智能吊装通风化学实验室 教师控制演示区 教师演示讲台 规格：2400*700*900　　　　　　　　　　　　　　　 1、台面：12.7mm厚双面膜实芯理化板，（台面边缘加厚至25.4mm，使用CNC电脑数控机修边开孔等加工工艺）且满足如下参数要求： A：化学性能： 满足以下化学试剂：硝酸（65%）、硫酸（98%）、盐酸（37%）、二甲基甲酰胺、二恶烷、乙醚、甲酸（90%）、糠醛、四氢呋喃等52项化学试剂检测，检验结果均为无明显变化，分级结果为“5级”。 教师转椅 规格：500*500*800mm 1.椅面/椅背选用优质网布面料；背垫/座垫选用一体成型高密度发泡成型棉；具有透气性强，回弹性好，不易变型,不老化，依人体工学设计.使人体各部均匀受力，让您在工作更加轻松自如； 化验水糟 规格：540*440*310mm 三联高低位龙头 实验室专用优质化验水嘴：要求防酸碱、防锈、防虹吸、防阻塞，表面环氧树脂喷涂。出水嘴为铜质瓷芯，高头，便于多用途使用，可拆卸清洗阻塞。 紧急洗眼器 优质单面洗眼器，在实验的过程中如化学试剂或有机物质喷濺入眼睛，可以紧急使用洗眼器进行冲洗，其安装于教师台靠近水槽位置。 给排水系统   学生实验学习区 通风化学学生实验桌 规格：1200*600*780 1.新型塑铝结构 2.台面：12.7mm 厚实芯理化板，台面具耐热、耐磨、耐撞击、耐酸碱、耐腐蚀、防水等功能，台面材料必须符合以下技术参数及要求： 多功能独立水槽台 整体规格：450mm×600mm×820mm ，整体选用ABS/改性PP材质而成。 水槽台规格：325mm*345mm*260mm，由PP塑料一体化注塑成型。 三联高低位龙头 一高二低水嘴，管体部份为黄铜合金制，陶瓷阀芯，表面经环氧树脂静电喷涂处理，耐酸碱腐蚀 实验凳 规格：Φ300*450-520mm 1、凳面：采用高密度ABS材质的凳面，直径320mm，凳面表层有颗粒凸起（乳白色），起到按摩抗疲劳作用。凳面下有底盖，底盖和凳面之间装有壁厚为1.5mm厚直径为160mm钢板托盘，使得凳子更加稳固。 供电设备 教师主控电源 采用4.3寸全触摸液晶显示，智能一体化界面，线路采用高速贴片机焊接，可人性化设置开机方式和定时关机时间，教师与学生数据传输可采用有线或无线通信，并能扩展教师遥控器功能 教师智能控制端 全触摸液晶显示，集中控制或分组控制各大系统； 供水系统：可实现远程控制供水系统的开启与关闭； 照明系统：可实现控制照明系统照明开启与关闭； 远程控制系统 配备安卓智能平板电脑；使用APP账户密码登入系统操作，APP移动终端与集中控制系统同步显示。可实现语音唤醒功能，使用APP移动终端可实现总控和分组控制 其它   智能吊装实验室集成系统模块介绍 以上参数简单介绍，如需详细化学实验室参数报价请来电咨询：18566199805 杨经理 智能吊装通风化学实验室：http://www.xklab.com

    数字化探究实验室由传感器、数据采集器、计算机及配套软件和相应的实验仪器设备构成，集数据测量、采集、处理的智能化系统。对比传统实验室，数字化实验室采用传感器作为采集实验数据的工具，精确度优于传统实验室；具有实验数据自动采集的功能，保证了实验结果的精确度，同时可以轻松解决许多传统实验室无法解决的涉及到连续快速变化的量的各种实验；具有强大的数据处理功能，可以帮助学生轻松的对实验结果进行分析处理，让学生通过探究实验对科学规律进行再发现，使实验教学得到大大的简化，真正体现了新课程改革的核心理念。

产品详细介绍

YK100-A(B)化学品智能安全柜满足实验室对化学品管控的规范要求，通过多种授权验证措施保证使用安全，规范使用流程，实现实验室危化品使用情况的全自动化台账记录、实时动态查询、试剂精准计量、违规预警提示等。台账报表及盘点信息一键生成导出，为实验室使用者带来便捷的操作体验，减轻管理者的工作负担，降低实验室安全管控风险。

产品名称：智能环控化学品组合柜 外部尺寸：H2070*W860*D570mm 层板尺寸：H50*W300*D330mm 层板：6块PP层板 结构：3格2列 锁具：6套双GA机械锁 风机：2套离心风机 显示屏：8.4寸液晶触摸屏 控制系统：VOC、温湿度监测报警系统（按列控制） 过滤器：B型过滤器4个 电源线：1根 电源：AC220V/50Hz 功率：93W 静电夹：1套 颜色：黄色/蓝色/白色/红色（环氧树脂喷） 储存量：108瓶500ml试剂瓶

产品名称：智能管控化学品组合柜 外部尺寸：H2070*W1410*D570mm 层板尺寸：H50*W300*D330mm 层板：6块PP层板 结构：3格2列+主控柜 锁具：6套双GA机械锁 风机：2套离心风机 显示屏：15寸液晶触摸屏 主控柜：1台 出入库系统：1套 过滤器：B型过滤器4个 电源线：1根 电源：AC220V/50Hz 功率：98W 静电夹：1套 颜色：黄色/蓝色/白色/红色（环氧树脂喷） 储存量：108瓶500ml试剂瓶

产品详细介绍产品说明SYSBEL品质提供的聚乙烯储存柜，具有强度高、韧性好、刚性强、耐热、耐寒等优点，特别针对强腐蚀性化学物质，包括大多数的酸、碱、有机溶剂，还具有良好的耐环境应力开裂、耐撕裂强度等性能。该系列化学品储存柜具有以下设计特点*一次注塑成形，不易泄漏； *柜体顶部特殊设计，可兼作工作台使用； *柜门开口贴有警示标贴，提醒周围人群注意安全； *挂锁设计，提供更高的安全保障（挂锁需另配）； *柜内层板可根据需要取消，以增强空间使用率； *柜身背后有两个通风排气孔，需要时可打开盖子进行通风或排放压力气体。SYSBEL以优良的品质和服务来保证阁下员工的职业健康，安全环境和美好未来。产品规格列表     

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。