产品详细介绍 液晶升降机是一种液晶显示器自动升降隐蔽的系统,它安装于各类专业办公桌内，实现空间的自动收纳，充分利用桌面以下的空间，把该系统和液晶显示器同时隐藏于桌底下，需要使用时，通过灵活的控制方式操控系统，使自动门打开，把液晶显示器缓缓升至桌面，也可随时根据使用者不同的使用习惯与视角，调整显示屏仰角角度便于观看，不用时又可以收回桌底，与桌面浑然一体。系统可以通过集中控制器集体控制，也可以单机控制。系统完美的解决了液晶显示器在普通安装在桌面时，遇到的桌面杂乱无章的线缆以及角度调整麻烦的情况，使会议室实现真正的完美、和谐与简洁的视听环境！此外，该系统还可以起到对显示器防尘、防盗的保护效果。DAH-17H型液晶升降机外形简约大方、经典时尚,适合办公室、会议室、指挥中心、调度室、中央控制室、产品演示厅、多媒体报告厅等各类高档场所使用。

打印设备详细信息：索要完整打印设备资料请访问清锋科技官网下载 3D打印机-LuxCreo清锋科技 教育科研解决方案 3D打印作为一种新型生产方式，可以加速产品开发周期，满足多 材料、复杂形状、任意批量的生产需求，是全球最受关注的高科 技行业之一。拥有3D打印课程、设备的院校、科研机构在创新、 创造方面均有着得天独厚的优势。LuxCreo致力于推动行业发展， 为科研创新、数字化智能化转型以及行业人才培养等方面提供支 持。 01 打印设备 iLux系列桌面机，Lux系列工业机，可作为研发、教学、实验等配套设备，满足不同项目需求 打印材料 EM弹性材料、TM韧性材料、透明韧性材料、Dental齿科等材料，可满足消费、医疗、工业、汽车、航空航天等学科的教学研发需求 打印软件 LuxFlow模型处理软件，支持数据导入、文件修复、智能2D/3D摆放、生成支撑、切片、路径填充等功能，便于快速进行现场教学演示、培训实操、学术研发 清锋科技在3D打印技术、软硬件、材料等方面积累了来自全球各个高校的顶尖人材，可结合院校、机构所需进行相关的培训及讲座，助力教育科研工作更加系统、科学。同时，清锋科技在北京、宁波及美国硅谷均设有打印中心，可为学生及科研人员提供进一步深入了解3D打印的场地支持。 客户收益 院校 提升院校教学硬件水平，有助于培养未来的3D打印人才生动展示课本、教案内容，增加教学趣味性资深3D打印行业专家亲自授课 科研机构 快速将模型、数据形成实物，简化步骤，缩短论证时间结合最新技术，加速研发新产品，输出有价值易商业化的研发项目全球顶尖3D打印工作团队提供技术支持 LuxCreo iLux 高速光固化桌面3D打印机 iLux 高速光固化桌面3D打印机产品介绍 LuxCreo iLux 是面向工程师的高速光固化3D打印机，依托于清华、哈佛、剑桥、佐治亚理工、北卡罗纳州立等名校的光机电、材料、软件专家近10年的研发成果。 iLux 3D打印机适用于快速、高精度打印原型件、测试件和小批量件。 清锋的iLux 桌面机解决方案1．打印能力在有限的空间中摆放3台打印机，且能够打印中等尺寸的零部件，可以在半天内多次打印零部件开展教学任务。iLux 设备具有192*120*200的打印空间，成型速度最快可以到4cm/h，3台设备的占地面积不到2个平方。2．高性能材料高性能材料有助于开展机械设计、金工实训中的装配验证、精度测量等教学要求。iLux设备可匹配高精度、耐高温、坚韧、弹性等多种工程材料，可以满足教学实践的要求。3．实训开放多套教学版LuxFlow软件给学生教学使用，满足模型修复、支撑设计、摆放优化、参数设计、切片生成等实训使用。案例：贵州某高职院校，采用iLux 建设增材制造技术专业普通的塑料3D打印机，如果要打印高性能材料，需要粉末、线材类的工业级设备，但是这些工艺往往后处理复杂、占地面积大、成本高昂。在对iLux 解决方案开展了可行性研究之后，贵州某职业院校确定了面曝光增材制造的优势，并决定可以考虑采用该解决方案辅助增材制造技术专业建设。使用清锋的解决方案后，学院用不到2个平方的空间，就放置了3台“工业级”桌面打印机；同时以较低的预算获得高性能材料的打印实训，得到增材设计课程的软件部署条件。 主要参数 光源 LCD 4K@405nm 适用材料 HT 31, RE 31；DMR II/III, DSG 材料性能 TDS 离型技术 FEP；LEAPTM 打印范围 (XYZ) 192x120x200mm 树脂在线加热 无 XY分辨率 50µm Z轴分辨率 0.010~0.015mm 打印速度 ≤4cm/h@100µm层厚 软件 LuxFlow，在线更新 设备外观 设备尺寸 434x392x548mm 设备重量 28kg   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系，依托自主研发的Lux系列打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn 如有合作需求或者感兴趣的产品，可以扫描下方二维码联系清锋 ↓↓↓ 公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18614034268 销售电话：13817977721；13811595251 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢1017

成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难，提出了多项独创性的方法，目前已申请国家发明专利40项（其中24项已经获得授权），编制国家标准3项，发表国内外核心期刊论文61篇（其中SCI收录16篇）。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化，部分性能指标处于国际领先水平，并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用，得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中，气象和安监市场占有率达到70[%]，环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障，为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务，为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元，产生的间接经济效益数百亿计。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。

中国传媒大学融合门户平台竞争性磋商

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

神经递质作为神经元与神经元及神经元与细胞之间沟通的媒介分子，介导了发育、信息感知，运动及大脑的高级认知功能。随着生化分离纯化技术的发展以及人们对大脑精细结构的进一步了解，现如今已发现有几十种重要的神经递质。而神经系统在时间和空间上的高度复杂性对研究特定神经递质的动态变化及其功能提出了极大的挑战。本项目成功构建了一系列新型的基因编码的神经递质荧光探针，可实现对特定神经递质动态变化的灵敏检测。该类荧光探针利用大多数已知的神经递质所对应的特异性G蛋白偶联受体（GPCR）与循环重排的荧光蛋白（cpGFP）融合，利用循环重排荧光蛋白的荧光强度变化来指示GPCR的激活，进而反应外源神经递质的浓度变化（图一）。我们命名该类荧光探针为GRAB探针，即为GPCR Activation Based Sensor的缩写。