本仪器符合GB/T18204.2-2014《公共场所卫生检验方法第2部分：化学污染物》、GBZ/T300.37-2017《工作场所空气有毒物质测定第37部分：一氧化碳和二氧化碳》和GB/T9801-1988《空气质量一氧化碳的测定非分散红外法》的国家标准；符合HJ/T44-1999《固定污染源排气中一氧化碳的测定非色散红外吸收法》的生态环境部标准。 本仪器符合JJG635-2011《一氧化碳、二氧化碳红外线气体分析器》的国家计量检定规程，主要的技术指标符合国家二级仪表的技术要求，可以取得中国计量科学研究院的检定证书（检定结论：合格，该仪器符合二级技术要求）。 本仪器内置式调零过滤器、六通阀切换调零与测量，操作简便灵活。 本仪器可以定制测量范围。

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。

　 仪器概述    本仪器是按照中华人民共和国标准GB/T 510《石油产品凝点测定法》和GB/T 3535《石油产品倾点测定法》的要求研发制造的；是一款自动凝点、倾点测试仪器，适用于对石油及石油产品（如深色石油产品、重油、原油、流动性较差的润滑油等）及化工产品的测试，可广泛应用于油田、炼油厂、铁路、航运、贮油站及商业部门对相应产品凝点和倾点进行监测和控制，是凝点、倾点测试、分析的必备仪器。 技术参数  1、适用油品：-55℃～+50℃ 范围内的石油及石油产品。 2、测温范围：-75℃～+100℃。3、仪表显示分辨率：0.1℃。4、温度传感器：进口的Pt100不锈钢探头，内置温度校正。                  5、加热方式：电加热单元，最大加热功率500W,可编程控制加热速率。6、倾斜方式：自动倾斜，数字控制倾斜角度。7、检测方式：光谱检测。8、制冷系统：进口压缩机制冷（双压缩机复叠式）。9、显示：5.6寸彩色液晶触摸屏。10、温度校正：自动校正，可编程校正。11、数据存储：100组数据测试结果。12、工作电源：AC220V/50Hz，最大功率1000 W。13、使用环境温度：10℃～40℃。14、存储环境温度：0℃～50℃。15、外型尺寸：500㎜×660㎜×600㎜(长×宽×高)。16、仪器净重：68㎏。 性能特点 1、以先进的高性能单片微型计算机为核心构成嵌入式控制系统，实现试验全过程的自动化控制，自动打印试验结果数据。2、集制冷、加热、倾点/凝点检测于一体，采用光谱检测检测试样倾点/凝点，检测灵敏度高。3、采用彩色液晶触摸屏作为人机对话窗口，中文界面显示，菜单操作功能提示。4、具有两路测试装置，可同时测试两个试样。 本仪器最大的特点是：按照GB/T 510标准，试样自动45度倾斜，采用彩色液晶触摸屏和微计算机控制技术，实现深色石油产品、重油、原油及其他透明或半透明石油产品倾点、凝点测试的自动化。 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=743

一、产品介绍 用于储存生物制品、疫苗、药品、试剂等，适用于药房、制药厂、医院、疾病预防控制 中心、卫生所 名牌压缩机及静音 ADDA 直流风机，制冷强劲 微电脑控制，数字温度显示，调整增量为 1°C 完善的报警功能，实现远程报警功能，安全无忧 冷凝水汇集后自动蒸发，免除人工处理烦恼 二、方案与案例 海尔生物医疗依托智能物联网技术在医用冷藏产品的应用，对储品信息进行实时追踪，试剂药品全自动智能化管理，库存状况一目了然。大数据云平台，对生产商、医院、检验机构全链条信息采集分析、精准核算，科学指导生产，使渠道管理更加高效，有效减少浪费，实现试剂流通全程可控、可查、更安全。

MKRB-Y2激光焊接机器人工作站主要由焊接机器人、变位机、激光器、激光电源、控制系统、激光指示定位系统、光纤传输及聚焦系统、冷却系统等组成一套智能激光焊接机器人工作站。 工作站激光电源采用最新型基干触摸屏操作控制的智能化高精度恒流型开关电源，内部采用基干FPGA和ARM的嵌入式结构，控制部分是基于Linux内核操作系统，外部显示配置彩色触摸屏，提供了水温、水压、缺相、过流、过压等多种故障报警功能，通过触摸屏界面可以实现对多种激光波形和参数分段进行编程，人机界面美观大方，功能强劲，质量可靠，各种技术指标参数处干同行业技术领先水平。基于工业控制现场总线的数据通讯，具备较强的抗干扰能力。

本平台属于工业机器人的综合技能训练培训的教学设备，结构紧凑，功能丰富，可实现工业机器人的搬运、码垛、立体仓储、打磨和模拟焊接等功能。 平台采用工业标准件设计。各组件均安装在高强度铝合金型材桌面上;机械结构，电气控制、执行机构相对独立，可以实现对工件的螺丝拧紧，搬运、码垛、装配等操作和模拟仿真，通过此平台进行SCARA机器人结构，运动学，算法分析与设计，控制原理、力传感原理、PLC控制原理与编程以及系统之间的通讯，检测，交互控制理论，机器人基础操作、I/O 通讯，程序数据，程序编写、硬件连接、力觉调试、通讯方式设定等多方面操作学习。

具有新颖的结构，可上调脂代谢相关蛋白ABCA1，是PDE5的强效抑制剂，具有开发成为抗心血管疾病如 本技术成果是以人类NF-κB DNA结合位点为药物设计靶点，通过计算机辅助药物筛选获得一系列 肺动脉高压，以及男性性功能障碍的治疗药物的潜力。 可能具有人类NF-κB抑制活性的化合物。在细胞水平对筛选获得的化合物进行抗HBV复制抑制实验， 发现其中一类高治疗指数的新型呋喃香豆素类化合物可以有效抑制HBV DNA复制，减少HBV表面抗原 （HBsAg）、HBV e抗原（HBeAg）分泌。此类呋喃香豆素类化合物可用于治疗HBV感染引起的肝炎，有 望进一步开发为一种抗乙型肝炎病毒（HBV）药物。FDA批准上市的5个抗HBV NAs药物，均已出现耐药病 毒株，且出现交叉耐药现象。

本成果以专利形式体现（专利号 200910248615.5 ），桦褐孔菌的代谢产物紫杉醇具有抗癌功效，本专利所提出的的提取三萜类物质方法，更好的简化了提取步骤和工艺，有利于实现该物质的提取，在生物医药行业将有广泛应用。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN