产品详细介绍  高频红外碳硫分析仪器 1HW型 1HW型红外碳硫分析仪与高频感应燃烧炉配套使用，能快速、准确地测定钢、铁、合金、有色金属、水泥、矿石、玻璃、煤、焦炭、催化剂及其它固体材料中碳、硫两元素的质量分数。是集光、机、电、计算机、分析技术等于一体的高新技术产品，具有测量范围宽、分析结果准确可靠等特点。由于采用了计算机技术，仪器的智能化、屏幕显示的图、文及数据的采集、处理等都达到了目前国内先进水平，是诸多行业测定碳、硫两元素理想的分析设备。 主要技术参数 ★测量范围: 碳：0.00001%～99.9999% 硫：0.00001%～99.9999% ★测量时间：25～60秒可调 （一般在35秒） ★测量精度：符合国家计量检定规程JJG395-97标准 ★测量准确度：碳：符合ISO9556～94标准 硫：符合ISO4935～94标准 主要特点 ★大功率高频电路设计，采用高频功率管，减轻高频燃烧系统的负载，提高使用寿命 ； ★可根据客户需求，任意设置碳吸收池、硫池吸收数量，保证了高碳、低碳、高硫、低硫测定的精密度和准确度； ★不需动力气体，化学试剂，只需使用氧气； ★拥有自我诊断和保护功能，出现错误自动报警，并可进行远程诊断； ★全中文菜单操作，测试软件功能齐全，对任何操作人员均不存在障碍； ★品牌电脑，进口品牌电子天平等均保证了操作的稳定性和数据的可靠性。

产品详细介绍QR-3型碳硫联测分析仪主要技术参数：1、测量范围：碳：0.01-6.00% 硫：0.003-2.000% 2、测量精度：符合GB223.69-2008，GB223.68-1997标准3、测量时间：45秒主要特点： 1、气体容量法定碳，碘量法定硫。2、采用国际先进的传感技术微机技术，使用进口传感器、直读碳、硫含量、彻底消除人为视觉误差。3、精度高：碳可精确至0.01%，硫可精确至0.0001%。4、预留电脑接口，便于仪器升级。

产品详细介绍KS-5炉前快速碳硅分析仪KS-5型炉前快速碳硅分析仪产品简介：   KS-5型炉前快速碳硅分析仪是我公司与高等院校联合开发的炉前快速分析仪，与传统的实验室分析方法相比，不仅可以快速测定常规的碳硅含量，还可以测试强度、硬度、伸厂率等，有效提高了工作效率，并降低了检测成本与时间。  KS-5炉前快速碳硅分析仪主要技术参数：1.测量范围：碳当量：3.2～4.8±2% 碳含量：2.8～4.2±0.08% 硅含量：0.9～3.0±0.2% 2.测量时间：3-5分钟  KS-5炉前快速碳硅分析仪主要特点：1.型号是KS-1及KS-2型炉前快速碳硅仪更高一级的产品。 2.内置铸造功能数据库，适用于铸铁、球铁生产的炉前元素的控制，可迅速测定出碳硅元素的含量及碳当量，并根据测定结果及时进行配料的调整。大大提高了成品率，减少了铁水在炉中的时间，缓解炉工的工作量。 3.常规的检测仪器从铁水到测出试棒的强度、硬度等数据要12小时左右，而智能分析仪内置数据库可直接从铁水中测量出抗拉强度及硬度值。通常拉力机、硬度计、碳硅仪、温度计、车床、刨床 加一起得出的测定结果现在一台智能分析仪就能解决。 4.中央处理器控制，可直接指导配料，所测数据及提示均为19寸液晶大屏幕显示，并可自动打印成检测报告。 5.可直接查找到所生产铸件牌号及各元素的含量范围，简单易查。 6.即买即用，无需任何辅助设备，不需专业化验人员，只需炉工自行操作。7.操作界面人性化设计，仪器结果设计符合人体生理曲线，人员站立触摸式操作，舒适、快捷、方便、美观。 8.可直接显示非合金铸造C%，S%，CEL，SC，△T，△TM等数据。

产品详细介绍  碳硫联测分析仪QR-5型产品介绍： 碳硫联测分析仪QR-5型是我公司研发生产的一款最新型的全自动电脑碳硫联测分析仪器。仪器采用计算机技术、传感技术，是依据国家标准气体容量法和碘量法所研制成功的最新一代钢铁分析仪器，适用于钢、铁及其他材料中的碳、硫元素分析。碳硫联测分析仪QR-5型特点简介：一、操作简单方便1、碳硫测定均为全自动,采用气体容量法定碳，碘量法定硫。高碳、低碳均可直接显示，不需换算。兼容碳硫分析仪的所有功能。2、电脑控制工作流程，性能稳定可靠，经电脑数据处理后，由屏幕直接显示，打印其结果，可保存日期，炉号及结果等原始档案。且操作简单，具有良好的人机对话界面。二、容量大1、碳硫元素可同时保存八条标样曲线，测试结果长时间大容量保存，且可任意查询分析数据。三、分析速度快稳定1、产品采用电子天平与微机连接，实现了碳硫分析仪的不定量称样，提高了分析速度。2、仪器的关键部位—微压传感器，特别选用进口品牌，保证了仪器的测量精度、仪器的稳定性和使用周期。3、仪器拥有专利技术的控制电极，确保了仪器工作程序的可靠性。碳硫联测分析仪QR-5型技术参数：测量范围+：碳：0.010~6.000%   硫：0.003~2.0000%测量时间：45秒左右（不含取样、称样时间）测量精度：符合GB223.69-2008，GB223.68-1997标准。(如改变测试条件，该范围可相应扩大)如果你想了解更多关于QR-5型全自动电脑碳硫联测分析仪分析仪资料信息，和其他仪器可浏览  http://www.nsfcn.com/index-14.asp

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

针对子载波非连续可用的情况下，基于迭代平均处理的思想，设计了适用于载波扩展OFDM系统中的导频符号，使用这种导频符号，能有效地克服OFDM系统峰均功率比过高的问题，且能保证较优异的误比特性能。

采用本发明得到的低相关区域序列组，在一定的相关区域内，绝大部分自相关函数取值为零，并且全部互相关函数取值为零。本发明所得到的低相关区域序列组，可以广泛应用于认知无线电系统，如信号同步、信道估计、多用户扩频等方面。

成果通过大数据基础性共性关键技术研究，提升重庆大数据应用指导理 论和应用系统水平，形成国内领先的大数据应用研究成果和示范应用，研制具 有自主知识产权的若干大数据软硬件产品和工具，达到国内领先水平，以点带面, 引领重庆大数据产业创新发展。成果研究与设计大数据产业新型研发机构示范， 设计成立市场化运营、独立法人的新型研发机构，创新管理、科研和成果转化、 产业化的模式和机制，面向社会和重点产业开展大数据应用关键共性技术研究和 成果转化服务，吸引国内外大数据技术企业、海外大数据人才和社会资本，构建 产学研用协同创新，具有产业联动效应、连接向上下游的重庆大数据产业创新机 构。完善重庆大数据产业基础性技术支撑系统建设，具备创业与孵化等功能，组织策划实施重庆大数据产业重点专项，促进重庆大数据产业科技成果转化，推进 重庆大数据产业创新发展。成果包含以下方面的行动方案调研与研究：高速大数 据挖掘关键技术研究及应用示范；实时动态大数据处理关键技术研究及应用示范; 大数据分析预测模型与智能决策系统研究及应用示范；多维叠加式大数据可视化 系统平台研究及应用示范。 成果为政府和行业提供决策咨询、产品规划、方案设计等服务，帮助其梳理 业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。成果为政府和行业提供决策咨询、产 品规划、方案设计等服务，帮助其梳理业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。 成果为政府和行业提供包括大数据解决方案及系统集成和数据资产运营的全方 位的大数据解决方案服务；参与数据资产运营，获得数据增值部分的分成。