本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。

产品特点： 5.0寸高清彩色触摸屏，操作简单，灵敏度高； 集成三路水质在线监控，实时在线监测进水、RO和UP三路水质传感器和五路开关信号的接入； 定时、定质（1-18.25MΩ.cm）、定量（1-9999ml）取水。纯水/超纯水取水量自由设定，精确度±2ml，同时显示当前取水流量和累计取水量； 耗材寿命管理，系统缺水报警、水箱水满报警、水质超标报警等自动检测报警功能。 卡接式预处理滤芯，更换更便捷； 配备USB接口，支持历史告警记录和历史取水记录的数据导出功能； 系统具备密码设置保护功能，多级权限设定； 全自动RO膜防垢冲洗程序，手动、自动冲洗功能，可延长RO膜使用寿命，保持低细菌污染状态； 超纯水循环系统可自由启动、关闭，保持低细菌污染状态。 超大容量一体化两柱超纯化柱组模块。 采用德国贺利氏（Heraeus)185/254nm双波长紫外杀菌。 采用低压24VDC为主电源供电，水电分离布局，符合安全规范，高强度工程塑料机箱，杜绝腐蚀生锈； 采用先进的电磁兼容设计，具有抗干扰能力强，噪音小等特点。   技术参数 产品名称 基础型 除热源型 超低有机物型 超强组合型 产品型号 Biosafer Pro-TA Biosafer Pro-TB Biosafer Pro-TC Biosafer Pro-TD 工作条件 源水城市市政自来水（TDS≥300时增配强化前处理单元）；温度5～45℃；源水压力：1-5Kg/cm²；电源：220V  50Hz；功率：30～80W 制水量 台式：5L/H、10L/H、15L/H、20L/H、30L/H、40L/H；落地式：40-150L/h 产水水质标准 水质符合中国国家实验室用水规格（GB6682-2008）Ⅲ、Ⅰ级标准，美国ASTM、NCCLS、CAP标准；吸光度（254nm，1cm）≤0.001； 纯水水质 电导率≤1μS/cm@25℃,电子截留率：96-99%，有机物截留率：＞99%，双级反渗透电导率≤1μS/cm@25℃，水质标准优于中国国家实验室用水（GB6682-2008）三级水标准 超纯水水质 电导率≤0.055μS/cm@25℃；电阻率18.25ΜΩ·cm@25℃，水质标准优于中国国家实验室用水（GB6682-2008）一级水标准 取水流速 RO纯水2L/min UP  超纯水：1.8L/min 热源 / ﹤0.001Eu/ml ﹤0.02Eu/ml ﹤0.001Eu/ml TOC ﹤10ppb ﹤5ppb ﹤3ppb ﹤3ppb RNA酶 / / / ﹤0.01Eu/ml DNA酶 / / / ﹤4pg/ml 微生物 ﹤0.01cfu/ml 微颗粒 （大于0.2μm）含量﹤1/ml 应用领域 适用于标准级实验、高纯标准溶液配制、定量分析、血液检测、毒性检测、缓冲溶液配制、原子吸收/发射光谱、液相色谱、气象色谱等 适用于分子生物学及生命科学、动物细胞及植物细胞培养，组织培养，电泳凝胶分析，生物工程，培养基设备等 适用于痕量分析，高效液相色谱，离子色谱，气质相联，总有机碳(TOC)分析，有机物分析，毛细管电泳，微电子部件清洗，毒理学研究，环保实验分析等 适用于环境分析实验，物理学电化学及界面研究，各种高精度仪器分析，分子生物学及生命科学，试管婴儿，组织培养，动物及植物细胞培养，双向电泳实验，蛋白质纯化，氨基酸分析基因研究

气浮机刮渣机

安瑞斯智能化一体机主要功能：智能称重及标签打印、扫码；出入库信息化管理，安全合规；自动盘点及报表生成；保质期、最低库存、异常情况等提醒。 智能化一体机配备19寸高清电容触摸屏 人员身份验证及分级权限 智能称重二维码标签打印及扫码 入库、出库及回库信息化管理 化学品MSDS实时查询 自动统计及报表生成 保质期、最低库存、异常情况等提醒 远程登陆访问    

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按 以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和 特征指数，并形成判别表达式。进而采用 Fisher 判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征 指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类 结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将 数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提 供了更准确的切换机制。 

基于亚胺类动态共价反应以及课题组对于组分动态网络方面的前期研究基础，对有机笼状与环状化合物自分类组分动态网络的设计和动态适应性进行了深入研究。该研究首先以两种多胺（T、NON）和二醛（Py）构成的三元混合体系为原料，考察其自分类性能。理论上，各组分基元可以在体系中进行随机的结合，产生由单一或混合组分基元所构成的多元复杂体系。因此，在最简单三元组分基元体系中（Py、T、NON），可能产生三种平衡态：1）Py与T或NON选择性结合，产生Py3T2和Py2(NON)2的同质自分类（homo-self-sorting）结构；2）Py与T和NON同时结合，产生一种特定的异质自分类（hetero-self-sorting）结构；3）Py与T，NON的反应不具备选择性，进而产生具有统计学分布的超复杂混合状态。而实验结果表明，该混合体系首先产生一系列的复杂中间体，随后这些中间体有序的转化为热力学稳定状态，生成有机笼状化合物和大环的同质自分类产物，即平衡态1进一步将三元混合体系扩展到更为复杂的四元体系，构建出基于有机笼状与环状化合物的自分类组分动态网络。通过对组分基元的合理设计和选择，该网络能够实现对于环境变化由动力学控制的亚稳态到热力学稳定态的动态自适应过程：通过核磁共振对于各个组分分布的实时监控，该混合体系在有机笼状化合物（动力学优势产物）的驱动下首先经历具有失衡组分分布的亚稳态；随着时间的延长，亚稳态产物的含量会逐渐减少，进而最终达到处于相反的失衡组分分布的热力学稳定状态。这项工作首次将自分类的概念扩展到两种不同维度（有机笼状和环状化合物）的有机拓扑学结构，为自分类设计摆脱金属模板化的常规体系，从而实现纯有机自分类体系的构建。为开发物种多样性和环境适应性并存的复杂化学系统提供了新的设计思路。

本发明公开了一种利用多光谱图像分类进行典型地物参考图制备的方法，从多光谱图像提取出感兴趣类作为地标，并制备出包含所述地标的参考图，以用于目标的间接定位识别，该方法具体包括：从多光谱图像中选择感兴趣类，提取其光谱-空间纹理特征，根据提取的光谱-空间纹理特征对多光谱图像进行分类；在分类基础上，提取完整的感兴趣类，并依据地标选取准则选择用作地标的感兴趣类；根据地标材质类型，利用红外辐射公式计算出地标在大气参数条件下的红外

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。