本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法（CCS）提高基于质谱的组学数据质量，并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA，实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法（CCS），并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述，包括对称性（Symmetry）、锯齿度（Jaggedness）、形态（Modality）、色谱质量指数（MCQ）等，并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。

产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机，独创的原卷留痕阅卷新模式，能够切实解决师生存在的不同困境，提高教师阅卷效率，给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机，具体优势有以下几点：      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡，省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习，教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷，操作简单；客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印；双面同时阅卷，效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足，做出创新改进，实现了学生原卷作答，教师原判批改，所有的批改原卷留痕，阅卷机本身负责主观题的批改，客观题的批改读取，可以与原有的共享资源平台对接形成闭环，更有针对性的服务于基础教育阶段的师生，因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外，谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告，可以真正的促进学生的学习，针对性提高学习效率，具体有以下优势： 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本，学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集，老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表，补齐短板有目标 8.每人一张个性卷，数据分析有反馈 如今，教育行业，越来越多的教学内容期待高效的传播，越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间，更注重自己全方位的发展，越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践，谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求，无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展，未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下，必将极大地促进基础教育的发展，为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育，致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合，倾注全部的心血和激情，发展互联网教育服务产业，开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式，打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域，博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地，以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统，多项技术通过了国家有关部门的严格测试，技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计，并结合传统的阅卷模式，成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上，优化、整合设计流程，实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程，充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。

Biosafer超声波破碎仪用于小分量的多种动植物、病毒、细胞、细菌及组织的破碎，同时可用来乳化、分立、匀化、提取、消泡、清晰、纳米材料的制备、分散及加速化学反应等。仪器被广泛应用于生物学、微生物学、物理学、动物学、农学、制药、化工、污水处理、纳米材料等领域,也可用于产生波提取、超声波材料制备、超声波萃取、超声波乳化等。 产品特点： 大屏幕液晶显示。                  微电脑控制，可储存20组工作数据。 超声时间,超声功率均可设置。 超声功率自动检测，防止超声功率随样品温度的变化而变化。 集成温度控制防止样品过热。 频率自动跟踪，故障自动报警。   技术参数： 小容量样品 型号 Biosafer150-96 Biosafer250-88 Biosafer500 Biosafer650-92 Biosafer900-92 功率 1.5-150W 2.5-250W 5-500W 6.5-650W 9-900W 破碎容量 0.1-150ML 0.1-300ML 0.1-400ML 0.1-500ML 0.1-600ML 单次超声时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 单次间隙时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 总时间 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 频率范围 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 温控范围（选配） 0-100度 0-100度 0-100度 0-100度 0-100度 标配变幅杆(mm) Φ6 Φ6 Φ6 Φ6 Φ6 选配变幅杆(mm) Φ2、3、8 Φ2、3、8、10 Φ2、3、8、10 Φ2、3、10、12 Φ2、3、10、12、15 数据储存 20组 20组 20组 20组 20组 语音报警和提示功能 有 有 有 有 有 主机尺寸（深*宽*高mm） 410*225*290 410*225*290 410*225*290 410*225*290 410*225*290 隔音箱尺寸（长*宽*高 mm） 350*350*550 350*350*550 350*350*550 350*350*550 350*350*550           大容量样品 型号 Biosafer1000 Biosafer1200-98 Biosafer1800-99 功率 10-1000W 12-1200W 18-1800W 破碎容量 0.1-750ML 1-1000ML 1-1200ML 单次超声时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 单次间隙时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 总时间 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 频率范围 20-25KHz 19.5-20.5KHz 19.5-20.5KHz 温控范围（选配） 0-100度 0-100度 0-100度 标配变幅杆(mm) Φ6 Φ20 Φ22 选配变幅杆(mm) Φ2、3、8、10、12、15 Φ3、6、10、15、22、25 Φ3、6、10、15、20、25、28 数据储存 20组 20组 20组 语音报警和提示功能 有 有 有 主机尺寸（深*宽*高mm） 410*225*290 410*225*290 510*225*290 隔音箱尺寸（长*宽*高 mm） 350*350*550 350*350*550 430*415*730  

本发明公开了一种基于空气能和太阳能的海岛制水装置及方法，其包括空气能热泵组件、太阳能集热板、四通阀和栅格密封板组件，空气能热泵组件和太阳能集热板用以梯级加热装置内的循环空气，空气能热泵组件包括蒸发器、冷凝器和压缩机，冷凝器与太阳能集热板相连，太阳能集热板与四通阀相连；四通阀连接有小型气泵，小型气泵与冷凝器相连；栅格密封板组件包括分别与四通阀相连的栅格密封板 A 和栅格密封板 B，栅格密封板 A 中盛有硫氰酸铵溶液，栅

本实用新型实施例提供了一种无线节点太阳能供电装置，所述供电装置包括太阳能电池板、供电控制系统支架和光伏供电控制系统，其中所述太阳能电池板采用多晶硅太阳能电池板；所述供电控制系统支架包括太阳能电池板支撑座、主体杆和接地组件三部分，并采用钢结构设计；所述太阳能电池板支撑座与主体杆之间、各段主体杆之间、主体杆与接地组件之间均通过螺纹连接。通过该装置，能够为无线传感器网络节点持续供电，并通过对储能装置的充放电控制以及系统供电策略的控制等，使太阳能光伏供电控制系统无论在强光还是弱光环境中都能保证对传感器节点供电的稳定性。

项目成果/简介:本实用新型实施例提供了一种无线节点太阳能供电装置，所述供电装置包括太阳能电池板、供电控制系统支架和光伏供电控制系统，其中所述太阳能电池板采用多晶硅太阳能电池板；所述供电控制系统支架包括太阳能电池板支撑座、主体杆和接地组件三部分，并采用钢结构设计；所述太阳能电池板支撑座与主体杆之间、各段主体杆之间、主体杆与接地组件之间均通过螺纹连接。通过该装置，能够为无线传感器网络节点持续供电，并通过对储能装置的充放电控制以及系统供电策略的控制等，使太阳能光伏供电控制系统无论在强光还是弱光环境中都能保证对传感器节点供电的稳定性。

POMs开放式的结构适合大的金属阳离子（比如Na+、Mg2+等）的快速传输，单个多金属氧酸盐团簇处于纳米尺寸（1～5nm）在发生可逆的多电子的电化学氧化还原反应的时候能够保持其团簇结构的稳定，从而实现稳定的高能量密度和高功率密度；该类材料易于设计合成，易于回收，是未来极具发展潜力的新型储能材料。首次报道了Li7[V15O36(CO3)]作为锂离子电池正极材料在1.9-4.0 V的电压窗口范围能发生稳定可逆的14个电子的反应，表现出250 mAh g-1的放电比容量，而且依然能够保持Li7[V15O36(CO3)]团簇结构的稳定。展示出POMs材料作为储能材料的应用潜力。同时，后续的研究发现{V15O36(CO3)}团簇中，由于不同位点的钒展示出不同的电化学性能，对金属锂表现为不同的氧化还原电位，因此{V15O36(CO3)}团簇展示出同时作为正极和负极的潜力，作为锂离子对称电池，在100 A g-1的电流密度下仍然能够提供高达51.5 kW kg-1的能量密度。同时在1 A g-1的电流密度下循环500周，容量保持率仍然在80%以上。显示出POMs材料良好的结构稳定性和循环性能。进一步的研究表明， {V15O36(CO3)}团簇不仅具有良好的储锂能力，而且作为钠离子电池材料也显示出优异的性能。 {V15O36(CO3)}团簇作为钠离子电池正极材料能够释放240 mAh g-1的容量，全电池的能量密度可以达到390 Wh kg-1（Adv. Mater. , 2015, 27, 4649–4654; Adv. Energy Mater. 2017, DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.201701021）。

提供一种余能回收利用的技术及装置。以回收硅冶炼反应生成气体的载热能及其携带的化学能为例：通过在炉内布置辐射受热面和在炉膛烟气出口处布置余热锅炉以回收硅冶炼炉的排气余能，利用余热锅炉产生的热蒸汽推动汽轮机组做功，并带动发电机组发电，最终把回收的余能转变为电能。余能回收装置的主要设备包括有炉膛辐射受热面、余热锅炉、除尘器、汽轮机、发电机及风机等配套设备。 能量回收方案的工艺原理如下图所示。