网上赌场真人发牌-澳门网上赌场空城

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

一、產品簡介        光纖通信作為一門新興技術，它具有容量大、中繼距離長、保密性好、不受電磁干擾和節省銅材等優點。近年來發展速度快，已被廣泛應用到軍事通信、民用通信等各種領域，是世界新技術革命的重要標志和未來信息社會中各種信息的主要傳送工具。在光纖的使用過程中，光纖線路的耦合對于其中光功率的傳輸至關重要。其中存在著兩種主要的系統問題：1、如何從多種類型的發光光源將光功率耦合進一根特定的光纖；2、如何將光功率從一個光纖發射出來后經過特定的裝置耦合進另外一根光纖。光無源器件是光纖通信設備的重要組成部分。它是一種光學元器件，也是其它光纖應用領域不可缺少的元器件。該實驗儀重點介紹了常用的光無源器件的相關參數及測試方法。為此公司研制出本實驗系統，讓學生了解和認識光纖耦合的相關參數和特性、光無源器件的相關參數及測試方法等，通過實驗平臺的搭建，可以讓學生更深刻的了解，也能鍛煉學生校準光路等方面的動手能力，是學校金工實習（工程實習）與工程檢測的不二之選。 二、實驗內容 650nm激光器與光纖耦合實驗 1550nm光纖激光器與光纖耦合實驗 相同模式光纖之間耦合實驗 不同模式光纖之間耦合實驗 光源與顯微物鏡及準直器耦合特性對比實驗 光纖轉換器測試實驗 光纖變換器測試實驗 光纖耦合器測試實驗 光纖隔離器特性測試實驗 波分復用器和解復用器測試實驗 可調光纖衰減器測試實驗 光纖機械光開關特性測試實驗 光纖偏振控制器特性測試實驗 光纖偏振分束器（PBS）性能能參數測試實驗 不同種類光纖、光纜及光器件認知和操作實驗 熔接機原理及使用實訓操作實驗 剝纖、清潔、切纖及光纖接續實訓操作實驗 手動模式下，光纖熔接實訓實驗 自定義模式下，光纖熔接實訓實驗 光纖端面處理基本操作實驗 光纖耦合技術基本操作實驗 光纖耦合技術基本操作實驗 光功率耗損法對光纖熔接質量測試 三、實驗配置參數 1、光源：波長1310±20nm，1550±20nm；輸出功率：1-2.5mw，連續可調；輸出端口：FC/PC；穩定性＜0.5db（5h）；光源類型：LD光源； 2、光功率計：波長范圍800-1700nm；輸入接口：FC 校準波長：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入損耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波損耗＞65dB； 4、光纖機械光開關：插入損耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波損耗＞50dB ；開關速度：≦8ms ； 5、高隔離度光纖隔離器：最大插入損耗：0.35dB ；回波損耗：≧50dB ；隔離度：≧30dB ； 6、光纖耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入損耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纖波分復用器：隔離度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入損耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纖可調衰減器：0-30db可調； 9、軟件：配套儀器使用，數據采集處理； 10、光纖熔接機：適用光纖：SM (單模), MM (多模), DS (色散位移)光纖, NZDS (非零色散位移，即G.655光纖)，BIF/UBIF（G.657）； 光纖切割長度：8-16mm, 被覆光纖直徑250µm，16mm，被覆光纖直徑250µm-1000µm；平均接續損耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；顯示：高性能5.6英寸彩色LCD顯示屏，提供清晰的數字圖像顯示；電極壽命：2500次；鋰電池容量：典型熔接250次，充電時間3小時，可在充電時使用；電源：交流適配器輸入電壓100-240V  50／60Hz，輸出電壓：DC13.5V /5A，直流輸入電壓11.1v ( 內置鋰電池8800mAh )； 四、實驗目的  1、了解光纖連接器及其原理、種類，實驗操作進行連接器參數測量； 2、掌握光纖頭平端面的處理技術。 3、掌握光纖之間的耦合、調試技術，了解光纖橫向和縱向偏差對光纖耦合損耗的影響。 4、掌握光纖熔接的基本技術。 5、熟悉光纖型號及結構，掌握其裝配方法、使用環境及保護措施等；

一種基于調控微管聚集的靶向性多肽?葫蘆脲超分子組裝體及其制備方法及應用。其特征在于：芐基咪唑通過化學修飾到多肽的骨架上，不僅保留了多肽靶向微管蛋白的能力，還為芐基咪唑與CB[8]的非共價包結提供了錨點。形態學研究表明，微管的自組裝形貌通過的交聯可以戲劇性地從纖維狀的納米聚集體轉變為顆粒狀的納米聚集體。此外，細胞和活體實驗證明，廣泛的超分子交聯可以誘導細胞凋亡，最終抑制腫瘤的增殖。本發明的優點是：證明了微管之間的聚集可以通過多肽?微管蛋白之間的相互作用和多肽?葫蘆脲之間的超分子作用進行有效地調控，這可能被發展成為治療癌癥等許多退行性疾病的有前途的療法。

本發明公開了一種用于海洋超軟土原位測試的十字形全流觸探探頭，包括測試系統和探端，所述探端呈十字形狀，所述探端垂直固定于測試系統下方，所述測試系統上部與探桿相連，所述測試系統包括傳感器、信號傳輸線和套設在探桿上的套筒，所述套筒包括摩擦套筒和端阻套筒，所述摩擦套筒設置于端阻套筒上方，所述傳感器包括設置在摩擦套筒上摩阻壓力傳感器以及設置在端阻套筒上的端阻壓力傳感器和孔隙水壓力傳感器，所述摩阻壓力傳感器用于感應側摩阻力，所述端阻套筒靠近探端一側設置有孔壓過濾環。本發明能夠針對海底/水下超軟土層開展全流觸探，準確的測定超軟土層的相關物理力學性質參數，為海洋工程勘察和基礎施工提供可靠參考依據。

利用周期性共振光脈沖序列導致的自旋依賴布居數耗散、射頻場耦合下的自旋拉比振蕩、以及Feshbach共振調制下的相互作用控制，在一個量子系統中同時實現了精密調控耗散、相干和相互作用三大要素，為實現宇稱-時間對稱的非厄米哈密頓量的量子模擬奠定了技術基礎。       實驗結果不僅精確地復現了在經典系統中已經觀測到的靜態哈密頓量的宇稱-時間對稱性破缺，還利用周期性耗散機制發現了在任意小耗散下的宇稱-時間對稱性破缺，觀察到系統的能量可以在極其微小的耗散下發生不可逆的發散。不同于以往靜態哈密頓量的單參數相變，周期性耗散驅動的宇稱-時間對稱性的相圖在頻率的參數空間實現延拓，在特定的頻率區間，宇稱-時間對稱性對于耗散有極其敏感的響應。這個現象之前只有理論預言，而羅樂教授小組首次在絕對零度之上500納開爾文的超冷費米氣體中首次觀測到。同時這項工作還發現了對稱性破缺點附近的慢衰變模式、類比于多光子躍遷的高階PT對稱性破缺等新穎有趣的物理現象。       目前，羅樂教授研究團隊正基于非厄米量子體系研究宇稱-時間對稱哈密頓量的拓撲量子態轉換、耗散下的量子相干態保持、以及高階奇異點附件的超靈敏能譜響應。這些研究將為基于開放量子系統的量子計算和量子精密測量開拓新的前沿。

近日，來自中國科學技術大學物理學院、合肥微尺度物質科學國家研究中心，國際功能材料量子設計中心(ICQD),合肥國家實驗室的趙瑾教授研究團隊與王兵、譚世倞教授、以及北京大學李新征教授合作，發現固體-分子界面的超快電荷轉移與質子的量子動力學有很強的耦合，揭示了電荷轉移過程中核量子效應的重要作用。

本實用新型公開了一種表面為圓柱塊、四邊為三角狀的發泡水泥保溫板，涉及一種建筑材料。包括保溫板主體(1)、圓柱塊(2)、上三角塊(3)、下三角塊(4)，所述的保溫板主體(1)上表面設有相同尺寸的圓柱塊(2)，四邊都設有上三角塊(3)和下三角塊(4)，上三角塊(3)設置在保溫板主體(1)的前邊、后邊、左邊和右邊的右上方，下三角塊(4)設置在保溫板主體(1)的前邊、后邊、左邊和右邊的左下方。本實用新型結構簡單，通過圓柱塊(2)插入粘結層(5)，形成可靠連接，無需使用錨固件，節約成本，再通過上三角塊(3)與

近日，中國藥科大學藥學院鄭楓、王懷松團隊合作在學科頂尖期刊ACSNano(IF:18.027)上發表腫瘤細胞膜表面標志物檢測的最新研究論文

氨是一種無碳的氫能載體，具有高能量密度（4.32 kWh L -1

本發明公開了一種非均勻吸收率固態熱機光?電轉換或熱?電轉換裝置和方法，該裝置包括透鏡、旋轉遮光板、固態熱機、橋式整流電路以及可充電電容；固態熱機為由導電膜、熱釋電膜和導電振動膜依次粘連復合而成的工質，導電膜局部表面覆蓋一層著色涂料；光波經透鏡后產生的聚焦光束經旋轉遮光板的調制形成光脈沖，光脈沖照射在導電層表面周期性加熱固態熱機，在光波照射下的固態熱機的導電層上形成高能量密度空間和低能密度空間，高、低能量密度空間相接觸的位置形成突變的熱梯度，產生應力突變強化了光能或熱能向機械能轉化的效應，促進固態熱機發生熱釋電效應，輸出交流電經橋式整流電路后向可充電電容供電。熱電轉換效果好，經濟成本低。