本发明公开了一种具有除草活性的化合物，具有通式（Ⅰb）的结构，通式中R为2或3或4位上的烷基、卤原子、羟基、羧基。本发明还公开了化合物的制备方法：它是将β—席夫碱乙醇与取代苯甲酸反应制得的。本发明的化合物对双子叶植物生长具有明显的杀灭或抑制生长作用，可以用做除草剂有效成分。 （注：本项目发布于2013年）

产品介绍： 美国 Lake Shore 218是功能丰富的温度监视器8个传感器输入，几乎可以与任一个二极管或电阻型温度传感器配合使用。连续显示所有8个通道，显示单位是K, °C, V 或 Ω。测量输入是按低温测量的要求设计的，但是监视器的低噪音、高分辨率、宽量程范围等特点，使其应用在非低温的环境中也是理想的。  218温度监视器台式监控器低温监测仪表 主要特点 • 使用合适的传感器，操作时的*低温度可以达到1.2K • 8个传感器输入 •支持二极管和电阻型传感器 • 连续8个输入显示为K, ℃, V 或 Ω为单位的读数 • IEEE-488 和 RS-232C 接口，模拟输出和报警继电器 • 有2个型号可供选择：218S 和 218E • CE认证  218温度监视器台式监控器低温监测仪表   传感器输入显示 美国 Lake Shore 218温度监视器具有八个恒流源（每个通道一个），可以与多种传感器配合使用。输入设置可以通过前面板完成或通过计算机接口完成。监视器的八个通道分为两组，每组中的四个通道必须连接一种类型的传感器（比如四个通道全都是铂电阻传感器，或者全都是硅二极管传感器）。 两个高分辨率的A / D转换器可以提高218温度监视器的更新速率。因为不需要等待电流源转换，所以218比其它品牌的扫描式监视器能更快地读取到温度读数。218温度监视器每秒可读取到16个温度读数，也就是说每个通道每秒可读到2个温度读数。还可以关掉部分输入通道的方法来获得更高的读数率。   温度曲线 美国 Lake Shore 218温度监视器含有标准的硅二极管和铂电阻传感器的温度曲线。它每个通道可以储存一条200点的用户自定义曲线，所以可以支持多种传感器类型。 Lake Shore校准的CalCurves™同样可以被存储为用户曲线。内置的SoftCal™1算法也可以将DT-470系列二极管和铂电阻的温度曲线进一步改善，做为用户曲线储存到218 中。 Lake Shore用在硅二极管和铂电阻传感器上的SoftCal™ 算法，对于用户希望得到比标准曲线更高的精度，但并不需要传统的标定的情况是很好的解决方案。 SoftCal™ 算法采用几个已知的温度参考点点来修正传感器的标准曲线，从而达到更高的精度。 接口 美国 Lake Shore 218温度监视器可获得的计算机接口有并口（IEEE-488，仅218S有此接口）和串行计算机接口（RS-232C）。每个输入都有高、低值报警，并且提供锁定和非锁定操作。218S中的八个继电器可用于故障报警或执行简单的开关控制。218S包括两个模拟电压输出，用户可以选择输出数据的比例和数据进行输出，包括温度、传感器单位、或线性方程的结果。在手动控制下，模拟电压输出也可以作为一个电压源用于其它应用程序。   显示 美国 Lake Shore 218温度监视器八个显示位置的内容用户可配置的。读出的数据源是温度单位、传感器单元和数学*算函数结果。为使用方便，输入的通道号和数据源一直显示在前面板。显示的数据每秒更新两次。 1 Lake Shore SoftCal™的校准对于硅二极管和铂电阻传感器需要更高精度时是比较好的解决方案，但是这种校准并不是真正的传统意义上的校准。SoftCal校准是采用标准曲线的可预测性来改善单独传感器在几个已知温度参考点的精度。  

一次系统采用典型、现场常用的真实元件，全力创造专业岗位的真实环境； 一次系统接线典型、丰富，可以模拟实现各种要求下的倒闸操作； 实训项目齐全，能较好地满足培训考核鉴定要求。

科威达智能交通大数据综合管控平台，运用云计算、大数据、移动互联网、RFID、GPS、GIS等先进技术，实现交通流数据采集、交通信号智能调控、路况分析预测与交通诱导、指挥调度疏导、大数据分析研判及运维管理等功能。平台主要包括以下主要功能：海量交通大数据采集与存储，采用云计算和大数据技术，数据存储采用Hbase分布式数据库，数据处理基于Hadoop分布式离线批处理，应用层采用SOA（面向服务）架构。

本发明提供一种PCLm-PEG6000-PCLm温敏自组装三嵌段共聚物，该共聚物呈两相转变特征，可作为药物载体应用于药物释放控制体系或可降解生物材料用于组织工程。本发明还提供了包含该三嵌段共聚物的药物组合物及其制备方法，以及该药物组合物的用途。本发明所述的PCLm-PEG6000-PCLm三嵌段共聚物与水组成的体系既能装载水溶性药物，也能高效装载水不溶性药物，具有很好的缓释效果。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。