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 產品優勢：  光路反應系統、無憂的自動沖洗系統  精準、智能、實用、低耗    技術參數：  1、整機性能：  儀器類型： HF-240（400測速）       系統類型:  全自動分立式   測試原理：比色法、比濁法  實驗模式: 任選式、項目組合、批量、急診自動優先檢測  測試速度：400T/H（不含ISE）  測定方法: 1點終點法、2、終點法、 動力學法、比濁法、固定時間法（二點法）、雙波長法等  定表類型：線性、非線性定標，單點、多點（最多8點）定標  質   控 : 可隨時加入質控測試、同一項目最多可設置6種質控和10種定標公式  編程項目: 可任意編程測試項目    2、樣品盤、試劑盤單元：  樣品盤：70個樣品位  樣品杯類型：微量樣品杯、原始管  試劑盤：70個試劑位（70個試劑R1,70個試劑R2）  樣本量：2-30ul，0.1ul步進  試劑量：20-300ul，1ul步進  試劑盤內置帕爾貼冷卻系統  樣本試劑盤條碼掃描（選配）    3、反映單元：  反應盤：90個比色杯  反應液量：150ul-350ul  反應時間：10分鐘  溫度：37℃±0.1℃  試劑最小反應量：150ul  比色杯清洗：3*5歩自動清洗    4、攪拌、加樣系統  攪拌針采用特氟龍鍍層，無掛液，降低交叉污染  標準攪拌程序，攪拌效果好  加樣針采用高精密陶瓷注射器  陶瓷桿，可精確到0.1ul的加樣  加樣針內、外壁鏡面拋光，內、外壁自動清洗，降低交叉污染  專用加樣針，整合高靈敏度液位探測傳感器，及時反饋試劑樣本余量  撞針保護  加樣針深度自動調整    5、清洗機構  5段式針清洗  3次重復清洗  清洗保證準確結果及可靠診斷    6.光學系統：  光源：鹵素燈  波長：340nm、405nm、450nm、505nm、546nm、578nm、630nm、700nm（4個備用位可選）  吸光度范圍：0-4.0ABS  精度：0.0001ABS    7、軟件操作系統：  操作系統 ：Windows XP、Windows 7、Windows 8  通訊接口： USB  樣本自動稀釋（減量、增量、正常量）  試劑或標準耗盡時屏蔽測試項目并自動標識報警  實時顯示運行狀態，實時反應曲線檢測  實時顯示試劑盤，樣品盤，反應盤狀態  實時更新試劑余量  自動檢查比色杯狀態，篩選問題比色杯  樣本結果自動檢查并報警  定標結果自動檢查并報警  報警日志分類儲存，方便維護檢查    8、工作環境：  電源：AC 220V，50Hz1000VA  工作環境：15-30℃  工作濕度：35%-85%  耗水量：12L/小時（最大）  體積：910mm*650mm*1120mm（長*寬*高）

小巧精致 功能強大：對多參數多樣品進行測定，互不影響 操作簡單：使用者要做的僅是加入樣品、試劑、軟件設置，其他全由儀器自動完成（包括標樣配置、方法間自動轉換、溢出范圍樣自動稀釋等） 無需專業培訓，兩個小時的培訓你就可以進行日常操作，一天的培訓你就可以根據國標發展自己的自動化學方法 高效率測定，測定速度可達180個樣/小時 樣品、試劑消耗少 測定400-600個樣品僅需40mL試劑 進樣量僅為10-300uL 比色管可以重復使用，減少了耗材費用 比色管工作站保證比色管清洗質量：每次測定前對比色管進行自動清洗并光學測試——通過后再進行使用 真實樣品作空白 高度自動化 一次可測定126個樣品最多高達9個參數（無人看管情況下） 方法間自動轉換 耗材少，維護費用大大降低 無泵管，熱浴池，流通池，玻璃圈等耗材 可選擇Cadmium Coil Reduction 測定硝酸鹽和亞硝酸鹽 可分析水質、煙草、土壤、食品、酒類等行業中的100多個參數 無人看管下一次性最多可測定126個樣品的9個參數

本文以吉林省和河北省部分肉牛養殖戶為例,對影響農戶縱向協作形式選擇的影響因素進行了實證分析.研究表明,交易成本是養殖戶肉牛銷售渠道選擇行為的主要影響因素.價格有保證程度,市場能否及時銷售的風險程度對有一定飼養規模的農戶(年出欄10頭以上)選擇銷售渠道具有不同程度的正面影響;運輸成本及風險程度,銷售中的損失具有負影響;而農戶飼養規模(在達到一定程度后)對銷售形式選擇的影響并不顯著.這在一定程度上表明交易成本較農戶自身特征和農戶生產經營特征對農戶縱向協作形式選擇的影響更顯著.

研究背景及挑戰:高精度無縫位置服務是智慧生活的關鍵技術之一, 也是實現以人為中心的智能情境感知技術基礎。然而, 復雜城市峽谷(高樓、天橋、隧道)地區連續導航、室內外高精度無縫定位由于衛星信號頻繁受到阻隔、室內布局動態變化等因素,實現連續高精度全空間定位存在諸多挑戰。本科研團隊研究內容:基于團隊在 Wi-Fi, ZigBee, INS、圖像、超聲波、聲音、RFID 等多種定位技術科研成果,研發高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平臺,提供全時空位置服務及用戶行為挖掘服務平臺。融合定位云平臺體系框架全時空定位服務平臺上下文突破彈性導航軟硬件架構及理論體系基于因子圖多源融合定位算法科研基礎:國家重點研發計劃項目“自適應導航軟硬件技術”、高精度高魯棒性室內定位關鍵技術及裝置研究(863)、無線傳感網絡定位技術研究(NSFC)、基于眾包和群智計算的室內無線定位理論和方法 (NSFC)、自適應室內無線信號變化的低代價高精度定位技術研究(NSFC)等項目的支持下,已完成全時空融合定位云平臺,以及用戶行為挖掘大數據平臺建設。 科研成果:1中國衛星導航定位科技進步一等獎2 獲UbiComp交通模式識別比賽冠軍3獲阿里巴巴天池世界比賽冠軍4 制定國家實時定位標準6項5 發表中科院一區頂級SCI期刊論文 10 篇6 獲得國家發明專利授權 20項,申請國家發明專利 32項7 國際 IPIN2016 室內定位比賽第3名 成果應用案例:華為、三星、中國電信集成、華大電子、22所等

實時把握生產、庫存等數據，是企業進行生產經營管理的基礎。本項目以制造執行管理系統（MES）數據庫為核心，采用Web瀏覽器/服務器（B/S）的方式，對生產數據進行查詢和分析，為管理者決策提供科學的依據。本軟件系統的主要功能如下： 基于瀏覽器的有關生產訂單、生產計劃、作業計劃、生產過程、生產實績、質量、庫存等數據的實時查詢功能； 基于瀏覽器的多種數據分析方法； 針對多種用戶角色的權限控制功能、數據備份和數據安全保護功能。

所分析研究的尾礦壩壩址區為一峽谷段，兩岸山頂高程可達500m左右，土壩于1978年施工后并投入使用。壩底高程為425m，壩頂高程為455m，壩高30m，壩頂寬5m，壩頂長90m。分設三個馬道，設計邊坡比自上至下分別為1:2.0、1:2.5、1:3.0，下游坡的變坡處設馬道寬2m，下游坡腳設排水棱體，排水棱體高7.5m，壩址堆石棱體坡比為1:1.5。相應設計總庫容77萬m3，有效庫容62萬m3，服務年限20年。壩體材料由人工填土、殘積土組成。尾砂壩運行以來，隨著尾砂的堆積和水位上升，整個壩體逐漸處于飽和狀態，壩面多處有水滲出。1998年2月13日，當時水位距壩頂約2m，右壩坡約447m高程處滲漏產生流土而失穩破壞。 該研究項目分析了土壩塌潰的原因和影響土壩穩定性的機理；對重建后壩體的安全穩定性進行了分析計算，并針對相應影響因素提出了綜合治理對策；對類似工程土壩的設計施工及運行管理提出了相應的注意事項和預防措施。有相應的分析軟件。

本系統針對絡筒機車間的特點，提供一個運行在局域網的數字通信網絡軟硬件系統，將各分散的絡筒機設備有機結合在一起，并從絡筒機生產過程與全車間等不同層面進行實時的數據采集、統計、處理分析、故障檢測與狀態估計及預測。系統功能： 對絡筒機進行實時故障檢測；采集絡筒機的生產數據：紗織、批號、長度、班產量速度等；質量監控：清紗器切除次數、機械效率＼錠、最低效率；提供報表自動生成系統，顯示供紗管情況：供應管數、失誤數；結合外部市場和本地運行狀態實現動態成本監控；根據生產情況進行資源狀態計量管理；絡筒機的性能分析。將實際制造過程測定的結果與過去的歷史記錄和企業制定的目標以及客戶要求進行比較。

2020年3月8日，安徽師范大學在bioRxiv上上傳了一篇題為Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10個新測序的SARS-CoV-2基因組，并結合GISAID數據庫中的136個基因組，通過不同的分析方法（如EBSP、錯配和中性檢測等）研究前三個月數據的遺傳變異和統計。 結果顯示80個單倍型共有183個突變位點，包括27個簡約性信息位點和156個單一位點。對遺傳多樣性的滑動窗口分析表明，SARS-CoV-2基因組豐度的變化有一定范圍，這可以解釋目前這種病毒的廣泛和高適應性。遺傳學分析不支持穿山甲是中間宿主。在最初的單倍型（H14）中，一個患者樣本居住在華南海鮮市場附近（約2公里），這表明患者有無意識接觸該市場史的可能性很高。然而，基于這個線索，也無法準確斷定這個市場是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，從這個市場收集的16個基因組，包含10個單倍型，表明市場在短期內出現循環感染，這可能導致武漢和其他地區爆發SARS-CoV-2。EBSP結果顯示，第一個估計的擴展日期從2019年12月7日開始，這表明SARS-CoV-2的傳染可能在11月中下旬開始。

強度和韌性的“倒置關系”是材料研究領域長期存在的難題。大量的實驗表明，隨著金屬材料內部晶粒尺寸的降低，在強度獲得提升的同時，韌性將大打折扣。目前，廣泛采用的高強材料韌化策略有：（1）改變組分，通過引入和調整材料的多種主要元素，同時激活多種塑性變形機制，高熵合金材料就是采用這種思路；（2）改變微結構，在材料內部引入一種或多種梯度分布的微結構，避免由于特征長度突變帶來的性能突變，有效克服金屬材料強度和韌性的失配問題，這種材料被稱為梯度納米結構材料。 圖1 梯度結構金屬材料的類型（摘自：李毅，梯度結構金屬材料研究進展，中國材料進展，2016, 35: 658-665）人工制備的梯度納米金屬結構主要包括以下幾種：梯度晶粒，梯度位錯，梯度孿晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含兩種以上的梯度混合結構。在已經發展成熟的金屬材料內部引入梯度納米結構，可以進一步提高其強韌性匹配能力。例如，通過表面研磨處理（SMAT）在孿晶誘發塑性（TWIP）鋼表面引入大量的塑性變形，使其表面晶粒細化，隨著深度的增加，晶粒細化的程度逐漸降低，同時塑性變形也會導致位錯演化和孿晶的產生，因此在TWIP鋼內部形成了包含梯度晶粒，梯度位錯和梯度孿晶的梯度混合結構。這種梯度納米結構TWIP鋼的強度可以提升50%，斷裂應變僅從60%下降到52%，具有更高的強韌性匹配能力。目前，關于梯度納米結構TWIP鋼的研究集中于實驗，反映物理機制的本構模型研究還鮮見報道。西南交通大學力學與工程學院張旭教授與德國馬普鋼鐵所、中國鋼鐵研究總院等機構開展合作，指導博士生陸曉翀發展出考慮位錯滑移和變形孿晶等物理機制的微結構尺寸相關晶體塑性本構模型。依托DAMASK平臺將該模型移植有限元，并對梯度納米結構TWIP鋼的單軸拉伸變形行為展開模擬，揭示了其微結構演化與宏觀性能之間的關系，量化了不同梯度結構對材料強韌性的貢獻。相關研究工作已在金屬材料與固體力學交叉領域頂級期刊《International Journal of Plasticity》上在線發表，論文題目為Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 論文鏈接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP鋼的單拉實驗數據驗證該模型的合理性，結果表明該模型對不同尺寸下的應力應變響應和應變強化行為都可以較好地描述，特別是細晶TWIP鋼硬化率曲線中的up-turn效應。通過對內變量演化的分析及對比性模擬，作者發現這種up-turn效應源自于細晶中顯著的背應力。 圖2 對比不同晶粒尺寸TWIP鋼的單拉實驗和模擬結果由于梯度納米結構TWIP鋼的微結構十分復雜，晶粒數目眾多，通過采用三維均勻化方法，建立了宏觀試樣尺寸的有限元模型。通過對每層單元賦予不同的晶粒尺寸，初始位錯密度和孿晶體積分數，離散地描述材料內部微結構的梯度分布，并通過梯度網格劃分方法進一步減少單元數目。對于材料表層微結構變化劇烈的區域，采用密度較高的網格，以保證更加精確地描述微結構的梯度變化。 圖3三維均勻化方法示意圖作者利用發展的晶體塑性模型，對均勻和梯度納米結構的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP鋼的單拉變形行為進行模擬。結果表明，在合理描述均勻結構TWIP鋼應力-應變響應的基礎上，通過引入微結構的梯度分布，無需修改任何參數就可以較好地描述梯度納米結構TWIP鋼的單拉力學行為。通過對比變形云圖，作者發現均勻和梯度納米結構TWIP鋼的表面都會變的粗糙不平，但梯度納米結構的表面粗糙度更加明顯，產生的應變局域化形成了兩個凹陷區，且凹陷區在垂直于平面方向也會發生收縮。隨著深度的增加，收縮程度逐漸降低。通過對比性模擬，作者發現表面凹陷區的出現就是梯度納米結構TWIP鋼韌性略微下降的原因。而應變局域化的產生與表面納米層晶粒的應變強化能力有關，提高表面納米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷區的出現和韌性的下降。此外，作者通過分析不同層位錯密度的演化，進一步證實了上述觀點。作者還通過對比性模擬量化了不同梯度結構對材料強韌性的貢獻。結果表明：強度的提升源于梯度位錯結構，梯度晶粒和梯度孿晶結構有助于保持材料的應變強化能力。 圖4 均勻結構和梯度納米結構TWIP鋼的模擬結果對比分析。

本發明公開了一種數控機床實驗模態分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺試件，使得試件表面生成的斷續切削寬度符合上述隨機值序列，從而得到對數控機床產生結構隨機沖擊的激勵；3)在數控機床的各部件上布置傳感器，以獲取機床結構振動響應信號；4)切削凸臺試件，完成結構模態激勵；5)選定振動響應幅值較大的測點作為基準點，按基于多參考最小二乘復頻域法(LSCF)辨識得到機床結構模態參數。本發明可以在無需外加激勵條件下，通過加工特定試件完成對數控機床激振，完成模態測試，大大降低模態實驗的激振成本和減小激振所造成的損失。