浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的

产品详细介绍RG W1000是锐捷网络（原实达网络）推出的一款小巧、美观、性价比极高的室内无线接入器，主要定位于小型办公区域、家庭、公众运营网络等场合。即插即用，方便用户在最快的时间内迅速搭建无线局域网，并可以高速、简单、快捷地访问无线和有线网络。 >>>主要性能 提供以太网及无线局域网之间的网桥，兼容以太网及IEEE 802.3标准，能够与所有IEEE 802.11b兼容设备实现互操作。 支持IEEE 802.11b Infrastructure模式及Ad Hoc模式。 支持点对点、点对多点桥接。 支持AP Client 支持AP中继 支持MAC地址控制 最大传输速率可达11Mbps，最远覆盖距离可达500米 11, 5.5, 2及1Mbps动态速率调整 内建无线网络微调功能，可依使用环境调整可靠性、吞吐量以及传输等级最优化 支持64/128 bit WEP安全标准无线数据加密、直接序列扩频(DSSS)、ESSID访问控制 支持漫游 智能多向双天线系统，以适应多样的通讯环境 提供基于Windows的配置及管理工具 支持即插即用 通过美国FCC Part 15.247, 欧洲ETS 300 328 及日本ARIB STD T66 认证 迷你型结构设计，轻巧、美观、大方

产品详细介绍数字高清网络视频解码器（万能解码器）产品介绍MS33高清数字网络视频解码器是煕昂电子凭借在流媒体应用领域丰富的专业技术，推出的基于Linux操作系统开发的高清网络视频解码器。产品集成1路高清解码，支持二路高清BNC（HD-SDI接口），接口可依据需要改装成HDMI接口。MS33支持高清1080p高清网络视频的解码输出；支持ONVIF网络接口协议、多种码流的传输方式，为远程网络摄像头信号大型电视墙解码服务提供强有力的支持。产品优势SD/HD-SDI接口支持，支持AES/EBU 内嵌音频支持模拟音频（Line-in）输入和模拟音频输出（Line-out）支持1080p24/25/30、1080i60/50、720p60/50、480i/p、576i/p等多种输出格式兼容H.264 base line/main profile/high profile；支持H.264分片压缩的解码特有优化的缓冲技术和解码技术，可控制缓冲+解码的延时低于100毫秒，达到业界领先水平图像增强与容错技术，抗误码能力强，具有优秀的画质表现和音质表现支持双向语音对讲，RS-485信令透传和报警量透传符合标准的RTP/RTSP媒体传输协议，可与市面上大多数编码器产品、IP Camera 产品、DVR产品及流媒体服务器产品兼容对接基于WEB的操作界面安装使用简单、维护方便可扩展的WIFI无线传输模块产品参数视频输出：2路BNC（HD-SDI接口），可以把其中一路改为HDMI接口模拟音频输入：1*工业接线端子，非平衡连接模拟音频输出：1*工业接线端子，非平衡连接报警信号量：1*工业接线端子RS-485：1*工业接线端子网络：1*RJ-45，以太网连接SDI信号幅度：0.8Vp-pSDI阻抗：75欧SDI耦合类型：AC输出信号类型：SD-SDI(270Mbps)、HD-SDI(1.485Gbps)支持格式：1080p24/25/30、1080i60/50、720p60/50、480i/p、576i/p视频压缩标准：H.264 base line/main profile/high profile；Slice encoding（分片压缩）技术兼容音频压缩标准：AAC-LC；G.711解码延时：≤100ms支持视频码率范围：512Kbps ~ 40Mbps自适应支持音频码率范围：8Kbps-128Kbps媒体传输协议：RTP/RTSP，兼容RTP over TCP传输模式信令透传协议：TCP网络管理协议：HTTP管理界面：Web远程管理：支持远程固件升级：支持运行温度：0℃ ~ 80℃相对湿度：20 ~90%RH（无凝结）电源：DC 12V, 2A（外置）整机功耗：6W

交互多媒体教学体验 支持大屏或投影，更流畅的屏幕广播；全新的视频驱动核心，极大地提高了屏幕广播的性能，支持Direct3D、OpenGL、层叠等各种2D/3D窗口画面，对电影/多媒体课件/PhotoShop/PowerPoint/AutoCAD/3D等软件都能非常流畅无延时地进行广播 完整的智能化教学环境 课堂教学：包括屏幕广播、班级模型、作业收发、师生协作学习、随堂测评等功能。 流畅的网络影音广播功能 可同时发布16路音视频节目，学生可根据自己的兴趣爱好任意选择节目进行观看，支持0.5-2倍变速不变调，支持4K视频的广播。 摄像头直播 极其流畅、清晰的直播功能，教师机可以将摄像头、摄像机等外设采集的内容对学生进行现场直播，直播效果流畅无延时；完美支持1920*1080P分辨率。 投影广播 通过投影广播功能，您可以将其他电脑的显示信号内容广播给学生端，能够很好的适用于广播各种各样的屏幕，如游戏、苹果和安卓的操作过程。 多系统兼容 支持XP/WIN7/WIN8/WIN10 32位和64位操作系统,可改变缩略图大小,分组讨论,主题讨论,投票，具有转播、学生演示、学生的座位名称可修改为学生的中文姓名的功能。 复读机功能 在教学过程中，教师可能放快或放慢音视频的播放速度且不改变音调的高低，变速不变调范围0.5-2倍速，支持标签功能，支持4K视频的播放，学生与教师同步播放。 多语言教学支持 专业版支持中/英/俄/日/韩/西班牙/越南/泰/德/法/意大利等十多个国家的界面，不关闭软件即可切换各种界面。 网络电影功能 流畅的网络影音播放功能，可同时发布16路音视频节目，学生可根据自己的兴趣爱好任意选择节目进行观看，支持4K视频的播放。 完善的课堂教学管理功能 驱动级进程防杀，与360等安全软件采用相同的技术，支持32位和64位操作系统，确保学生无法轻易破解。支持应用程序限制、目录限制、上网限制、U盘限制、光驱限制、打印机限制等。 学生端在32位及64位系统下都具有非常好的进程保护能力，可防止学生通过任务管理器及在cmd命令窗口以taskkill /im processname /f、ntsd –c q –p processname及wmic process where name="processname" delete等命令结束学生端进程，支持断网锁屏功能。 专业考试系统 1)题型支持：判断题,写作题、翻译题、填空题、选错题、选择题、文字-图片连线题、文字-文字连线题、排序题、图片选择题2)试卷编辑：教师用于创建、编辑或保存试卷的工具；3)考试过程-教师端：包括试卷分发、考试和收卷；学生每作答一题，教师端会实时呈现结果；以问答卷的形式代替答题卡，学生不需要在问卷和答卷之间反复相应。4)考试过程-学生端：A未作答的题目有标记；B全触摸屏；C支持学生手动提交答卷，自主考试在考试结速后能马上得到考试结果；D答题草稿纸功能，能记录学生答题演算过程 阅卷评分 使用此功能，教师可以对学生的试卷进行评估，查看考试统计结果。

本发明公开了一种直流电机的驱动?调速一体式约束预测控制方法，本发明将这种驱动?调速一体式的控制技术应用于直流电机，首先利用广义比例积分观测器技术在串级电路和转速的光电编码器采集的转速信息的基础上对系统的集总干扰进行估计，得到重构后的集总干扰信息，结合模型预测控制相关技术设计出针对直流电机的带输入约束的输出反馈控制器，在保证系统动态响应性能的基础上，因为不需要使用电流、电压以及转矩传感器，降低了系统的成本，提高了系统容错能力，同时可以明显地抑制参数摄动和负载转矩突变等因素引起的干扰，从而大大提高直流电机系统的输出转速的控制精度和干扰抑制能力。

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

  在该研究的训练组和验证组人群中，CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中，该诊断模型准确率均达到96%，并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%，特异性达89.6%，相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%，诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面，根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数（cp-score）对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标，如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后，对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高，在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%，在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测，可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗，例如对预后不佳者避免给予过度的治疗，而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较，显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者，26例进展期腺瘤（癌前病变），对肿瘤的检出敏感性达89.7%，特异性达86.8%，对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%，敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查，具有重要的意义，有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破，不仅为CRC的筛查提供了新的方法，也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究，为发现更多的早期肿瘤患者，进一步改善患者的疗效和预后，提供更多、更有力的工具和手段。