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健康学习桌 人体工学
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广大人
2021-08-23
人体工学学习桌
产品详细介绍广大人人体工学学习桌 专为青少年设计 自动端正人体坐姿 预防近视眼脊椎病 广大人公司专业生产成长学习桌、电脑桌，为您提供成长学习桌、电脑桌销售信息、成长学习桌、电脑桌求购信息以及成长学习桌、电脑桌贸易信息等。型号Model:RT-10a桌板Desktop size:L500*W800*h730桌面可调角度Angles adjust:~85° 升降幅度Height adjusts:640~760mm桌面承重Load weight:80kg加盟广大人系列健康家具 助您成为地区及外销老大人体工学学习桌专为青少年设计 自动端正人体坐姿 预防近视眼脊椎病 防治肩周炎鼠标手·桌板可调整角度，使腰颈椎自然挺直，头部自然抬高， 协助伏案或后仰身躯进行读写。·5级高度调节，均采用最新国家标准。HUMAN ENGINGEERING HOMEWOEK DESKFit for youth Automatically adjust the body posture Protect students from myopia and backboneillness effectiveely Prevention of frozen shoulder·The desk board can adjusts the angles, the lumber and cervical restore the natural state, the head of natural elevation, and assist the working and recline body to reading.·Five height adjustment,using the latest national standards.升降电脑桌 升降设计桌 升降儿童桌 升降书桌 升降绘画桌 升降作业桌 作业桌 学生桌 成长书桌 成长桌 学习桌 儿童家具 青少年家具 升降学生桌 设计电脑桌 人体工学电脑桌 电脑桌设计 家用电脑桌 人体工学课桌 儿童学习桌 儿童书桌 电脑书桌 学生课桌 课桌椅 可调学生桌 升降桌椅 可调儿童桌 防近视学生桌 人体工学 防近视儿童桌 防脊椎病学生桌 防腰椎病学生桌 儿童课桌 青少年家具 儿童家具 教学家具 学校家具 中小学课桌椅 中小学桌椅
广大人
2021-08-23
在二维极限下的高温超导体中对零能束缚态的研究
通过超高真空分子束外延技术，在SrTiO3衬底上成功制备出宏观尺度的单原胞层（厚度小于1纳米）高温超导体FeSe与FeTe0.5Se0.5单晶薄膜，其超导转变温度大约在60 K左右，并通过原位扫描隧道显微镜和隧道谱技术对其中的超导配对机制进行了深入研究。 原位扫描隧道显微镜观测表明沉积的Fe原子处于薄膜上层的Te/Se原子间隙处。由于沉积密度极低，Fe原子以孤立吸附原子形式存在，且吸附位附近无近邻Fe原子团簇。系统的原位超高真空（~10-10 mbar）扫描隧道谱实验发现，对特定的吸附原子/单层FeSe（FeTe0.5Se0.5）耦合强度[数量占比约13% (15%)]，Fe吸附原子上可观测到尖锐的零能电导峰（图1）。该电导峰紧密分布在吸附原子附近，衰减长度~3 A，且远离吸附原子时不劈裂。变温实验表明，零能电导峰在远低于超导转变温度时即消失，可初步排除Kondo效应、常规杂质散射态等解释（图2A和图2B）。进一步的控制实验和分析显示，零能电导峰半高宽严格由温度和仪器展宽限制、在近邻双Fe原子情形不劈裂、服从马约拉纳标度方程，这些结果均与马约拉纳零能模的唯象学特征吻合（图2C-图2G）。对沉积于单层FeSe薄膜与FeTe0.5Se0.5薄膜上的Fe吸附原子，结果基本相同。相比于单层FeSe，统计结果表明单层FeTe0.5Se0.5上Fe吸附原子中观测到零能束缚态的几率更高且信号更强。波士顿学院汪自强教授和合作者曾在理论上提出，无外加磁场时，强自旋-轨道耦合s波超导体间隙磁杂质可产生量子反常磁通涡旋。理论上如果单层FeSe和FeTe0.5Se0.5由于空间反演对称破缺而具有较强的Rashba自旋-轨道耦合, Fe原子的磁矩局域破坏时间反演对称，可以使量子反常涡旋“承载”马约拉纳零能模。对单层FeSe和FeTe0.5Se0.5有些理论也预测存在拓扑非平庸相。在二维拓扑超导体中，马约拉纳零能模也会产生于Fe原子诱导的量子反常涡旋中的束缚态。因此，实验中观测到的零能电导峰可归因于Fe吸附原子引起的局域量子反常涡旋。更深入、具体的理解还有待于进一步的实验和理论探索。这一工作将探索马约拉纳零能模的超导材料从三维拓展到二维、从低温超导拓展到超过40 K超导转变温度的高温超导体系，同时无需外加磁场，观测到的零能束缚态原则上可操纵、“存活”温度明显提升。这些优势为未来实现可应用的拓扑量子比特提供了可能的方案。
北京大学
2021-04-11
Biosafer高纯水机
Biosafer高纯水机以自来水为水源，生产RO纯水和I/II级水的一体化系统。每小时产水量10-40升，电阻率16-18.25MΩ.cm，满足大部分生化、化学类实验室要求的常用纯水设备，目前在国内外实验室的使用相当普及，它取代传统蒸馏法、离子交换法等制水方式，具有使用方便、能耗低、制水水质高等优点。广泛应用于化学分析、生化实验，定性分析等领域。以及玻璃器皿清洗、微生物分析、样品稀释和试剂制备、生产工艺用水，普通化学、水分析及通用HPLC、分光光谱测量、高压蒸汽灭菌器、清洗机、盐雾试验箱、老化仪等仪器用水。 可与雅培、拜耳、德灵、贝克曼、罗氏、奥林巴斯、日立等进口、国产品牌全／半自动生化分析仪配套。
技术参数
型 号
Biosafer-T
产水量（L/H)
台式
10/15/20/30/40
落地式
40-150
取水流速
1-2L/min
源水
市政自来水，TDS<200ppm,源水压力：1.0～5.0kg/cm2 、 源水温度：5～450C,(进水TDS>200ppm,选配软化器)
产水
指标
电阻率：16-18.25Ω·cm@250C，吸光度(254nm,1cm)≤0.001
水质分别优于国家实验室GB6682-2008规格Ⅲ、Ⅰ级水标准，美国ASTM、NCCLS、CAP标准
TOC
<20ppb
微生物
<1cfu/ml
离子截留率
96%~99%
电源
220V 50HZ 30~80W
外形尺寸(mm)
机箱（宽*深*高）370*470*500mm/557*667*1055mm
南京赛飞生物科技有限公司
2026-01-15
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
基于机器学习的个人信用评估
本平台基于用户报刊订阅历史数据及用户个人信息，结合矩阵分解，K-Means等机器学习技术，构建了用户报刊个性化推荐系统，在提升推荐准确性的同时较好地解决了冷启动问题。
中山大学
2021-04-10
基于深度学习的智能计算MR成像
一、项目简介 智能计算MR成像主要是基于脉冲序列设计、成像、重建、处理与分析的全链路优化思想，利用人工智能领域的深度学习与大数据方法，研究新体制智能计算成像理论、方法与应用，突破现有系统将成像与分析分治难以兼顾的不足，从而为医学临床和科研提供新的、更快的成像手段、更好的成像质量以及更符合实际需求的成像模式。 二、前期研究基础 无 三、应用技术成果1）基于深度学习的信息保持压缩感知重建（左图为填零重建、右图为所提方法）
厦门大学
2021-04-11
联邦学习投毒攻击防御与追溯系统
当前，保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点，各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来，国家相继出台个人信息保护的标准和政策，旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据，部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型，如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下，仍然能利用其余几方参与者提供的信息，更好地训练联合模型，提升 AI 模型效果。
然而，将数据留在本地的方式却也引发其他问题，如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测，使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。
因此，我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理，在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架，该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成，构建多层纵深防御体系，保护联邦模型安全，并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法，消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度，并以动量思想将可疑度绑定每个客户端，并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度，自动确定可疑度动态划分阈值，并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率，实现了零漏检，零误检。
目前，成果性能已经过多方测试和验证，代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中，进一步为广大开发者所用。
西安电子科技大学
2023-01-18
基于深度学习的虹膜识别系统
膜识别技术的应用
1.基于深度学习的虹膜识别算法性能达到国际先进水平；
2. 虹膜图像采集采用全自动自适应技术，可以自动寻找虹膜，自动聚焦，在中远距离范围实现了高用户友好性。 系统的性能远高于市场同类产品；
3. 整套系统成本很低，远低于市场同类产品，非常适合大规模应用 。
中国科学技术大学
2021-04-14
低通信开销的分布式学习
目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅
南方科技大学
2021-04-14