产品详细介绍 材料与工艺：亚克力，光纤，白钢 用途：天文坐标系齐全，学习天球坐标系基础理论。地球通电后球体表面星点发光。改变天北极的高度就可以改变地理纬度（包括南纬）求所在地区的任意时间所见星空。移动“磁铁太阳”吸附到黄道某天日期上，就可以快速求出早或晚当日所见的星空。直观演示每天的及每季节的太阳出没方位，即太阳的周日视及周年视运动变化。

CS2350M双恒电位仪是基于常规单通道CS350M 型电化学工作站拓展的产品，可以实现2个通道同步测试，搭配旋转环盘电极（RRDE）使用，各通道独立，可以实现不同参数、不同电分析方法的独立使用，软件友好，可以实现组合编程功能。具体应用于： 1）电合成、电沉积（电镀）、阳极氧化等反应机理研究； 2）电分析化学研究、电化学传感器的性能研究； 3）新型能源材料、先进功能材料以及光电材料的性能研究； 4）金属材料在不同介质（水/混凝土/土壤等）中的腐蚀研究蚀性评价； 5）缓蚀剂、水质稳定剂、涂层以及阴极保护效率的快速评价。 1、硬件参数指标   2，3，4电极体系 双恒电位仪，双通道独立使用 电位仪电位控制范围：±10V 恒电流控制范围：±1.0A 电位控制精度：0.1%×满量程读数±1mV 电流控制精度：0.1%×满量程读数 电位分辨率：10mV(>100Hz), 3mV(<10Hz) 电流灵敏度：<1pA 电位上升时间：<1mS(<10mA),<10mS(<2A) 参比电极输入阻抗：1012W||20pF 电流量程：2A～2nA, 共10档 最大输出电流：1.5A 槽压：±21V   CV 和LSV扫描速度：0.001mV～10000V/s CA和CC脉冲宽度：0.0001～65000s 电流扫描增量：1mA @1A/mS 电位扫描时电位增量：0.076mV @1V/mS SWV频率：0.001～100KHz DPV和NPV脉冲宽度：0.0001～1000s AD数据采集：16bit@1MHz, 20bit @1KHz DA分辨率：16bit, 建立时间：1mS CV的最小电位增量：0.075mV 低通滤波器：8段可编程 电流与电位量程：自动设置 接口通讯模式：网口   2、电化学阻抗功能指标   信号发生器： 频率响应：10mHz~1MHz 频率精确度：0.005% 交流信号幅值：1mV~2500mV 信号分辨率：0.1mV RMS 直流偏压：-10~+10V DDS输出阻抗：50W 波形：正弦波，三角波，方波 正弦波失真：<1% 扫描方式：对数/线性，增加/下降   信号分析器： 最小积分时间：10mS 或循环的最长时间 最大积分时间：106个循环或者105S 测量时间延迟：0~105秒 直流偏置补偿： 电位自动补偿范围：-10V~+10V 电流补偿范围：-1A~+1A 带宽调整(Bandwidth) ： 自动或手动设置，共8级可调   3、CorrTest测量与控制软件主要功能 第一通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（I-t曲线)、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）#、线性循环伏安法（CV）、阶梯循环伏安法（SCV）#、方波伏安法（SWV）#、差分脉冲伏安法（DPV）#、常规脉冲伏安法（NPV）#、常规差分脉冲伏安法（DNPV）#、差分脉冲电流检测法（DPA）、双差分脉冲电流检测法（DDPA）、三脉冲电流检测法（TPA）、积分脉冲电流检测法（IPAD）、交流伏安法（ACV）#、二次谐波交流伏安（SHACV）、傅里叶变换交流伏安【标#号的方法包括相应的溶出伏安分析方法】 交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 腐蚀测量：动电位再活化法（EPR）、电化学噪声（EN）、电偶腐蚀测量（ZRA）、氢扩散测试 电池测试：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 第二通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（i-t 曲线）、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL 曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃（VSTEP）、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）、线性循环伏安法（CV） 电池测量：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 通道二可选配功能：交流阻抗功能   交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 4、仪器配置 1）仪器主机1台； 2）CorrTest测试与分析软件1套 3）电源线1条 4）网口通讯线1条 5）电极电缆线2条 6）模拟电解池2个（仪器自检器件）

Lactate scout血乳酸测试仪     Lactate scout血乳酸盐测试仪可进行血乳酸浓度的快速测定，评价专业运动员训练强度、机能状况，对血液中逐渐变化的乳酸盐含量进行测试，可以很好的反映个体的训练水平和疲劳状态，帮助制定科学合理的训练强度，及时发现和避免无效的训练。 技术参数： ■ 10秒快速测试 ■ 内置蓝牙功能可以连接手机或者平板电脑 ■ 体积小巧，91mm (h) x 46mm (w) x 21mm(d) ■ 2xCR2450电池，可测试1000次 ■ 只需0.2uL全血 ■ 测试温度：10-45%最高85%湿度 ■ 重量：60克 ■ 内置储存500测试结果 ■ 测试范围0.5–25mmol/L ■ 采用酶–电流检测法 ■ 产地：德国

北京豪思生物科技有限公司（简称豪思生物）是一家由留学归国人员创立的研发型高新技术企业，公司的研发及高层管理团队由多位留学欧美的资深学者和企业家组成，具有丰富的医疗技术研发及管理运行经验。 豪思生物在全球临床质谱研究领域权威科学家、公司首席科学顾问Gert Lubec 教授牵头指导下，公司自主研发了一系列临床质谱筛查产品，包括应用于阿尔兹海默症、心血管疾病、泌尿疾病等重大疾病早期筛查诊断、遗传代谢病筛查、药物浓度检测、代谢物检查（氨基酸、脂肪酸、胆汁酸）、类固醇激素检测、维生素谱检测等质谱检测产品和服务，尤其在阿尔兹海默症早期诊断、治疗与监测相关技术已具备国际领先水平。 同时，公司与美国梅奥医疗平台、清华大学质谱研究组、北京大学有着深度的合作关系，通过大力整合国内外先进技术资源，从而构建国际领先的质谱诊断平台。豪思生物的研究成果已在国内成功申请10项专利，国际专利申请工作也正同步进行。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

我校研究所成功研制一种新型多功能广谱材料。该材料可有效抑制包括新冠病毒在内的多种病毒，是一种集病毒消杀、灭菌、除霾于一身的光动力响应智能高分子材料。此次设计开发的具有光化学治疗功能的共轭聚合物，是利用高分子材料敏化空气中的氧气产生能够杀伤病毒物质的性质，实现对病毒、细菌的杀伤的。”我校生物物理研究所邢成芬教授说，“这种通过光化学方法杀伤病菌的方法，可以从分子水平上避免病毒、细菌产生抗药性。”此外，该材料还能利用高分子材料与PM2.5表面微生物、挥发性有机化合物和重金属的强烈结合作用，实现对PM2.5

以工业发酵柠檬酸的废弃玉米渣（含菌丝体）和食用菌工厂化栽培产生的大 量菌根、菌渣为原料，采用高效生物转化和膜谱分离技术制备新一代植物源氨糖 产品，具有高纯度、无甲壳致敏源、无腥味、无重金属污染的特点，能够促进关 节软骨恢复、缓解骨关节痛、辅助治疗骨关节炎，是重要的医药和功能食品原料。 项目申报专利 13 件，其中授权发明专利 3 件，授权实用新型专利 2 件；获得省高新技术产品 5 个；获国家星火计划 1 项、江苏省重大成果转化 A 类项目 1 项、国际科技合作计划（中以合作项目）1 项、江苏省重点技术创新计划项目 1 项江苏省绿色制造清洁生产及工业循环经济项目 1 项；获具有国际先进水平的省级鉴定成果 2 项；获中国发明创业银奖 1 项。项目实施应用单位建立了新型氨糖柔性生产线，生产的产品总量占国内生产总量的 20%以上，近三年来新增销售 11.3亿元，新增利润 1.22 亿元，税收 5088 万元，出口创汇 5947 万美元。项目解决了原料几丁质含量低、提取效率低、精制工艺难等瓶颈问题，提升了氨糖产业的技术水平和综合效益。 

本发明公开了一种基于声学多普勒计程仪的水下地形匹配导航系统，包括：多波束综合多普勒计程 仪、差分全球定位系统、平台罗经、数据采集模块和海底地形匹配模块，多波束综合多普勒计程仪、差 分全球定位系统、平台罗经、海底地形匹配模块均与数据采集模块相连。本发明多波束综合多普勒计程 仪具有更多测点、全覆盖、高精度的优点，能更准确全面地反映水下地形的起伏变化情况。将多波束综 合多普勒计程仪与海底地形匹配模块结合，形成本发明基于声学多普勒计程仪的水下地形匹配导航系统。 相比于传统的水下地形导航系统，本发明不受时间限制，在长时间航行过程中也可保证实时导航信息的 精确性。 

XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪   XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪（中医舌象智能辅助诊断系统）是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品，该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活，既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研，又适用于医生舌诊的辅助分析，适用范围较广。   一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统   XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。