直接导航到文件夹内包含选定的类别树系列。发布跳转-直接导航到包含所选系列的统计发布。根据标签过滤-给现有的特定系列添加一个标签列表显示发布日期-显示所选系列的发布更新时间列表Copy As Of –允许你一次性检测多个历史版本。