产品详细介绍 探头式氧气传感器O2S  一、产品简介：  氧气传感器采用两个氧化锆盘，在其中间是一个密封空间。其中一个盘起的功能是可逆氧气泵，依次充满样品气和抽空此小空间。另一个盘用于测量氧分压差比率，得到相对应的传感电压。氧化锆盘作为氧气泵运行时，需要的700 °C 的温度由加热元件产生。氧气泵使小空间范围内达到额定的最小和最大压力所花的时间和环境中氧分压值具有对应关系。  二、产品特性：  1) 非消耗性的氧化锆传感元件  2) 氧压范围 2 mbar...3 bar  3) 高稳定性和精度，可测量0…100% 氧  4) 对于其他气体无交叉干扰  5) 无需温度稳定  6) 内置加热元件  7) 加热器电压： 4.35 ±0.1 VDC (1.85 A)  8) 允许气体温度： -100...400 °C ；  三、产品参数 

热水充沛 畅快洗浴热泵专用压缩机，动力强劲，安全耐用微通道全维立体换热，加热快速蓝金刚特护内胆，经久耐用，抗压防爆五重安全防护，持续稳定运行

简单介绍： 自由落体脊髓损伤打击器用于大小鼠脊髓损伤模型的建立，通过撞击锤经过导向路径的自由落体来产生的撞击力达到试验目的，撞锤的高度可调节，还可选择不同重量撞击锤、造成不同程度的损伤，不需要额外的电脑软件控制，操作简单、实用性强、性价比高；它主要由脊髓固定支架、可移动可调节夹钳组成。 详情介绍： 1、Ｘ、Ｙ、Ｚ轴人工自由调节 2、撞针直径4.5mm（可定制） 3、金属管高度30mm（可定制） 4、打击棒重40克和20克两种（可定制） 5、金属套管高度30cm 6、适用动物：小鼠、大鼠、豚鼠、兔、猫、狗等

HJ-6A恒温磁力搅拌器是六联多头磁力搅拌器，它是理想的对液体加热、搅拌分析测定仪器。具有独特的恒温自动控制调节的优点。采用直流无刷电机,躁声低，机械故障少，调速平稳。由氟材料与磁钢精制而成的搅拌子，具有耐高温、耐磨、耐化学腐蚀，旋转力强的特点，并可在密封容器中进行调混工作，使用十分理想与方便。 技术参数 电源220V±10%50Hz～60Hz 搅拌有效容积（20～2000ml）×6 电机功率25W×6 加热功率200W×6 搅拌转速0～2400rpm(连续可调) 控温范围RT～100℃（度≤±1℃） 定时0～120min

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。

北京交通大学超大城市轨道交通网络集约维护新模式研究竞争性磋商采购

随着5G芯片的高速发展，高效和精确的热管理成为重大挑战。经典的被动散热系统利用空气或液体的强制循环将热量递送到外部。