产品详细介绍深圳经济型恒温恒湿箱大型生产厂家参数规格：1.产品名称:可程式恒温恒湿试验箱2.产品型号:WHTH-80L（150L/225L/408L/800L/1000L）-0（-20-40-70）-880     3.试样限制:试验设备禁止:a.易燃、易爆、易挥发性物质试样的试验或储存b.腐蚀性物质试样的试验或储存c.生物试样的试验或储存d.强电磁发射源试样的试验或储存e.放射性物质试样的试验或储存f.剧毒物质试样的试验或储存g.试验或储存过程中可能产生易燃、爆炸、挥发、剧毒、腐蚀及放射性物质的试样的试验或储存4. 深圳经济型恒温恒湿箱大型生产厂家容积、尺寸和重量:4.1.标称内容积:80L/150L/225L/408L/800L/1000L         4.2.内箱尺寸W×H×D(cm):80L:40×50×40/150L:50×60×50/225L:50×75×60/408L:60×85×80/800L:100×100×80/1000L:100×100×1004.3.外箱尺寸W×H×D(cm):80L:92×136×97/150L:102×145×107/225L:102×161×118/408L:112×171×128/800L:155×184×129/1000L:155×184×1474.4.重量:约450KG以内     5. 深圳经济型恒温恒湿箱大型生产厂家性能：5.1.测试环境条件：环境温度为+5~+28℃、相对湿度≤85%、试验箱内无试样条件下5.2.测试方法：GB/T 5170.2-2008 温度试验设备、GB/T 5170.5-2008 湿热试验设备5.3.温度范围：0℃/-20℃/-40℃/-70℃～+150℃5.4.控制精度：a.温度：±0.2℃（控制器设定值和控制器实测值之差）b.湿度：±2.5%（控制器设定值和控制器实测值之差）5.5.温度波动度：≤0.5℃（温度波动度为中心点实测最高温度和最低温度之差的一半）5.6.温度误差：≤±1℃（工作室温度控制器显示值的平均温度减去中心点实测的平均温度）5.7.温度均匀度：≤2.0℃（温度均匀度为每次测试中实测最高温度和最低温度之差的算术平均值）5.8.升温速率：3℃/min可调（非线性空载）从-40℃升温至100℃时间＜46MIN5.9.降温速率：1℃/min可调（非线性空载）从20℃降温至-40℃时间＜60MIN5.10.湿度范围（仅湿热型）：（20～98）%RH（参照温湿度可控制范围图，无有源湿、热负载）温湿度可控制范围图：（联系伟煌黄生，手机：15907698723） 5.11.相对湿度误差（仅湿热型）:±2.0%RH5.12.工作噪音:A声级≤65dB(A) (在环温25℃，回声少的隔音室内测得；采用A计权，测试8个点的平均值；各测试点水平离噪音源1米、高度离地面1米)5.13.满足试验方法:GB/T2423.1-2008(IEC60068-2-1:2007) 低温试验方法 AbGB/T2423.2-2008(IEC60068-2-2:2007) 高温试验方法BbGJB150.4-1986低温试验 GJB150.3-1986高温试验GB/T2423.3-2006(IEC60068-2-78:2007)恒定湿热试验方法CabGB/T2423.4-2008(IEC60068-2-30:2005) 交变湿热试验方法DbGJB150.9-1986湿热试验（图1、图2）（每立方米负载不大于35kg/m3钢的热容量，湿热试验时无有源湿、热负载）适用范围：深圳经济型恒温恒湿箱大型生产厂家主要为航天、航空、石油、化工、军事、汽车（摩托车）、船舶、电子、通讯、塑胶、光电LED照明等科研及生产单位提供温湿度变化环境，供用户对整机（或部件）、电器、仪器、材料等作温湿度试验，以便考核试品的适应性或对试品的行为作出评价。是新产品研制、样机试验、产品合格鉴定试验全过程必不可少的重要试验手段。

产品详细介绍深圳小型恒温恒湿试验箱大型生产厂家产品特点：1、试验系统结构设计先进合理，制造工艺规范，外观美观、大方。2、该试验箱主要功能元器件均采用世界名牌配置（含金量高）、技术原理先进可靠、噪音与节能得到最佳控制——其性能可替代国外同类产品。3、零部件的配套与组装匹配性好，主要功能元器件均采用具有国际先进水平的原装进口件，提高了产品的安全性和可靠性，能保证用户长时间、高频率的使用要求。4、设备具有良好的操作性、维护性、良好的温度稳定性及持久性、良好的安全性能、不污染环境及危害人身健康。5、控制柜内所有电线均有专用设备打印制作的序号和编号，线路清楚，一目了然。深圳小型恒温恒湿试验箱大型生产厂家参数规格：1.产品名称:可程式恒温恒湿试验箱2.产品型号:WHTH-80L（150L/225L/408L/800L/1000L）-0（-20-40-70）-880     3.试样限制:试验设备禁止:a.易燃、易爆、易挥发性物质试样的试验或储存b.腐蚀性物质试样的试验或储存c.生物试样的试验或储存d.强电磁发射源试样的试验或储存e.放射性物质试样的试验或储存f.剧毒物质试样的试验或储存g.试验或储存过程中可能产生易燃、爆炸、挥发、剧毒、腐蚀及放射性物质的试样的试验或储存4.容积、尺寸和重量:4.1.标称内容积:80L/150L/225L/408L/800L/1000L         4.2.内箱尺寸W×H×D(cm):80L:40×50×40/150L:50×60×50/225L:50×75×60/408L:60×85×80/800L:100×100×80/1000L:100×100×1004.3.外箱尺寸W×H×D(cm):80L:92×136×97/150L:102×145×107/225L:102×161×118/408L:112×171×128/800L:155×184×129/1000L:155×184×1474.4.重量:约450KG以内     5.性能：5.1.测试环境条件：环境温度为+5~+28℃、相对湿度≤85%、试验箱内无试样条件下5.2.测试方法：GB/T 5170.2-2008 温度试验设备、GB/T 5170.5-2008 湿热试验设备5.3.温度范围：0℃/-20℃/-40℃/-70℃～+150℃5.4.控制精度：a.温度：±0.2℃（控制器设定值和控制器实测值之差）b.湿度：±2.5%（控制器设定值和控制器实测值之差）5.5.温度波动度：≤0.5℃（温度波动度为中心点实测最高温度和最低温度之差的一半）5.6.温度误差：≤±1℃（工作室温度控制器显示值的平均温度减去中心点实测的平均温度）5.7.温度均匀度：≤2.0℃（温度均匀度为每次测试中实测最高温度和最低温度之差的算术平均值）5.8.升温速率：3℃/min可调（非线性空载）从-40℃升温至100℃时间＜46MIN5.9.降温速率：1℃/min可调（非线性空载）从20℃降温至-40℃时间＜60MIN5.10.湿度范围（仅湿热型）：（20～98）%RH（参照温湿度可控制范围图，无有源湿、热负载）深圳小型恒温恒湿试验箱大型生产厂家温湿度可控制范围图：（手机：15907698723黄先生） 5.11.相对湿度误差（仅湿热型）:±2.0%RH5.12.工作噪音:A声级≤65dB(A) (在环温25℃，回声少的隔音室内测得；采用A计权，测试8个点的平均值；各测试点水平离噪音源1米、高度离地面1米)5.13. 深圳小型恒温恒湿试验箱大型生产厂家满足试验方法:GB/T2423.1-2008(IEC60068-2-1:2007) 低温试验方法 AbGB/T2423.2-2008(IEC60068-2-2:2007) 高温试验方法BbGJB150.4-1986低温试验 GJB150.3-1986高温试验GB/T2423.3-2006(IEC60068-2-78:2007)恒定湿热试验方法CabGB/T2423.4-2008(IEC60068-2-30:2005) 交变湿热试验方法DbGJB150.9-1986湿热试验（图1、图2）（每立方米负载不大于35kg/m3钢的热容量，湿热试验时无有源湿、热负载）

发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。

围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。

成果的背景及主要用途：水利水电工程大都处于高山峡谷，所处地区地质构造复杂、地质信息众多，给地质勘探、工程设计与施工等各方面带来极大的困难。传统二维、静态的处理工程地质资料、分析地质问题的方式，已难以满足工程地质、设计人员的实际需求。因此，深入研究水利水电工程地质三维建模与分析的关键技术，可为分析解决水利水电工程勘测、设计与施工中复杂的地质问题提供科学的理论方法和先进的技术手段。 技术原理与工艺流程简介：在为水利水电工程建设服务的前提下，针对多源地质数据的耦合分析、地质体的复杂性、信息存储量大、分析速度慢、地质构造的动态性、模型的可靠性及其快速更新修改等难点，融合水利水电工程科学、工程地质学、数学地质学和计算机科学等多个交叉学科的先进理论技术，提出了实现水利水电工程地质三维建模与分析的理论方法和关键技术。针对复杂地质体信息量大的特点与水利水电工程地质的分析要求，研究面向水利水电工程地质的三维数据结构模型，提出了以 NURBS 为主、结合 TIN 和 BRep 的混合数据结构；进而通过以面向对象技术、地质实体 NURBS 构造技术、改进的地质趋势面分析技术和三维对象集合运算技术等多种先进技术手段，提供了可供选择的建模机制，对各类地质对象和人工对象进行拟合构造与几何建模，实现了水利水电工程地质三维统一模型的建立，并对模型的可靠性进行分析验证，提供模型的快速反馈更新机制。基于三维统一模型，针对实际需求研究水利水电工程地质分析应用技术，设计了丰富的分析算法。根据所提出的理论方法和技术，紧密结合实践应用，研制开发通用的水利水电工程地质建模与分析软件系统，为水利水电工程地质分析提供有力的技术平台。 技术水平及专利与获奖情况：该成果总体上达到国际先进水平，在水利水电工程地质 NURBS 混合数据结构建模方法与应用方面达到了国际领先水平。应用前景分析及效益预测：该成果可直接推广应用于各项大中型水利水电工程前期规划、地质勘测、工程设计和施工等不同阶段的工程地质分析中，可通过钻孔平硐优化布置节约地质勘探费用，辅助地下工程施工及其管理可提前工期，降低造价，直接经济效益较大；提高工程地质分析、工程设计和施工的水平与效率，为实际遇到的地质问题提供科学的解决途径和先进的技术手段，社会效益显著。在水利水电工程等领域有广阔的应用前景。 应用领域：水利水电工程地质建模与分析技术主要应用领域为水利水电工程地质勘测、设计和施工领域。 合作方式及条件：企业合作。

本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。

本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器，主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成，旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟；导肥装置由导肥管和散肥器组成，用于将肥料导入种沟侧面；导种装置主要由导种管组成，旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求，可以开出高质量种沟，利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种，特别是寒冷、干旱地区。

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。