由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统（植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪）具备测量多种关键元素的能力，如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面，可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素，同时涵盖离子通量（flux）、离子浓度、分子通量（flux）、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色：   （1）检测种类多；   （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；   （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。   可检测种类：   （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   （4）其它：Li+、NO2-   （5）分子：O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品：   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目：   （1）离子通量SRIET   （2）分子通量SRPT   （3）离子浓度aIon   （4）pH   （5）分子浓度aMol   （6）膜电位Potential   主要应用：   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附：非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT），能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量（flux），可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术（非损伤微测技术）经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年，美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极（Vibrating Probe：VP）概念，采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流，为离子/分子通量（flux）测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量（flux）测试系统，在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年，伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司，联合推出商业机 SIET通量测试系统，标志着离子/分子通量（flux）测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后，我国学者从2009年开始在离子/分子通量（flux）测试领域发表文章，当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。（文献：Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species）          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天，核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力，金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    

本发明公开了一种在虚拟化环境下，对多个物理节点上的 PCI-E 密码设备资源信息进行动态分配和实时监控的方法。该发明专利包括 以下两个小部分:一是在单台物理服务器上，对物理密码卡设备的分配 方法；二是在多台服务器情况下，对各台服务器上的物理密码卡的使 用情况实时监控的一种方法。对于监控的内容包括使用该加密卡的虚 拟化服务器的个数以及绑定虚拟化服务器的名称，同时还包括该密码 卡加密和解密的数据量。

本发明公开了一种利用储能装置补偿风电场虚拟惯量的方法； 该方法采用大约 5％风电场额定装机容量的储能装置可以使得风电场 产生与等容量同步发电机差不多的虚拟惯量效果。本发明通过测量风 电场出口母线处的频率偏差、频率变化率，经过模糊逻辑处理后产生 储能装置需要输出的有功指令。储能装置按照该指令输出功率补偿风 电场的虚拟惯量。本发明有效评估了储能装置容量需求，可以用于指 导风电场的储能容量配置；而且其控制器结构简单可靠、易于实现， 为“友好型”风电场开发提供了基础，利于电网对大规模风电的消纳， 提高风电并

本实用新型公开了一种基于单边虚拟电感的电容耦合式非接触电导测量装置，由交流激励源、激励电极、绝缘测量管道、检测电极、单边虚拟电感、电流电压转换电路、信号处理模块依次相连。单边虚拟电感输出端通过电流电压转换电路中的运放虚地。本实用新型利用单边虚拟电感代替实际电感，利用串联谐振原理，用单边虚拟电感的感抗消除传感器中耦合电容的容抗对测量的不利影响。相较浮置虚拟电感，单边虚拟电感虚地，结构紧凑，稳定性高；相较实际电感，单边虚拟电感体积小易集成，电感值可调，降低了对激励源的要求。本实用新型通过测量检测通路的输出电流，经计算得到待测流体等效电导值，为实现非接触测量绝缘管道内部导电流体的电导提供了一种有效方法。

本发明公开了一种快速虚拟筛选人体小肠易吸收药物的方法，包括以下步骤一、化合物小肠吸收数据库的优化；二、变量预处理；三、重量变量筛选及构建线性模型；四、新型化合物小肠吸收率预测。本发明依据上述重要结构参数，建立人体小肠内药物吸收的线性统计预测模型，将新型化合物的结构参数代入模型中，计算候选药物小分子的人体小肠吸收率，判断新型分子是否适合作为临床上口服药物使用，相比复杂的机器学习模型，本发明建立的线性统计模型原理简单，方便使用，计算工作量少，适合做前导药物小分子的大规模筛选。

DRSim5.0-虚拟数字X 线成像技术仿真实验仪包含三个独立的模拟模块：X 射线物理模块、DR摄影技术模块、图像质控（调节）模块。 DRSim5.0-虚拟数字X 线成像技术仿真实验仪满足医学影像成像理论（或类似课程）的X 射线物理和DR 成像原理部分教学，以及医学影像检查技术课程的DR 操作实验。

本仿真实验仪模拟X射线产生与检测的物理原理，和临床CR/DR设备的基本操作及图像质量控制功能。包含三个独立的模拟模块：X射线物理模块、DR摄影技术模块、图像质控（调节）模块。满足医学影像成像理论（或类似课程）的X射线物理和DR成像原理部分教学，以及医学影像检查技术课程的DR操作实验。

产品详细介绍MPT-1JN/RL20X系列小体积大行程工作台通过特殊的放大机构设计,可实现小体积大行程的运动，最大可以实现X方向160微米的运动。采用柔性铰链机构作为导向机构，这种无摩擦柔性铰链导向系统提供了超高的精度以及很高的快速响应时间。快速定位响应时间仅需要几毫秒，适合动态与静态的应用。

房树人心理测验系统

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。