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        在復合酶提取制備人參活性成分上取得技術突破，首次將人參干重的80%轉化為可溶性成分，獲得的人參活性成分具有分子量低、易于吸收以及生物利用度大等特點。通過可工業(yè)化的組合分離技術制備出人參多糖、人參寡糖、人參二醇型總皂苷、人參三醇型總皂苷及各種單體皂苷，可開發(fā)為各種不同功能的護膚品。該技術許可高科技企業(yè)使用，實現了人參活性成分在護膚美容和保健康養(yǎng)領域的深度開發(fā)。

產品介紹： 本系列產品符合Q/320205 XBB001-2014標準 ,具有防火、防盜、阻燃、耐腐蝕、防滲漏、通風等功能。專為易制毒、易制爆、易燃品、毒害品等需要管控的化學物質進行依法合規(guī)的安全存儲。 產品特點： ●內PP外鋼制雙層結構,可防火防腐蝕 ●環(huán)氧樹脂靜電噴涂 ●專業(yè)規(guī)范的警示標簽,顯而易見 ●電子密碼鎖雙鎖結構, 符合GA/T73要求 ●一次成型階梯式層板, 3個三層階梯式PP聚丙烯樹脂活動層板 ●定時排風系統(tǒng),可有效降低柜內濃度 ●防靜電保護裝置 ●鋼琴式鉸鏈  ●50MM防漏液槽設計 ●選配時控開關、 溫濕度系統(tǒng) 規(guī)格型號： 型號 BC-WYRG01 BC-WYRG02 規(guī)格尺寸W*D*H mm 900*510*1800 900*510*1800 層板 3塊PP階梯式活動層板 3塊PP階梯式活動層板 鎖具 電子密碼鎖,雙鎖配置 電子密碼鎖,雙鎖配置 顏色 黃色/藍色 黃色/藍色 配置 時控開關 時控開關+溫濕度系統(tǒng)

產品詳細介紹在每個學校實驗室,都會有很多種類的化學品物質,對于科學化地規(guī)范儲存這些化學品物質,防止事故的發(fā)生,是相當重要的.凡具有爆炸、易燃、毒害、腐蝕、放射性等危險性質，在運輸、裝卸、生產、使用、儲存、保管過程中，于一定條件下能引起燃燒、爆炸，導致人身傷亡和財產損失等事故的化學物品，統(tǒng)稱為化學危險物品。目前常見的、用途較廣的約有2200余種。 ★爆炸品。主要有TNT、硝銨炸藥、高氯酸銨、黑索金等。  ★壓縮氣體和液化氣體。包括三項：①易燃氣體：氫氣、甲烷、乙炔、乙烷、丙烷等；②不燃氣體：氧氣、氮氣、氬氣、二氧化碳等；③有毒氣體：一氧化碳、二氧化硫、硫化氫等。  ★易燃液體。分為低、中、高閃點易燃液體三大類，主要有：苯、甲苯、甲醇、乙醇、汽油、煤油、柴油、各類苯系物、丙烯酸酯類、醋酸乙酯、煤焦油等。  ★易燃固體、自燃物品和遇濕易燃物品。如：紅磷、黃磷、白磷、鋰、鈉、鉀、保險粉等。  ★氧化劑和有機過氧化物。如雙氧水、雙氧化鈉、二氧化鎂等。  ★毒害品。主要是各類農藥和氰化物、砷化物、苯酚、部分重金屬鹽類、各類農藥原藥和復配農藥等。  ★腐蝕品。酸性腐蝕品：硝酸、硫酸、氫氟酸、鹽酸等；堿性腐蝕品：氫氧化鈉(燒堿)、氨水等；其它腐蝕品：甲醛溶、氯化銅、氯化鋅等。 “銘安”化學品安全柜的特點： 1、安全存儲危險化學品，減少火災事故的發(fā)生，保護人身與設備安全 2、有組織，有條理地分開各類危險液體 3、就近存放溶劑提高您的工作效率 4、三點聯(lián)動鎖加強安全性

產品詳細介紹*  高質量的毒品柜符合國家毒品存儲相關標準；* 全部雙層防火鋼板構造，兩層鋼板之間相隔有38mm的絕緣層；* 厚度1.2mm的優(yōu)質鋼板經過點焊接，使用壽命更長，防火性更好；* 鑰匙鎖掛鎖雙鎖控制，雙人管理，安全性能更高；* 5厘米高的防漏液槽使意外流出的液體不外溢；* 符合國家標準的的警示標簽顯而易見；* 裝設有防閉火裝置的雙透氣孔；* 獨有的防溢漏式層板可上下調節(jié)；*無縫鋼琴式鉸鏈，經久耐用* 柜子內外都噴涂有耐腐無鉛環(huán)氧樹脂漆；*柜身設有靜電接地傳導端口，方便連接靜電接地導線。

汽車車身概念設計智能化CAD/CAE集成軟件系統(tǒng)(VCD-ICAE): 對一個相對復雜的概念車身結構系統(tǒng)實現從全參數化建模——有限元網格自動劃分——有限元求解仿真——參數與形狀拓撲優(yōu)化設計一體化的完整的智能化CAE技術 .能夠大大縮短汽車車身概念設計周期70％以上，提高設計質量。目前，此項技術正在向全球汽車及相關行業(yè)市場推廣。

研究團隊長期致力于配位聚合物多孔材料的設計、功能和機理研究，已發(fā)展了“動力學控制的柔性”（J.Am.Chem. Soc.2008, 130,6010;Natl. Sci. Rev.2018,5,907）、“親水孔道捕獲疏水分子”（Nat. Commun.2015,6,8697）、“控制客體分子構型調控吸附選擇性”（Science 2017,356,1193）等多種吸附分離理論/概念。最近，他們又提出了一種新的吸附分離原理，稱為中間尺寸分子篩（intermediate-sized molecular sieve，iSMS），能在復雜混合物只吸附中間尺寸的目標成分，解決類似苯乙烯分離提純等重大需求。為實現這種特殊的吸附行為，多孔材料必須具有合適的柔性，從而結合熱力學原理（太小的分子吸附能不足以打開柔性框架）和動力學原理（太大的分子尺寸超過打開的孔窗）排除非目標成分。他們設計合成了一例具有限制柔性的配位聚合物多孔材料MAF-41，實現了在乙苯、苯乙烯、甲苯和苯混合物中超高效純化苯乙烯（選擇性3300）的目標，只需一次吸附脫附循環(huán)，即可獲得純度99.9%+的苯乙烯。MAF-41還具有超高熱穩(wěn)定性（500 oC）、水穩(wěn)定性（沸水，pH 3?14）以及超疏水特性，有利于實際應用。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯(lián)，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 項目團隊依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法。實驗結果表明，團隊提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統(tǒng)的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，本系統(tǒng)的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統(tǒng)）。相關論文被大會評選為“Best of SemEval 2017”。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯(lián)，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 我們依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型（發(fā)表SCI論文1篇，授權專利1項）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法（發(fā)表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法（發(fā)表SCI論文1篇，最佳國際測評論文1篇）。實驗結果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統(tǒng)的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，我們系統(tǒng)的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統(tǒng)）。相關論文被大會議評選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關技術的發(fā)展，智能問答系統(tǒng)應用在許多行業(yè)和領域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統(tǒng)人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業(yè)務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業(yè)界的做法是人工設計問答系統(tǒng)或者對話系統(tǒng)，而不是使問答系統(tǒng)真正具有人類常識和世界知識，這種系統(tǒng)無法適應提問方法的改變或應用場景的轉換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關系。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監(jiān)督模型已經比當今最優(yōu)深度學習模型高出13%-15%。在問答系統(tǒng)上準確性的優(yōu)勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統(tǒng)具有明顯的應用落地優(yōu)勢。

成果描述：互聯(lián)網文本內容主題 概念漂移檢測系統(tǒng)， 通過分析數據集中的 所有文檔數據的潛在 語義關系，提取出它 們之間的潛在語義主 題標示，通過評估參 數的方法，將生成的 主題時序關系用數據 的形式表示出來，并 以此為依據主動發(fā)現 待預測數據集中主題 的轉變與轉化現象， 并提供給用戶這一主 題轉移過程。市場前景分析：點。基于這些特點， 流數據的處理和分析 面臨巨大的挑戰(zhàn)，是 當前數據挖掘領域研 究的熱點。 分類是數據挖掘領域 的重要課題，當前流 數據分類問題面臨的 主要挑戰(zhàn)之一就是概 念漂移問題，即數據 中學習的概念（從屬 性到類別的映射）是 隨時變化的。 通過對互聯(lián)網中文本 內容的主題概念漂移 進行檢測，對于正確 分類互聯(lián)網文本等方 面具有重要的意義。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：能夠將生成的主題時 序關系用數據的形式 表示出來，方便用戶 查看； 可以動態(tài)調整評估參 數，以實現對不同數 據集的自適應性分析； 可以將評估參數值與 發(fā)生概念漂移的主題 中心相關聯(lián)，主動探 測出主題發(fā)生變化的 過程。