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產(chǎn)品詳細介紹主要技術(shù)參數(shù)★測量范圍：（因該儀器可檢測的元素較多，現(xiàn)以鋼中C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni等常見元素為例）  C：0.001～10.000%       S：0.0005～2.000%      Mn：0.010～20.500%  P：0.0005～1.0000%     Si：0.010～18.000%      Cr：0.010～38.000%  Ni：0.010～48.000%     Mo：0.010～7.000%       ΣRE：0.0100～0.5000%  Mg：0.010～0.800%      Cu：0.010～8.000%       Ti：0.010～5.000%  Al：0.010～15.000%      V：0.010～0.500%  (如改變測試條件，該范圍可相應(yīng)擴大)★電子天平： 稱量范圍：0—120g 讀數(shù)精度：0.001g測量精度：符合GB223.3～5-1988、GB223.68～69-1997、2008等標準。主要特點★采用獨家開發(fā)的、具有知識產(chǎn)權(quán)保護的最新檢測軟件，整機模塊化設(shè)計確保了檢測結(jié)果的可靠性；★采用國際先進的多項式擬合曲線技術(shù)，增加了單點校正等先進的元素理念，自動調(diào)整零點、滿度；★各元素檢測報告一次性打印，并可根據(jù)客戶需求設(shè)計各種材料牌號自動鑒別系統(tǒng)，可自動鑒別材料牌號；★一臺儀器可檢測鋼鐵中所有常規(guī)元素C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、Al、W、V、Nb、Fe、ΣRe、Mg、Co、Sb、As、Sn、Pb等；★檢測功能龐大，標準配置即具備檢測300個元素的通道空間。動態(tài)顯示分析過程中的各項數(shù)據(jù)和釋放曲線。★可檢測的材料有:普碳鋼、不銹鋼、低合金鋼、中合金鋼、高合金鋼、生鐵、灰鑄鐵、球墨鑄鐵、耐磨鑄鐵、鋁合金等。★采用低噪聲、高靈敏度、高穩(wěn)定性的紅外探測器。★WINDOWS全中文操作界面，操作方便，易于掌握。 ★ 軟件功能齊全，提供文件幫助、系統(tǒng)監(jiān)測、通道選擇、數(shù)理統(tǒng)計、結(jié)果校正、斷點修正、系統(tǒng)診斷等四十多項功能。

產(chǎn)品詳細介紹  電腦多元素聯(lián)測分析儀 JQ-8型 是國內(nèi)最新型的一款綜合性分析儀，一臺儀器即可滿足鋼鐵及其合金材料中的C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、V、Al、W、Nb、Mg、稀土總量、Co等元素含量的檢測，共設(shè)置有五個大通道（且可根據(jù)客戶需求設(shè)置成十個大通道），每個大通道內(nèi)又分別設(shè)置有30個小通道，共可貯存158條工作曲線，原則上一套儀器可檢測158種元素，采用品牌電腦微機控制,并配備了電子天平，全中文菜單式操作,臺式打印機打印結(jié)果 ,可檢測的材料有:普碳鋼、低合金鋼、中合金鋼、高合金鋼、生鐵、灰鑄鐵、球墨鑄鐵、耐磨鑄鐵、鋁合金等。 主要技術(shù)參數(shù) ★測量范圍：（因該儀器可檢測的元素較多，現(xiàn)以鋼中C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni等常見元素為例）   C：0.010～6.000%       S：0.0030～2.0000%      Mn：0.010～20.500%  P：0.0005～1.0000%    Si：0.010～18.000%      Cr：0.010～38.000%  Ni：0.010～48.000%    Mo：0.010～7.000%       ΣRE：0.0100～0.5000%   Mg：0.010～0.800%      Cu：0.010～8.000%       Ti：0.010～5.000%  如改變測試條件，該范圍可相應(yīng)擴大。 測量精度：符合GB223.3～5-1988、GB223.68～69-1997、2008等標準。 主要特點 ★一臺儀器可檢測鋼鐵中所有常規(guī)元素C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、Al、W、V、Nb、Fe、ΣRe、Mg、Co、Sb等； ★采用品牌電腦微機控制，電子天平稱量，臺式打印機打印檢測結(jié)果； ★測試軟件功能齊全，能完全替代傳統(tǒng)化驗室的各項手工書寫工作，并可根據(jù)各單位實際需求，任意設(shè)置檢測報告格式，并可輸入任意檢測條件查詢歷史數(shù)據(jù)； ★檢測功能龐大，標準配置即具備檢測158個元素的通道空間。

簡單介紹： 大小鼠水迷宮視頻分析系統(tǒng)實驗是一種強迫實驗動物（大鼠、小鼠）游泳，學習尋找隱藏在水中平臺的一種實驗，主要用于測試實驗動物對空間位置感和方向感（空間定位）的學習記憶能力。被廣泛應(yīng)用于學習記憶、老年癡呆、海馬/外海馬研究、智力與衰老、新藥開發(fā)/篩選/評價、藥理學、毒理學、預(yù)防醫(yī)學、神經(jīng)生物學等；大小鼠水迷宮視頻分析系統(tǒng)是醫(yī)學院校開展行為學研究尤其是學習與記憶研究的優(yōu)選經(jīng)典實驗。 詳情介紹： 技術(shù)參數(shù)： 1、水池材質(zhì):304不銹鋼/PVC材質(zhì) 2、加熱功率:2000瓦 3、溫度波動度:±1℃   4、大鼠水池規(guī)格:直徑150cm，高60cm,  尺寸可定制 5、小鼠水池規(guī)格:直徑120cm，高40cm    ，尺寸可定制 6、大鼠站臺規(guī)格:直徑12cm，高度在20～35cm之間    7、小鼠站臺規(guī)格:直徑8cm，高度在20～35cm之間 8、水池帶輪子，可隨意移動位置 9、攝像針頻速率:28/30貞600X，  10、攝像分辨率:640×480    11、攝像機類型:2.8~12mm自動變焦 12、加密狗類型:USB2.0接口 13、視頻采集模塊:USB視頻采集卡 14、信號傳輸方式:信號電源一體線10米 15、文檔式保存方式，使多人使用不相互影響、可進行離線分析、軌跡回放，進行對比、分析數(shù)據(jù)可導(dǎo)入Excel,軌跡圖自動生成 16、軟件分析指標：      總路程（總活動度）、總時間、潛伏期、平均速度、上臺時間、上臺前路程、上臺前速度、一象限活動路程、一象限活動時間、**象限活動路程、**象限活動時間、第三象限活動路程、第三象限活動時間、第四象限活動路程、第四象限活動時間、中心活動路程、中心活動時間、周圍活動路程、周圍活動時間、站臺周圍范圍I活動路程、站臺周圍范圍I活動時間、站臺周圍范圍II活動路程、站臺周圍范圍II活動時間、站臺周圍范圍III活動路程、站臺周圍范圍III活動時間、站臺周圍范圍IV活動路程、站臺周圍范圍IV活動時間、站臺穿越次數(shù)、初始角、搜索策略等指標    

MSA1000A是—款高性能便攜式矢量信號分析儀，具有優(yōu)良的測試動態(tài)范圍、 分析帶寬、 相位噪聲、 幅度精度和測試速度；具備高靈敏度的頻譜分析、矢量信號分析及實時頻譜分析；具有可選的測試功能和出色的硬件可擴展性。 功能特點 頻率范圍：9 kHz~40 GHz 分析帶寬高達300 MHz 實時分析帶寬高達200 MHz 功能豐富，支持如下信號分析模式并可擴展 通用頻譜分析模式 矢量信號分析模式 實時頻譜分析模式 基于PXle高速內(nèi)部總線，測量速度快 可通過LAN、GPIB接口控制模塊 應(yīng)用領(lǐng)域 4G/5G/WiFi等寬帶通信設(shè)備研發(fā)與生產(chǎn)測試 大寬帶瞬態(tài)信號的捕獲與分析 非法和干擾信號的搜尋與識別 電子系統(tǒng)研發(fā)、測試和維修 電磁頻譜監(jiān)測

MSA2000A是一款高性能模塊化矢量信號分析儀，具有優(yōu)良的測試動態(tài)范圍、分析帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；具備高靈敏度的頻譜分析、矢量信號分析及實時頻譜分析功能；具有可選的測試功能和出色的硬件可擴展性。 功能特點 – 頻率范圍：9 kHz ~ 40 GHz – 分析帶寬高達300 MHz – 實時分析帶寬高達200 MHz 功能豐富，支持如下信號分析模式并可擴展 通用頻譜分析模式 矢量信號分析模式 實時頻譜分析模式 基于PXle高速內(nèi)部總線，測量速度快   應(yīng)用領(lǐng)域 4G/5G/WiFi等寬帶通信設(shè)備研發(fā)與生產(chǎn)測試 大寬帶瞬態(tài)信號的捕獲與分析 非法和干擾信號的搜尋與識別 電子系統(tǒng)研發(fā)、測試和維修 電磁頻譜監(jiān)測

機械系統(tǒng)運動方案及結(jié)構(gòu)分析實驗裝置包括五種設(shè)備，可以單獨或成套使用。該套設(shè)備適用于機械設(shè)計實驗教學和課程設(shè)計，具有鮮明的特點。 即：（1）它對應(yīng)課程的主要內(nèi)容，包含了各種常用機構(gòu)和通用機械零部件； （2）具有工程實用背景，使用功能明顯； （3）有良好的直觀性； （4）結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度適中，傳動方案和結(jié)構(gòu)新穎。學生通過對裝置的傳動方案與結(jié)構(gòu)的分析，可以掌握機械系統(tǒng)運動方案和結(jié)構(gòu)設(shè)計的基本要求，培養(yǎng)機械系統(tǒng)運動方案設(shè)計能力、結(jié)構(gòu)設(shè)計能力和創(chuàng)新意識。該實驗設(shè)備已通過了校級鑒定，達到了國內(nèi)機械設(shè)計實驗教學的先進水平，并已獲得黑龍江省教學成果二等獎以及全國第三屆高等學校自制實驗教學儀器設(shè)備評選獲優(yōu)秀獎。 1.CS-I型沖壓機及送料裝置 2.JZ-I型間歇送料及沖壓裝置 3.ZS-I型轉(zhuǎn)位及輸送裝置 4.TS-I型提斗上料裝置 5.BS-I型步進輸送機

復(fù)雜非線性滯后動力系統(tǒng)分析與綜合問題是控制領(lǐng)域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創(chuàng)新成果： 1、非線性滯后動力系統(tǒng)的魯棒控制。主要研究狀態(tài)信息延遲下非線性系統(tǒng)的魯棒控制問題。通過構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領(lǐng)域的嚴格反饋結(jié)構(gòu)非線性滯后控制難題。對于一般結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng)，提出了反饋控制設(shè)計框架，克服了現(xiàn)有文獻關(guān)于滯后項的強假設(shè)條件。  2、非線性關(guān)聯(lián)滯后大系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制。提出了強非線性關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)下大系統(tǒng)的分散自適應(yīng)反饋控制器設(shè)計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統(tǒng)的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統(tǒng)智能控制和網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)控制設(shè)計。提出了非線性滯后系統(tǒng)的無記憶智能控制設(shè)計理論與方法。給出了非對稱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙操作系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法，建立了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)、控制器參數(shù)和系統(tǒng)性能的顯性表達式。 4、應(yīng)用基礎(chǔ)研究：提出了化合反應(yīng)系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法，同時構(gòu)建了工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節(jié)能減排優(yōu)化控制、惡劣工業(yè)環(huán)境下無線網(wǎng)絡(luò)化控制、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)化機器人遠程控制等領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數(shù)據(jù)來源廣泛，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且與用戶、時間、空間信息關(guān)系緊密的特點，構(gòu)建了高性能綜合能源數(shù)據(jù)分析平臺，提出了細粒度的能源數(shù)據(jù)分析理論框架及方法，并將其應(yīng)用于智慧城市建設(shè)。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實的面部軟組織立體表面數(shù)據(jù)，結(jié)合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計算機斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實感三維顱頜面部數(shù)字模型。 同時，系統(tǒng)完成基于三維成像設(shè)備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統(tǒng)，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結(jié)果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術(shù)設(shè)計、術(shù)后療效評價提供新的技術(shù)方法，為正畸和正頜外科教學培訓、多學科會診及遠程會診提供新的工具，并為進一步的口腔虛擬手術(shù)及整形美容業(yè)的手術(shù)計劃研究提供測量和規(guī)劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，是牙頜數(shù)字化診療修復(fù)的基礎(chǔ)系統(tǒng)。據(jù)不完全統(tǒng)計，我國口腔醫(yī)療機構(gòu)總數(shù)超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數(shù)字計算，我國口腔醫(yī)療數(shù)字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)或同類產(chǎn)品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產(chǎn)品價格估計，市場需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣是推動口腔正畸修復(fù)的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內(nèi)在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產(chǎn)的能夠投入臨床的成熟產(chǎn)品，所以該系統(tǒng)的推廣具有重要的經(jīng)濟意義和現(xiàn)實意義。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。研究目標：研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進行獨立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計算模型融合：在計算層實現(xiàn)了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構(gòu)系統(tǒng)的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機器學習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。