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產品詳細介紹

該系列綜合性電工、電子實驗室成套設備是依據我國“電工與電子技術”、“模擬電子技術”、“數字電子技術”、“電工學”、“電路分析”、“電力拖動”、“電工與電子技術”、“影像電子學基礎”等教學大綱要求以及各高等院校對該成套設備需求和建議，由本公和高校電子系有關專家共同研制、開發的跨世紀實驗裝置。本設備采用開放模式進行實驗，能對上述課程的全部實驗項目和課程設計進行實驗操作，完全符合教學大綱的要求，同時為教師或研究生開發新實驗和進行科學研究提供良好的工作處境。為職業技術學校、中等專業學校、高等學校開設實驗課題創造良好條件。 安全性好：實驗臺操作面板采用進口精工制作，絕對防止了高導電和漏電，電器部分具有多級保護電路，高壓部分接插件采用護套全屏蔽型的器件和連線，確保實驗器件和人身安全。 適用性強：元器件采用開放模式，能任意連接電路滿足不同的需要。 功能齊全：具有三相四線輸出，單相交、直流輸出，單相交、直輸出，各種低壓交、直流電源、信號源及測量儀表。 ? 一、主要技術參數 1、工作電源及容量：三相五線380V ±5％?? 50Hz??? 1.5KVA。 2、安全保護功能：本裝置設有多重安全保護，即三相進線設有高靈敏度漏電（觸電）保護開關；網電經三相隔離變壓器送入主控臺；隔離后的電源設有電壓型、電流型漏電保護裝置，其機體外殼意外帶電，總電源瞬時切斷，設備配置的各種實驗插座及連接線均采用高可靠、無外露安全保護型。 3、所有高低電源：輸出均設有過載和短路保護裝置，一旦出現過載或短路，自動進入保護狀態。 4、實驗裝置管理器：具有時間設定及自動顯示記錄故障次數。 5、配置的實驗電源： （1）交流電源三相0～450V/1.5KVA（單相0～250V）連續可調，主控臺設有電壓表及斷相指示燈。 （2）雙路直流穩壓電源，雙路0～30V連續可調，調節精度0.1％，輸出數字顯示，雙路低壓穩壓源6V、12V均有短路保護，并配有數字表顯示輸出電壓。 （3）恒流源0～500mA，負載電阻0～50Ω，輸出數字顯示。 6、信號源：正弦波、方波、三角波、鋸齒波、二脈方列、四脈方列、八脈方列、單次脈沖，狀態選擇及頻率選擇均采用數字技術，輸出頻率數字指示，輸出頻率范圍1Hz-1MHz，Vp-p=0-20V。 二、設備主要配置 1、主控屏、實驗屏架、實驗桌 實驗桌為鐵質雙層亞光密紋噴塑結構，桌面材料采用貼面板，臺面材料采用貼面防火板，桌面有防火、絕緣、防水、防污、耐磨等功能。實驗桌上方應設有兩個抽屜，便于放置工具、連接線、資料等；下方應有一大柜，用于存放掛箱及電機等。桌面用于安裝控制屏并提供一個寬敞的工作臺面。實驗桌應設有四個可鎖的萬向輪，用于移動與固定，有利于實驗室的布局。 2、電路基礎分析實驗掛箱：供戴維南、疊加原理、選頻（濾波）。 3、交流電路實驗掛箱：供單相、三相、日光燈等電路實驗，燈組負載各自獨立，可方便連接成所需電路。 4、元件掛箱，提供實驗用所需各種元器件，如電阻、電容、電位器、二極管、發光管、穩壓管、燈泡及十進制電阻箱。輸出租值為0-99999.9Ω。 5、智能功率、功率因數表：多種功能，可測頻率、周期、功率因數等，數碼顯示。 6、交流電壓表：提供指針式電壓表三只，測量范圍0-450V。 7、交流電流表：提供指針式電流表三只，測量范圍0-5A。 8、直流電壓、毫安、安培表：直流數顯電壓表1只，測量范圍0-1000V，，三位半數字顯示，精度為0.5級，直流數顯毫安表1只，測量范圍 0-200mA，三位半數字顯示，精度為0.5級，直流數顯電流表1只，測量范圍0-5A，三位半數字顯示，精度為0.5級。 9、模擬電路實驗：掛箱可提供單雙級放大電路、互補對稱功率放大電路，集成運算放大電路；整流、濾波、穩壓；光電耦合；場效應放大電路；集成功率放大電路等實驗。 10、數字電路實驗：邏輯門電路、觸發器、功率電路、設計性實驗。 三、實驗內容 （一）電工基礎實驗 1、元器件伏安特性的測繪 2、基爾霍夫定律的驗證 3、疊加原理的驗證 4、負載獲得最大功率的條件 5、惠斯通電橋 6、戴維南定理 7、電壓源和電流源的等效變換 8、星形--三角形電路的等效互換 9、有源二端網絡特性的測試 10、移相電路的測試 11、電阻、電感 、電容串聯電路頻域響應的測試 12、電容、電感參數的測量 13、一階RC電路暫態響應的測試 14、電容器充放電過程的觀測 15、觀察正弦交流電的相位差 16、RLC串聯諧振電路 ? （二）交流電路實驗 1、三相交流電路負載連接 2、三相交流電路電壓及電流的測量 3、日光燈的原理及功率因數的提高 （三）模擬電路實驗 1、基本放大電路實驗 1)??????? 共射單級三極管放大電路； 2)??????? 共集單級三級管放大電路； 3)??????? 晶體三級管輸入輸出特性實驗； 4)??????? 場效應管放大電路實驗及主要參數測試。 2、集成運放的實驗研究 1)??????? 集成運放的基本參數測試； 2)??????? 集成運放加減法電路； 3)??????? 電壓比較器的研究。 4、功率放大器實驗 1)??????? 互補對稱功率放大器；?? 2)??????? 集成功率放大電路。 5、直流穩壓電源實驗 1)??????? 橋式整流電路；? 2)??????? 固定集成三端穩壓電路； 3)??????? 三端穩壓器組成的恒流源電路。 （四）數字電路實驗 1、門電路的邏輯功能實驗； 2、組合邏輯電路實驗：全加器、8線-3線優先編碼器。 3、時序邏輯電路實驗： 1)??????? 移位寄存器計數器； 2)??????? JK同步計數器 3)??????? 異步計數器 4、計數、譯碼、顯示實驗： 1)??????? 計數器實驗、譯碼器實驗、顯示器顯示； 2)??????? 數字鐘電路實驗。

高倍聚光光伏技術（HCPV）也稱為第三代光伏技術，是通過光學聚光器（聚光倍數   500-2000）將大面積的太陽光匯聚在很小面積的高效太陽能電池上，而進行發電的一種技術。 與傳統的晶硅太陽能和薄膜太陽能相比，具有光電效率高、平衡時間短、度電成本低、無污染、壽   命長、土地綜合利用率高等優點。 預計到 2020 年，HCPV 發電技術會成為人類最主要的太陽能發電方式之一。

本項目針對人工速生林木材密度小、強度低的特點，研究開發出木材化學改性與干燥一體化工藝技術及裝備。本技術能夠大幅度提高速生材性能，同時解決了常規木材改性技術中改性劑浸透困難、環保性差，改性材功能單一、尺寸小，無法滿足工業生產要求等問題；解決了傳統木材改性技術工藝“先干燥-再浸漬處理-再二次干燥”的能耗高的問題。本項目技術獲國家發明專利授權2項，已在多家企業應用。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

動物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動植物協同進化的重要方面。動物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調節各種性狀，如種子大小、蛋白質含量，調節動物捕食行為。植物性狀對種子捕食調節能力的評估對理解動植物協同進化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統，對于種子捕食追蹤及相關研究，理解動植物協同進化，促進野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護具有重要的作用。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本發明提供了一種復制式人工關節間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內鋪設固化劑，將人工關節假體包裹在容器內的固化劑中，制備人工關節假體陰模；2）然后向陰模內注入硬化劑制備復制式人工關節間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發明能在較短時間內精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關節假體一致的間隔物，以縮短手術時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經濟且簡便易行。植入的關節式間隔物可使得患者在術后獲得部分正常的關節功能，術后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術奠定了基礎。

采用前沿的深度學習算法和相關數據處理技術，經過不斷優化和創新，能夠在極短時間內完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數據集和模型的不斷創新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準度達到 95%以上。