美国Lake Shore 335控温仪 产品介绍 美国Lake Shore 335控温仪具有很多用户可自行设定的功能及一些服务于★端控温仪的先jin功能。335控温仪是*一套具有用户设定功能的两通道控温仪，用户可以设定控温仪的加热器输出功率，两通道加热器输出功率总和为75W，可分别设定为50W和25W，也可以设定为75W和1W。有了这个功能，仪器虽然体积小，但却可以提供比较大的功率，完成前所未能及的控制。 在控温仪的控制输出中不仅配有硬件还配有软件，这样就允许使用者，可以简单方便的来控制自己的实验。通道一具有电流的输出能力，而通道二有电压和电流两种输出模式。在通道二采用电压输出模式的时候，不仅具有±10 V的模拟输出能力，同时还有1W的加热器输出能力，并且还可以完成PID的控制能力。报警和延迟的功能可以帮助自动匹配二级控制功能。被改良的自动调整功能，允许335控温仪自动需寻找合适的PID参数，这样为您的试验节约了大量的时间。 美国Lake Shore 335控温仪 两路PID控制回路 335控温仪不仅可与LakeShore生产的传感器连用，还可以支持大多数工业的低温传感器，包括二极管、电阻、热电偶等传感器。 控温仪的zone功能可以允许在300mk到1500K的温度区间内完成连续的测量和控制。在被测温度超出了现有传感器的测量范围时，Zone功能可以自动转换传感器输入通道。使用者不需要担心温度超限或测量不能连续的问题。 335控温仪直观的前面板布置和键盘逻辑、明亮的真空荧光显示屏、LED灯都进一步增强了335控温仪前面板操作界面的友好性。四种标准显示模式，可适合于不同的仪器设定规格，满足不同用户的偏好。用户可以为每个传感器通道设定标签来帮助记忆，永远的向为传感器贴标签的方式告别，不会再出现各通道传感器与设备对应的出错。如上功能在加上仪器的USB和IEEE-488接口、直观的菜单结构和逻辑支持，大大提高了仪器的使用效率及易于使用性。 Lake Shore335控温仪中包括硅二极管、铂电阻、氧化钌、热电偶传感器的标准温度曲线。同时在不可擦除记忆芯片中可以输入39条200点的Lake Shore公司的传感器标定曲线。集成的SoftCal逻辑算法可以为硅二极管和铂电阻传感器生成温度曲线，可以作为用户曲线进行保存。使用LakeShore公司提供的Curve Handler软件，温度传感器的校准数据可以很简单的导入到335控温仪中。 美国Lake Shore 335控温仪 两路PID控制回路 主要特点 • 配合合适的负温度系数电阻温度计使用，zui低温度可以到300mK • 两路传感器输入通道 • 两路PID控制回路，50W和25W,或75W和1W • 自动调节功能可自动进行PID参数计算 • 采用ZONE功能自动切换传感器输入通道，完成从300mK到1505K连续测量和控制 • 用户可以自定义每路传感器的标签 • 支持硅二极管、电阻、热电偶温度传感器 • 温度传感器激励电流就有翻转功能，可以消除电阻传感器的EMF误差口 • ±10V模拟输出、报警及延时功能口 • 以太网、USB、IEEE-488接口 美国 Lake Shore 335控温仪 温度计输入 美国Lake Shore 335控温仪提供两个标准传感器输入通道，支持硅二极管和电阻型温度传感器。3060选件卡可现场进行安装，这样就增加了两通道传感器输入支持热电偶传感器的功能。传感器输入通道采用高分辨率24位模拟数字转换器、每个输出通道具有自己独立的直流电源。两个传感器输入通道与其它电路进行了可视的隔离，以此来降低噪音，并提供可重复的传感器测量。电流反向消除了电阻型传感器（EMF）的热电动势的误差。 十个激励电流能级使测量和控制范围可从低至300mK的温度到420K（使用合适的负温度系数温度传感器）。 自动量程模式可以自动的改变负温度系数传感器的激励电流大小，在低温的时候减少因温度计自热产生的测量误差。使用硅二极管传感器或镓铝砷传感器，zui低温度可以测量到1.4K。一旦通过控温仪前面板设定好传感器的类型，软件就会选择合适的激励电流。 为了提到测量效率，ZONE功能可以自动的自行不同传感器之间的切换，这样就可以连续完成从300mK 到1500K的测量。 美国Lake Shore 335控温仪中包括硅二极管、铂电阻、氧化钌、热电偶传感器的标准温度曲线。同时在不可擦除记忆芯片中可以输入39条200点的Lake Shore公司的传感器标定曲线。集成的SoftCal逻辑算法可以为硅二极管和铂电阻传感器生成温度曲线，可以作为用户曲线进行保存。使用LakeShore公司提供的Curve Handler软件，温度传感器的校准数据可以很简单的导入到335控温仪中。 温度控制 加热器的总功率为75W，在如此小体积的控温仪中，335是可以提供zui大功率的控温仪。因为可提供干净的加热功率，精确温度控制在整个温度量程范围内得以保障，仪器提供了优越的测量稳定性和测量效率。两个独立的PID控制输出回路可以被设定为50W和25W或75W和1W。在温度设定点及控制传感器的反馈温度读数基础上，仪器可以进行精确的控制输出计算。因此335控温仪可以被广泛的应用于实验室的大多数低温系统和很多高温炉中。PID参数可以进行手动设定，也可以通过autotuning功能来自动的改善PID参数。 美国Lake Shore 335控温仪的autotuning功能自动计算PID参数，形成反馈来帮助建立Zone的表格。在向设定点升温时，温度平滑变化，连续的变化过程中的设定点，以可预见的方式达到设定点，无需担心有温度过冲的发生或者花费过多的稳定时间。当被测温度超过输入传感器的测量范围时，控温仪的zone tuning功能可以自动转换输入传感，这个功能与10个传感器激励电流自动转换功能联合使用，使335控温仪可以在300mk到1500K的温度区间内完成连续的测量。 两个控制回路都是以底盘为参考地的可变直流电源。出厂默认设定为输出通道1和通道2功率分别为50W和25W。另外，输出通道2可以被设定为电压模式，当设定为电压模式时，不仅具有±10 V的模拟输出能力，同时还有1W的加热器输出能力，并且还可以完成PID的控制能力。当通道2为电压模式时，通道1的zui大输出功率为75W。 每个输入通道都是进行温度范围限定，用来保护仪器和外接系统，一旦有一个输入通道的温度超限，所有控制通道都自动切断。 接口 美国Lake Shore 335控温仪 标配带有串行USB接口和并行IEEE-488接口。除了可以通过这些接口进行测量数据的采集，基本上仪器所有的功能都可以通过这些接口来完成控制。你可以下载LakeShore公司的Curve Handler软件，通过这些接口将控温仪与电脑连接，就可以很容易的将传感器的校准曲线写入到控温仪中。 USB接口模拟RS-232口，采用固定的57600波特率。另外，还可以通过USB接口进行固件更新的下载，可以将固件的zui新版本信息更新到仪器中，而不需要进行硬件的不得已更换。 每一个输入通道有高、低报警功能，用来提供闭合和非闭合操作。335的继电器结合报警功能来提醒操作者故障或进行简单的开关控制。继电器能被独立的分配给任意一个报警功能或进行手动操作。 ±10V的模拟输出可以提供一个与测量温度成比例的电压信号到带状图标记录仪或数据采集系统。使用者可设定输出的比例和数据，数据包括温度或传感器的单位。 可现场进行安装的3060热电偶输入卡，使每个输入通道都增加了支持热电偶传感器输入的功能。此选件卡可以很方便的拆卸下来，但是没有必要这样做，当不是用来测量热电偶传感器时，每个通道依然具有之前所有的功能性。这个选件卡的校准是直接储存在这个卡片上的，因此一个选件卡可以与不同的335控温仪配合使用，而不需要重新校准。    

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

因果关系是自然界现象之间最普遍和最基本的联系。在物理学、生命科学、地理学等各个自然科学领域乃至哲学、经济学等社会科学中，发现内蕴的因果关系、因果网络可以反映系统演化的核心互作机制，具有重要的科学意义。

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

一种基于保持型仿人 PID 的系统控制方法 获取偏差信号后，对偏差信号进行 保持型仿人 PID 控制运算，再输出对执行器进行控制的控制信号 ， 控制执行器且通过执行器对 被控对象的被控变量进行调整 ， 用测量装置实时检测被控变量。本发明设计合理、构思巧妙、实现方便且适用范围广、控制效果好，运用保持型仿人 PID 控制方法的控制系统调节时间短、超调量小且抗干扰能力强。该技术与 2012.2 获得国家发明专利授权，授权专利号： ZL 201010190132.7

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

定量系统生物学是描述生命体的细胞、组织、器官以及整体水平上结构和功能各异的各种分子（包括基因、蛋白质、小分子代谢物等），以及分子在生命体的内部之间、与外界环境之间的相互作用，通过精准的分析测量技术、结合计算生物学来定性、定量构建生命的数字化模型，预测生理状态或者疾病的功能、表型和转化的前沿科学。生命体的运作是在基因调控下，由许许多多的生化反应形成