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產品詳細介紹Shim-pack VP-ODS：Shim-pack VP-ODS是島津已經銷售多年的C18反相色譜柱，通用分析柱，擁有分析柱、保護柱、分析/制備用短柱等規格齊全的產品陣容，有著廣泛的客戶群，經證明是分離性能非常優異的色譜柱，為了開發和規范分析方法，生產一致性的色譜柱的要求逐漸增加。Shim-pack VP-ODS就能滿足您的愿望。目前，由于色譜柱性能的多變性，很多研究者不希望浪費寶貴的時間和樣品。島津研發的新型Shim-pack VP-ODS柱可以達到GLP/GMP中提出的苛刻要求及增加的有效性的需求。Shim-pack VP-ODS系列采用了獨特的填裝工藝，嚴格的質量控制貫穿整個生產過程，此外附有質量認證證書，滿足更加嚴格的質量要求。每支柱子在出廠前均經過嚴格的測試，以確保在某一區域內和全球范圍內均能達到相關的要求。Shim-pack VP-ODS色譜柱既是藥學分析方法發展的最好輔助工具，也是島津新的VP系列HPLC系統的完美補充。  --------------------------------------------------------------------------------訂貨信息： Shim-pack VP-ODS分析柱： 貨號 I.D.×長度(mm) 228-34937-91 4.6mm×150 228-34937-92 4.6mm×250 228-34937-93 6.0mm×150 228-34937-94 2.0mm×150 228-34937-95 2.0mm×250 228-34937-96 4.6mm×150三件套 228-34937-97 2.0mm×150三件套 Shim-pack VP-ODS保護柱：  貨號 I.D.×長度(mm) 228-34937-81 4.6mm×10（含兩個柱芯） 228-34937-82 4.6mm柱套 228-34937-83 2.0mm（含兩個柱芯） 228-34937-84 包括內徑為2.0mm的柱套 分析/制備用短柱： 貨號 I.D.×長度(mm) 注釋 228-36849-91 4.6mm×50 5μm填料顆粒直徑，12nm孔徑硅膠ODS柱 228-36849-92 20mm×50 228-36849-93 20mm×100 

本發明公開了一種用于分布式電源的孤島保護裝置，包括降壓變壓器、限流電抗、晶閘管和控制器單元。本發明通過在電網電壓過零附近的一定區間內觸發晶閘管導通，制造一個受控的短路電流和電網電壓畸變；本發明還公開了此種孤島保護裝置的檢測算法，檢測算法包括晶閘管觸發角在線優化算法和孤島判別準則算法?；陔娋W支持與脫離時分布式電源接入點的短路容量的明顯差異，本發明可以可靠識別出分布式電源是否處于孤島運行。該發明的孤島保護裝置是一種可分布式安裝的設備，不依賴任何通訊媒介，成本低、無信號衰減和干擾問題。

本發明公開了一種基于遺傳算法的含鉸結構非線性參數識別方法，包括用一種非線性模型來描述含鉸結構中鉸鏈的非線性特性，建立鉸鏈結構的動力學模型，得到含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；將含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程轉化為非線性的代數方程組；利用數值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法對得到的代數方程組進行求解，得到含鉸結構的頻響數據；根據求解的頻響數據與試驗獲得的頻響數據構建目標函數，通過Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遺傳算法進行全局化搜索，最終識別出最優的非線性參數值。本發明的含鉸結構非線性參數的識別方法，可以識別含鉸結構的非線性特性，克服了傳統方法需要提供經驗初值及只能保證局部最優的局限性。

本發明公開了一種基于自適應邊緣檢測和映射模型的一維碼識 別算法。該算法利用一維碼四個角點對一維碼圖片進行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對于獲得的掃描線采用一種自適應邊緣檢測算法來找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據編碼位置來獲得條和空的寬度，從而依據條空的 寬度比和編碼規則求解一維碼信息。按照本發明實現的一維碼識別算 法，能實現對

本發明公開了一種防誤碼擴散的圖像無損/近無損壓縮方法：采用并行預測方式，將分塊的圖像通過兩路并行得到預測結果，在每個預測環節，像素之間間隔一個像素時鐘周期，使得由參數索引、預測修正、殘差計算、參數更新反饋環路可使用流水線設計；在近無損壓縮模式下，每個像素有足夠的時間進行像素重建，在當前像素進行上下文建模前能剛好得到上一個像素對應的像素重建值；通過引入分塊壓縮與檢糾錯編碼相結合的方法，防止了誤碼的大面積擴散，提高了

本發明公開了一種基于CMA?ES優化算法設計聲學超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優化算法可以對0?1排布的陣列進行優化，每一個尺寸維度的0?1陣列，都對應一種聲學超材料單元結構，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構成的聲學單元結構的子單元；在優化過程中，每一個聲學超材料單元結構的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優化算法中適應度函數的變量；通過對適應度函數的值進行優化，最終可以得到最優的、滿足設計要求的聲學超材料單元結

懸賞金額：95萬元 發榜企業：百盛（廣州）生物制品有限公司  需求領域：環醫療器械及設備及醫學專用軟件；臨床醫學-腫瘤 產業集群：生物醫藥與健康產業集群 技術關鍵詞：人工智能；病理學；組織形態學

本發明提出了一種基于改進和聲搜索算法的無線傳感器網絡路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關參數 HMS、HMCR、PAR 以及評價次數 eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評價和聲庫中各和聲路徑的適應度；Step4、設置 eval_No＝0；Step5、設置 i＝0；Step6、產生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執行 Step8；否則執行 Step11；Step8、對和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執行 Step10；否則執行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執行 Step6；否則執行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優和聲路徑。本發明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長整個網絡的生命周期。

本發明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。

本發明公開了一種基于改進二維經驗模態分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區分出噪聲主導模態函數與信號主導模態函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統BEMD等降噪方法的去噪效果。