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產品詳細介紹TST1000為我公司專門為大型土木建筑（橋梁、高層建筑、大壩、隧道等）研制開發的一款長時監測系統，該系統具有安裝簡單快捷、長期穩定性好、防護等級高、無人值守等優點，可以配合各種傳感器（應變、撓度、溫度、風速、GPS等）完成信號的實時采集和存儲，通過對橋梁或大型建筑結構狀態的監測與評估 , 為橋梁或大型建筑在特殊氣候 , 特殊交通條件下或運營狀況嚴重異常時觸發預警信號并分析評估橋梁及大型建筑使用壽命 , 并為建筑的養護、維修與管理決策 , 驗證建筑設計理論 , 改進建筑設計方法和相應的規范標準提供科學的依據。TST1000數字模塊能夠通過RS485接口遠距離控制外圍設備，諸如風速儀、靜力水準儀、各種數字傳感器等，并通過網絡回收數據。通過RS485的級聯方式，能夠靈活和簡便實現客戶不同現場環境中大系統、大范圍的各種IO量擴展、采集控制、數據回收；通過網絡傳輸，能夠降低布線難度和降低傳輸過程中的信號干擾，能夠幫助客戶降低工程成本。TST1000為客戶提供多種可選的通訊和擴展方式（網絡、光纖、4G信號等），可根據現場條件選擇合適的方式。通過客戶端軟件可遠程查看橋梁的實時健康評估狀況，軟件還具有日（月、年）報表輸出功能，產品已經廣泛應用于國家高速上的多座大型橋梁。支持32組。

產品詳細介紹 一、產品簡述  二、技術指標：    

產品詳細介紹主要技術指標：測量范圍：碳：0.01％～12.7％　硫：0.003％～2.00％測量時間：約45秒分析方法：光電比色分析法量程范圍：吸光度值0～1.999A、濃度值0～99.99％測量精度：符合GB/T223.69-97　GB/T223.68-97  GB223.3－5.88標準電源電壓：220v±10%  50Hz可測元素：碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉬、鉻、鈦、銅、鉛、鋅、鐵、鋁、鎂、稀土、鈮、釩等元素的分析 電源電壓：220V±10％　50HZ主要特點：采用中和法定硫、非水法定碳、自動加液；零點、滿度均可自動調整，無需準確調整，直讀吸光度或百分比含量，自動打印結果，包括爐號、日期、濃度百分含量；采用單片機控制電路，可儲存15條曲線；采用精密觸摸式鍵盤，32鍵音響提示，操作簡單、適用、穩定性好；采用先進的光電轉換技術，適用于各種金屬材料化驗。更換不同的冷光源或濾光片，可擴大測量元素的種類和含量范圍；儀器結構簡單、操作方便、極易掌握；適用范圍廣、測定范圍寬。尤其適用于工廠簡易實驗室需要。金牛儀器服務承諾：1、所售化驗儀器三包一年，終身服務，產品售后服務熱線電話24小時開通，定期回訪客戶； 2、免費為客戶安裝、調試、代辦托運化驗儀器 ；3、免費培訓化驗人員，現場培訓或來公司培訓均可；4、提供材料分析工藝，代辦化驗儀器配套理化檢測設備和配件；協助籌建化驗室 5、常年提供化驗儀器所需各種配件(特制硅鉬粉、純錫粒、各種標準物質、玻璃器皿、分析天平、添加劑等儀器所需的各種配件)。http://www.jnfxyq.com

復雜非線性滯后動力系統分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創新成果： 1、非線性滯后動力系統的魯棒控制。主要研究狀態信息延遲下非線性系統的魯棒控制問題。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統的分散協調控制。提出了強非線性關聯環節下大系統的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統智能控制和網絡化系統控制設計。提出了非線性滯后系統的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環境下遙操作系統的控制器設計方法，建立了網絡環境參數、控制器參數和系統性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統的控制器設計方法，同時構建了工業無線網絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節能減排優化控制、惡劣工業環境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，解決傳統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。 系統基于立體視覺原理，開發高效、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據，結合高精度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字模型。 同時，系統完成基于三維成像設備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術設計、術后療效評價提供新的技術方法，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及整形美容業的手術計劃研究提供測量和規劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，是牙頜數字化診療修復的基礎系統。據不完全統計，我國口腔醫療機構總數超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數字計算，我國口腔醫療數字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統或同類產品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產品價格估計，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的應用和推廣是推動口腔正畸修復的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產的能夠投入臨床的成熟產品，所以該系統的推廣具有重要的經濟意義和現實意義。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、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一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現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內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比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系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據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據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統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擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、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，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，解決傳統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。 系統基于立體視覺原理，開發高效、準確（精度

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明公開了一種基于社會網絡的網絡輿情行為分析方法，首先基于網絡新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網絡輿情事件社會網絡，然后通過分析社會網絡參數隨時間的變化以及參數之間的對比，自動的實現網絡輿情的識別和網絡輿情事件緊急程度的評估，方便相關政府部門更有效的監控和管理網絡輿論。