本发明公开了一种高层建筑抽蓄储能风光智能微网系统及控制方法，包括风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组、及微网中央处理器；风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组连接在低压母线上；主电网能提供可靠的能源支持；微网和主电网由并网变压器、并网开关、公共连接点连接；微网中央处理器根据可再生能源的发电量和负荷需求量，管理调度系统能量分配；并实时监控系统状态，及时处理各类故障，实现微网在并网、离网两种模式间的无缝切换。本发明将可再生能源集成在高层建筑中，能源结构可持续发展，并利用建筑高程差将抽水蓄能机组作为储能设备，具有对电网负荷变化反应快速、调节灵活，调峰、填谷、调频、调相和事故备用的良好运行性能。

美国Lake Shore 350控温仪 产品介绍：   美国Lake Shore 350控温仪是LakeShore公司*一个新一代的温度测量和控制解决方案，具有很多先jin的特点，可以提供丰富的功能和可靠的服务，成为世界低温测量领域的领导产品。350控温仪有四个温度计输入通道、四个控制输出和1W低噪音加热功率。两个独立的、输出功率分别为100W和W的加热器输出通道可以与四路输入温度计中的任何一路相关联，在PID模式下实现闭环控制。被改善的自动调节功能可以使350自动的计算PID参数，这样您可以花费很少的时间来调整控温仪参数，节约更多的时间用于您的试验。 美国 Lake Shore 350控温仪支持各种LakeShore公司制造的工业上*先jin的低温温度传感器产品，包括硅二极管、电阻、热电偶温度计。控温仪的自动调节功能使其可以完成从300mK和15K的连续控温和测温，当温度超出了使用温度计的量程时，Zone调节功能可以自动切换温度计输入通道。报警、延迟及±10 V 模拟输出可以帮助控温仪实现二级控制功能。 Lake Shore控温仪低温测量控制仪器CE认证 LakeShore另一项重要的*新是增加了输入温度计的标签功能，这样就减少了猜测工作或者说对每个温度计位置的判断工作。为了能完成越来越多和要求越来越高的测量工作，控温仪的易用性和从世界上任何地方都可以保持连接成为其关键的属性。带有标准以太网、USB、IEEE 488、和直观的菜单结构与逻辑，在350的设计中考虑了使用的高效性、连接的可靠性及易于使用的特点。当你需要离开你的实验室，以太网确保你总是能连接到你的实验。新的直观的前面板设计、键盘布局、图形显示和LED显示器增加350前面板用户界面的友好性。 在许多应用中，无与*比的350可以取代好几块低温仪表，节省了时间，金*和实验室空间。350控温仪可以传递更多的反馈、进行更严格的控制，提供更快的循环周期，能跟上日益复杂的温度测量和控制应用要求。它对于一般用途的先jin实验室是理想的选择。使用350在您的实验室，让它更好的满足您的要求。 Lake Shore控温仪低温测量控制仪器CE认证 主要特点 • 使用合适的负温度系数温度计，*低温度可以到300mK • 四路温度计输入，四个独立的控制输出 • 两路PID控制，100W和W,负载为或25Ω • 自动修订PID参数 • 使用ZONE功能，自动切换传感器的输入通道，进行连续测量，温度范围从300mK到15K •用户可以给每路的传感器输入通道加标签 •以太网、USB、IEEE-488接口 •支持硅二极管、电阻、热电偶温度传感器 •控温仪带电流带翻转功能，可以消除电阻型温度传感器的热电动势误差 •模拟输出±10V、报警、延时 •CE认证   温度控制 美国 Lake Shore 350是当今zui强大的控温仪，可提供总计1W的加热功率，具有测量可靠性高、效率高、产出高等特点，在整个温度范围内都可以进行精*的控制温度。两个独立的输出功率分别为100W和W的加热器输出通道可以与四路输入温度计中的任何一路相关联，精*的控制输出计算依据温度设定点和控制传感器的反馈。参数可在较宽范围内调整，使350适用于实验室普遍使用的低温制冷系统和小型高温炉。为了更好的控温，PID控制参数可以手动设置或者通过自动功能自动修改控制参数。自动ZONE 功能可以计算PID参数，并提供PID参数建立ZONE表格。设定点的ramp功能可以提供连续、平滑的设定点变换，无需担心设定点过冲或花费过多的稳定时间。此功能与Zone功能配合使用，可以自动进行传感器输入通道切换，根据zone中的10个激励电流量程来变换传感器的激励电流，这样350控温仪可以完成从300mK到15K的连续测温和控温。 控制回路1和2是可变的直流恒流源。回路1连接25Ω加热器可提供100W的功率，或连接Ω加热器提供W的功率. 回路2连接25Ω或Ω加热器可提供W的功率.回路3和4是可变的直流电压源，提供2个±10V的模拟输出。在手动控制下，模拟电压的输出能作为其它应用的电压源。 温度限制设定保护了控温仪免受损坏。每一个输入通道可以设定温度限制值，如果任一个输入通道的温度超过了设定的温度限制值，所有的输入通道将被关闭。   接口 美国Lake Shore 350带有以太网、串行USB口、IEEE-488接口。此外有数据收集功能，几乎每一个功能都可以通过仪器的计算机接口来控制。用户可以下载LakeShore公司提供的Curve Handler软件，这样就可以方便容易的将校准曲线直接通过软件写入到350控温仪的记忆芯片中。      

名称：易燃品毒害品储存柜(七寸触摸屏控制) 型号：BG049-L 开门方式：单开门，手动 锁具：电子密码锁，双锁配置 层板：3块一次成型PP阶梯式活动层板 规格尺寸：H1910*W590*D510mm 内部尺寸：H1530*W796*D395mm 净重：75kg 颜色：黄色/蓝色（环氧树酯喷涂） 电源：AC220V/50HZ 功率：50W 过滤器：B型过滤器2个

这项研究通过使用最新、最准确的病例诊断方法，将几种建模方法与泊松损失权重相结合，从而避免了特定建模选择的局限性。这是第一个比较封闭期前后的研究，与之前的研究相比，这项研究计算出了更可靠的估计值，并且发现了更高的R0值。这对新加坡、日本、韩国和伦敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意义，另外，这些城市应考虑在必要时实施更积极的预防政策，以防止严重的全球性大流行。

本发明提供一种转基因小鼠骨骼肌营养不良模型的构建方法，其是利用Tet‑on系统与转基因技术构建可以在肌肉内特异性诱导表达microRNA29a和microRNA29b1的转基因小鼠，可作为人Ullrich型先天性肌营养不良的实验动物模型，与Ullrich型先天性肌营养不良的表现相同，本发明构建的实验动物模型在生长过程中也存在严重的呼吸问题，约17％的小鼠会在断乳前由于呼吸障碍而死亡，全部转基因鼠会出现骨骼肌发育不良，为人Ullrich型先天性肌营养不良的治疗与研究提供了有力的工具。

本发明公开了一种基于元模型的智慧城市异构数据共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理论，构 建城市数据元模型建模框架；2：根据城市数据特征及描述需求，构建城市数据元模型通用元素集；3： 根据城市数据基本分类和专用元素集扩展模式，发展数据元模型专用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和专用元素集形式化方法；5：实现网络目录服务、数据服务，建立开放式城市 数据元模型注册和管理平台；6：根据用户实际应用需求，设计城市数据细粒度发现接口并获得数据。 本发明为用户提供了一种开放式、标准化城市异构数据共享的解决方案，为城市异构数据在线访问、后 续处理及协同应用提供了支持，是城市异构数据共享中高效实用可靠的方法。

其他成果/n一种副猪嗜血杆菌感染仔猪模型的构建方法，涉及动物模型构建领域，包括将若干CD仔猪养殖至18～25日龄，均分为感染组A和对照组B，判定CD仔猪体内不存在HPS病原、不含APP病原或APP抗体后，饲养至40～70日龄时，向感染组A中所有CD仔猪气管内接种HPS菌种；向对照组B中所有CD仔猪气管内注射培养基，得到空白组B′，观察并检测攻毒组A′、空白组B′，提取攻毒组A′、空白组B′的肺脏组织的总DNA，判定攻毒组A′的肺脏组织中存在HPS病原的同时，空白组B′的肺脏组织的中不存在HPS病原。

小试阶段/n项目已解决的关键技术问题和技术创新点：1.提出了精轧变形抗力模型新型“九宫格”自适应学习方法，在“轧制温度*变形速率”参数空间上布置多个特征点，对参数空间上与当前轧制工况位置相邻的 9 个特征点进行加权插值，获得空间任意均连续的自学习参数，它是位置坐标的函数，打破了原来的“自学习系数与层别一一对应”的关系，使自学习系数精确到工作点坐标，解决了 原有的不同层别的自学习参数相互不关联、跳跃大、不连续等问题。新方法上线后，应用效果非常明显，每月带钢因厚度超差导致的预封锁量从投用前的 45 块/

焦炉炼焦是一个复杂的工艺过程，煤料在炭化室内隔绝空气加热,即高温干馏。经过干燥、热解、熔融、粘结、固化、收缩等阶段，最终成为焦炭。 焦炉直行温度是指机侧和焦侧标准立火道的平均温度，它代表全炉的平均温度水平，是直接影响焦化速率和焦炭成熟时间的主要参数之一。燃烧室温度在一个结焦期内由于相邻炭化室所处结焦状态不同而发生规律性波动，即形成通常所说的“W”曲线，其峰值间的时间间隔取决于推焦串序、循环检修计划和周转时间。本项研究是以焦炉“燃烧室—炭化室传热过程数学模型”为基础，运用混合编程、多任务和动态摸拟等技术首次将焦炉燃烧室—炭化室传热过程数学模型拓展为“焦炉直行温度数学模型”，并开发了由一组燃烧室和炭化室组成的“焦炉直行温度数学模型计算机仿真系统”。运用该模型可以仿真不同的推焦计划、装炉煤水份、装煤量、燃料热值等热工参数对焦炉直行温度的影响，从而为焦炉直行温度的优化设定提供坚实的理论依据。

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。