天津市威斯曼光学仪器有限公司是一家设计、制造测绘仪器及电教仪器专业公司。它的前身是原天津市第二光学仪器厂，创建于建国初期的国有老厂， 2003年1月完成企业转制。     我公司依承了原天津市第二光学仪器厂的技术实力、汇集精英，集四十余年设计制造：经纬仪、自动安平准仪、子午线仪、超薄型反射式投影仪、书写投影仪、自动幻灯机以及各种光学镜片冷加工，并代理销售多种国外品牌产品。产品不仅畅销国内，还远销东南亚、中东、欧美等地区。2002年我公司通过了TUV的ISO9001国际质量体系认证，由于可靠的质量、良好的信誉、优质的报务，赢得了中外客户的信任与好评。     天津市威斯曼光学仪器有限公司愿以全新的企业机制，为用户提供全方位服务，我们将技术、质量、管理上与世界接轨，以精密光学仪器产品为基础先导，融汇世界一流的技术产品，努力发展成为专业的光学仪器供应商。

         江苏省溧阳市教学仪器设备厂是生产无线耳机及调频、音频发射设备的专业工厂。占地面积八千多平文米。是感应式无线耳机和音频听音系统的发明单位，拥有固定资产六百多万元。连续十年被常州市人民政府命名为“重合同，守信用企业”，已通Isog001国际质量体系认证。        我厂产品注册商标是“苏溧牌”，所生产的产品被评为“全国消费者信得过产品。”畅销全国四百多所高等院校和三千多所中等学校，在广大用户中享有较高声誉。

泰州市江南教学仪器设备有限公司是研制、生产、销售各类物理、化学、生物、数学、小学自然等教学玻璃仪器设备的专业企业。公司成立二十多年来，销售网络遍布全国各地，是国内大中型的教学仪器设备生产厂家之一。   本公司系中国教学仪器设备行业协会及江苏省教学仪器设备行业协会会员、泰州市文明单位、荣获ISO9001：2000国际质量体系认证证书、重合同守信用企业证书、企业资信等级AAA证书。   本公司一直本着“诚信为本，质量第一”的方针，严格按照国际质量管理体系和环境管理体系进行设计、生产、加工。经过不断地开拓进取，公司的规模日趋壮大，已经跻身国内同类先进企业行列，备受新老客户赞誉。为了顺应市场，公司定期开展人才培训活动，不断给自身注入新元素，提高综合竞争力。江南公司服务周到，产品实行三包，价格合理，各方面完全达到或高于各类招标要求。   泰州市江南教学仪器设备有限公司秉承道德诚信的原则，立志改革创新，服务于教育教学事业。   联系电话：0523-86169910   13805263723  吉先生   传    真：0523-82986088   电子邮件：jiangnanyiqi_723 @163.com   网    址：http://jnyiqi.814e.com  

产品详细介绍玻璃仪器气流烘干器是使用玻璃仪器的各类实验室、化验室干燥玻璃仪器的适用设备。填补了国内空白，它具有快速、节能、无水渍、使用方便、维修简单等优点.该烘干器分B、C型二种型号。B型为改进新型，有调温自动控制装置(可调温40-120℃)，C型为全不锈钢调温型。 规格： (1)12孔 20孔 30孔可依需要任意选择。 (2)标准管、异形管，粗细长度不等，还可根据需要另订制作。   序号 NO. 规格 型号 Type 实用范围 Range 风管尺寸 Air duct Dementions 调整范围 Adjustable range 机型尺寸 Machine Dimension (mm) 重量 Weight Kg 功率 Power 工作电源 Working Pressure 长度 Length 数量 温度 Temp. 精度 Precision W V/HZ (mm) Q ℃ ℃ 1 B 800 ～220/50 170/200 12 20 30 40/120 ±5 400×40 7 8 2 C 

本产品是由中山艾尚智同信息科技有限公司和中山市武汉理工大学先进工程技术研究院联合开发的，主要用于解决混凝土生产中砂、石含水率无法精准、实时、连续监测(本产品监测精度可达99.4%)的问题，其基本原理是利用水与其它材料的介电常数差，采用反射微波法来实现集料含水率在线监测。 得益于更科学的分析算法和产品设计,相较于市面上出现的各种原理的含水率检测设备，本产品具有测试精度更高、稳定性更好、耐用性更持久、使用更便捷、服务更周到等优势。

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。