本发明公开一种基于PSO‑SVM的种猪异常状态检测方法及装置，能够有效地检测出疑似病猪，并且准确及时地识别种猪发情行为，减少人工观察成本，提高养殖户的效益。该方法包括：S1、采集种猪个体信息，其中，所述个体信息包括三轴加速度、体温和采食信息；S2、通过对所述个体信息进行特征提取，构建特征矩阵；S3、基于预先建立的种猪知识库，利用所述特征矩阵，采用基于规则的方法判断种猪是否生病；S4、通过将所述特征矩阵输入预先创建的基于支持向量机的种猪发情行为识别模型对种猪发情行为进行识别分类，得到是否发情以及发情概率两个输出，其中，在所述种猪发情行为识别模型创建时通过粒子群算法对支持向量机参数进行优化。

本发明实施例提供了一种沼液处理系统及方法，涉及污水处理领域。所述系统包括：电解处理单元、人工湿地处理单元以及回流单元，沼液中的重金属离子在电解处理单元中的电解池阴极板(2)处通过絮凝作用去除；经电解处理单元处理后的沼液进入人工湿地处理单元，沼液在厌氧区(6)中经反硝化作用将硝态氮转化为氮气去除，同时，人工湿地处理单元工作时形成微生物电池向电解处理单元供电。本发明实施例提供的一种沼液处理系统及方法，通过电解处理单元对沼液的处理实现沼液中重金属的去除；通过人工湿地处理单元对沼液的处理提高沼液中总氮的去除效率；通过人工湿地处理单元向电解处理单元供电，降低了运行成本。

研发阶段/n中国工程院院士熊远著教授及其团队长期致力于动物遗传育种特别是猪遗传育种的科研教学工作，主持培育的瘦肉型母本新品种湖北白猪及其品系，1988年获湖北省科技进步特等奖；引进名优瘦肉型猪种资源，建立核心育种群和供港活猪基地，创建我国第一个种猪测定中心并组织开展种猪集中测定。80年代初主持优选的杜湖猪畅销港澳，1985年获香港猪栏栅协会金杯奖；提出了瘦肉猪专门化品系选育技术路线与方法，主持培育出多个专门化父母本品系并配套利用。研究成果先后获得获国家科技进步奖6项、省部级科技进步奖10余项、国家科

YJ-0633A药物黏度测定仪 本仪器YJ-0633A药物黏度测定仪的制造符合中国药典2020年版0633黏度测定法所规定的技术要求，可以通用品氏和乌氏粘度计。本仪器专为粘度测试设计，由水槽和控制器两部分组成。粘度恒温槽提供一个稳定的温场和测试平台，此外仪器也可作为高精度浴槽，进行其它试验。本仪器的最大特点是：全喷塑处理，经久耐用；双层缸结构，高精度控温仪，控温准确。 主要功能特点 1、采用智能液晶显示温控仪，控温迅速，响应快，超调小，控温精度达±0.1℃。 2、采用硬质玻璃缸及保温外套缸（称双缸），保温性能好，试样观察清晰。 3、采用台式、一体机设计方式，仪器整体性好，使用方便。 4、带有线控计时按键，用于实验时的计时显示和控制。 5、采用电动搅拌装置，浴缸内的温度均匀。 6、制冷器与主机分离式设计，防止压缩机工作振动带来的粘度计测试误差。 二、主要技术参数 1、工作电源：   AC(220±10%)V，50Hz±5%。 2、加热功率：   1600W。 3、搅拌电机：   功率6W；转速 1200r/min。 4、测温范围：    10℃～180（选配制冷器后可实现制冷）5、控温精度：   ±0.1℃。 6、恒温浴：     容量，25L；形式，内外两层缸（双缸）。 7、使用环境：   环境温度-10℃～+35℃，相对湿度＜85％。 8、温度传感器： 工业铂电阻，其分度号为Pt100。 9、整机功耗：   不大于1800W。 10、毛细管粘度计：  4支（平氏或者乌氏客户可任选）11、外形尺寸：   530㎜×400㎜×670㎜ （长×宽×高，含浴缸等）。

移液工作站，为实验室赋能，让研究者更轻松

CS2350M双恒电位仪是基于常规单通道CS350M 型电化学工作站拓展的产品，可以实现2个通道同步测试，搭配旋转环盘电极（RRDE）使用，各通道独立，可以实现不同参数、不同电分析方法的独立使用，软件友好，可以实现组合编程功能。具体应用于： 1）电合成、电沉积（电镀）、阳极氧化等反应机理研究； 2）电分析化学研究、电化学传感器的性能研究； 3）新型能源材料、先进功能材料以及光电材料的性能研究； 4）金属材料在不同介质（水/混凝土/土壤等）中的腐蚀研究蚀性评价； 5）缓蚀剂、水质稳定剂、涂层以及阴极保护效率的快速评价。 1、硬件参数指标   2，3，4电极体系 双恒电位仪，双通道独立使用 电位仪电位控制范围：±10V 恒电流控制范围：±1.0A 电位控制精度：0.1%×满量程读数±1mV 电流控制精度：0.1%×满量程读数 电位分辨率：10mV(>100Hz), 3mV(<10Hz) 电流灵敏度：<1pA 电位上升时间：<1mS(<10mA),<10mS(<2A) 参比电极输入阻抗：1012W||20pF 电流量程：2A～2nA, 共10档 最大输出电流：1.5A 槽压：±21V   CV 和LSV扫描速度：0.001mV～10000V/s CA和CC脉冲宽度：0.0001～65000s 电流扫描增量：1mA @1A/mS 电位扫描时电位增量：0.076mV @1V/mS SWV频率：0.001～100KHz DPV和NPV脉冲宽度：0.0001～1000s AD数据采集：16bit@1MHz, 20bit @1KHz DA分辨率：16bit, 建立时间：1mS CV的最小电位增量：0.075mV 低通滤波器：8段可编程 电流与电位量程：自动设置 接口通讯模式：网口   2、电化学阻抗功能指标   信号发生器： 频率响应：10mHz~1MHz 频率精确度：0.005% 交流信号幅值：1mV~2500mV 信号分辨率：0.1mV RMS 直流偏压：-10~+10V DDS输出阻抗：50W 波形：正弦波，三角波，方波 正弦波失真：<1% 扫描方式：对数/线性，增加/下降   信号分析器： 最小积分时间：10mS 或循环的最长时间 最大积分时间：106个循环或者105S 测量时间延迟：0~105秒 直流偏置补偿： 电位自动补偿范围：-10V~+10V 电流补偿范围：-1A~+1A 带宽调整(Bandwidth) ： 自动或手动设置，共8级可调   3、CorrTest测量与控制软件主要功能 第一通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（I-t曲线)、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）#、线性循环伏安法（CV）、阶梯循环伏安法（SCV）#、方波伏安法（SWV）#、差分脉冲伏安法（DPV）#、常规脉冲伏安法（NPV）#、常规差分脉冲伏安法（DNPV）#、差分脉冲电流检测法（DPA）、双差分脉冲电流检测法（DDPA）、三脉冲电流检测法（TPA）、积分脉冲电流检测法（IPAD）、交流伏安法（ACV）#、二次谐波交流伏安（SHACV）、傅里叶变换交流伏安【标#号的方法包括相应的溶出伏安分析方法】 交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 腐蚀测量：动电位再活化法（EPR）、电化学噪声（EN）、电偶腐蚀测量（ZRA）、氢扩散测试 电池测试：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 第二通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（i-t 曲线）、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL 曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃（VSTEP）、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）、线性循环伏安法（CV） 电池测量：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 通道二可选配功能：交流阻抗功能   交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 4、仪器配置 1）仪器主机1台； 2）CorrTest测试与分析软件1套 3）电源线1条 4）网口通讯线1条 5）电极电缆线2条 6）模拟电解池2个（仪器自检器件）

        技术成熟度：技术突破         研发团队以设计制备宽光谱超材料吸收器和像元级集成红外探测器为研究主线，在超薄宽带高吸收原理与策略、材料/器件设计与制备方面取得了突破性进展。围绕器件吸收率低、噪声等效温差（NETD）大、集成兼容性差的难题，提出了无损与损耗型介质结合、多模谐振耦合光吸收的思路，获得超薄宽带高吸收率材料；提出将超薄宽带高吸收率材料与非制冷红外探测器像元级集成新思路，获得了宽谱、NETD小、多色探测的非制冷红外探测器，NETD降低3倍，研究成果已在中国兵器北方夜视广微科技应用转化。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。