产品详细介绍kJX—系列 空气循环净化消毒器 该设备是净化，消毒灭菌，吸附异味于一体的可移动式净化装置，文泛用于万级十万经较低洁净环境。 特点：全钢结构，外喷塑，设计精巧，美观大方，无需安装，使用方便。 使用范围：适用于医院，小型手术室，新生儿主妇病房，重证监护室，病房，制剂室，化验室，实验室，门诊及各科室，科研，生物制药，食品饮料，小型生产车间，化妆品，电子光学，印刷，公共场所等。 技术指标： 产品名称 空气循环净化消毒器 空气循环净化消毒器 型号 KJX—A KJX—B 外型尺寸 700×450×1500 700×450×1500 净化等级 万级至十万级 万级至十万级 噪音 ≥56dB(A) ≥56dB(A) 紫外线 20W×3 20W×3 电压功率 220V  50HZ  400W 220V  50HZ  400W 臭氧 无 7000mg/h 使用面积 30m2--60m2 30m2--60m2 

S2 – 移动床和流量可视化罐用于两个主要研究领域。   第一个涉及对移动床情况的详细调查。这些可能与水道或土木工程结构有关。   第二个领域涉及二维流可视化。这可以使用 Ahlborn (c.1902) 粉尘指示器技术或通过任何其他合适的流动可视化方法进行。 水箱由自色牛津蓝 (BS0105) 玻璃纤维增强塑料模制而成，并带有钢筋以提供刚性。它分为三个部分制造；进水箱、工作段和排放储水箱。这些部分通过法兰 连接连接起来，并作为一个完整的组件从工厂发货。卸料罐内装有一个带有上游滤砂器的防跌落式可调溢流堰。进水箱具有多孔挡板，可将水流均匀地分布在整个 工作台的宽度上。   在进行流动可视化实验时，提供一侧为蓝色、另一侧为白色的可移动玻璃板以覆盖沙床。一对可调节的铝制仪表导轨安装在油箱顶部。它们在工作段的整个长度上延伸，一个导轨带有一个定位标尺。   提供的深度计用于测量水位并绘制锻炼期间产生的沙床的轮廓。   它配备了一个不锈钢钩和点，并包含一个能够准确确定水平的游标刻度。   该仪表设计用于安装在仪器托架组件上，该组件可以定位在工作区域的任何点上。主载体（纵向移动）设有锁定装置和光标，与仪表轨道秤配合操作。 副车（横向）在主车提供的轨道上运行。还有一个横向刻度和锁定装置。设备的正确使用在随罐提供的综合手册中进行了描述。   水流由离心泵提供，该离心泵的材料选择耐腐蚀，管道系统包括电动流量调节阀。 GRP 成型件带有泵、控制阀、刚性管道和“在线”流量计。   该组件通过柔性软管连接到油箱。电机启动器和数字仪表读数器安装在桌面机柜中，随附所需的柔性电缆。   实验台可提供可选的工作长度： 一台全功能的设备，可用于教学、方案设计和科研工作。工作段长度从2.0米到4.0米可调。 S2-2M型：工作长度2m S2-4M型：工作长度4m     实验台可用于两个领域的研究： 流动床状态下的水力学模型，例如水道或土木工程结构。 二维可视化流动应用，例如Aihborn（爱尔帮）尘埃指示器技术。

YKA型系列移动式实验室废弃物暂存柜，专门用于各类实验室废弃物的临时集中存储，减少由于实验室废气、废液、固体废弃物等具有易燃、易爆、有毒的特性，引起火灾、爆炸及有毒有害化学品泄漏的风险，以便后期交由环境保护行政主管部门认可、持有危险废物经营许可证单位进行专项处置，YKA系列智能实验室废弃物拥有发明专利和实用新型专利。

MR2000全地形大负载移动机器人，带悬挂的独立四驱系统，强劲动力，应对各种复杂环境。极致的三重安全防护，消除安全隐患，高效的操作系统，支持二次开发，是理想的科研及行业应用的移动机器人开发平台——助力科研成果转化。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。