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產品詳細介紹 EasyChem Plus全自動化學分析儀 EasyChem Plus全自動化學分析儀（又稱間斷式全自動化學分析儀）采用全自動微量注射和全波段（濾波器）自動比色法，用于水體（包括淡水、海水、飲用水、污水等）、土壤、植物、飲料（如葡萄酒等）等的化學成分分析，測量參數包括：堿度、氨、氯化物、六價鉻、氰化物、硬度、可溶性鐵、亞硝酸鹽、硝酸鹽、硝酸鹽＋亞硝酸鹽、聯氨、正磷酸鹽、揮發酚、硅酸鹽、總磷、總氮、硫酸鹽等，及飲料行業的醋酸、檸檬酸、乳酸、蘋果酸、葡萄糖與果糖、多酚等。 一、特點： 1）樣品和試劑由微量注射器抽取后獨立在反應池中獨立反應，不會產生相互擴散污染的問題，從而提高了測量精度； 2）操作簡單、便捷，整個測量分析包括加樣、反應、比色測量、清洗甚至樣品稀釋等全部由電腦程序自動控制實施； 3）一次可進行多樣品多參數測量分析，效率高，可測試樣品40~60次/小時； 4）操作靈活，每個樣品可選擇單獨的測量分析參數，對于不同的測量參數，濾波輪可自動選擇相應顏色的波長進行測量分析，不需要更換模塊； 5）費用低，低試劑消耗，產生廢液少；易于維護，不須消耗品或可選配件； 6）無水壓問題，不須試劑或樣品連續被抽入一個復合管，無空氣泡的阻斷，無噪音等； 7）容易制備標準品； 8）可自動在檢測前或檢測后稀釋樣品； 9）各種參數可相繼自動測量，不同于流動分析儀有幾個參數就需要幾個模塊，因此無需為增加模塊而提高費用； 10）軟件在windows下使用友好，軟件易學，經短時間培訓即可熟練使用。 二、配置組成 樣品盤、試劑盤（下部可制冷）、反應池（下面可加熱器以控制反應進程）、微量自動注射器、比色計、軟件 1.樣品盤: 樣品盤位于工作區域的中心，可放60個樣品管，包括空白、標樣、受控樣品，可控制放入指定位置，由遞進數字標記。能保留位置并在樣品盤上用紅色標記，以用于少量稀釋樣品。樣品盤取放容易，以放入或取走樣品。每種方法，最多可放16個標樣。 2.試劑盤： 試劑盤可放18種試劑，由位于試劑盤下邊的帕爾貼控溫裝置控制溫度，試劑低溫保存，增加穩定性。與高精度的微量注射器相接的移液針管，由電腦控制，用于移取樣品和試劑，針管能感受試劑的液位，并進行試劑不足報警。 3.反應池： 反應池位于樣品盤周圍。與高精度的微量注射器相接的移液針管，由電腦控制，用于移取樣品和試劑到反應池。儀器預熱后，樣品池旋轉到移液針管下，由移液針管移取樣品和試劑注入反應池，反應池可加熱的最高溫度達50.0°C。移取樣品之間設置了清洗循環，以確保沒有前面的樣品殘留。樣品和試劑加入反應池后，由移液針管使溶液混合均勻。反應池分為4組，共96位。軟件可自動提示更換反應池。 4. 微量自動注射器 由電腦控制，容量為1000μL，機械分辨率0.3μL。控制移取蒸餾水、試劑、樣品，以及混合溶液。 5.比色計： 比色計帶有1個10位濾波輪，其中1個空位，9個干涉濾波器，波長分別為：340, 405, 480, 505, 546, 578, 630, 670, 880nm，精度達+/-2 nm，用于自動選擇波長。一旦反應時間結束，與蠕動泵相接的另一個針管就被激活。該針管插入反應池，將樣品抽進控溫的比色皿，同時比色計自動選擇相應的波長，測定樣品的O.D.值。然后系統運行設定的清洗循環清洗比色皿以確保沒有前面的樣品殘留。EasyChem Plus采用單流動比色池比色，消除了比色池之間的誤差。 6.軟件： 使用簡單：只須按右圖所示建立工作表，輸入標準、QC(Quality Control)、樣品，操作者，并選擇分析方法。一個樣品可選擇用多種方法檢測。可在檢測前預稀釋指定樣品。標準樣可由儀器按照設定濃度自動從儲存的溶液中制備。對濃度高于一定值的樣品可進行自動稀釋。   操作者還可選擇以下模式：增加、漂移、校正等。常用方法參數可在程序中預先設定，在日常工作中能快速啟動。一旦工作參數設定完，只要按下“start”鍵，剩下的工作儀器自動執行，并會時時提供工作信息給操作者。   QC控制(Quality Control)： QC控制分為5個級別。QC結果能自動保存及放在用戶指定的文件夾內。如果出現QC錯誤，可選擇分析儀停止工作并通知操作者，或清除該QC結果并繼續工作。運行結束后，軟件會提供QC標準的限制區域來檢查測試通過與否。 LIMS連接： 測試數據可以導出到本地硬盤或網絡的硬盤保存（Text 或 ASCI格式）。樣品ID由中央電腦輸出。該軟件與所有windows支持軟件兼容。 數據處理系統： 通過外接電腦中的EasyChem軟件來處理O.D（光密度值）。最終可打印結果：可顯示樣品ID（編號），樣品OD值，時間，QC值，參數。可觀看實時顯示的結果和OD值.，20孔熱敏診斷輸出裝置。 三、技術參數： 1）樣品盤：可容納60個樣品，包括空白、標準、樣品、控制，及控制保留位置用于少量樣品稀釋； 2）試劑盤：18位，編程帕爾貼控溫+/-0.1°C； 3）檢測速度：40~60次/小時 4）讀數模式：終點，差式，動態； 5）標準曲線：可用1~16個標樣，或利用已儲存數據；線性回歸法或多項式法； 6）光學組：6V/10W鹵素燈可擴展UV光； l         10位濾波輪，9個干涉濾光片+/-2 nm； l         自動對所有波長回零；精確度+/- 1%（在0 ~ 2.5 O.D.）； l         線性率好于0.5%； l         噪音<+/- 2m Abs（在340 nm，2.5 O.D）； l         流動比色池：標準配置35μL，10mm光程；可選20mm和40mm； l         蠕動泵輸送液體，可編程控制； 7）稀釋器模式：1000μL的注射器，機械分辨率為0.3 μl； l         自動回零； l         利用機械公差自我調節； 8）硬件：外置模塊具自我測試功能； 9) 軟件： l         樣品分析：單獨列出的參數儲存穩定，可供樣品測試時選擇； l         3種操作級別安全保護； l         自動運行樣品預稀釋； l         自動運行少量樣品后稀釋； l         從貯存溶液中自動制備標準系列樣品； l         QC圖表： 樣品ID：字母排列； 可自我診斷；   四、檢測指標： 海水，地下水，地表水檢測： 指標 Alkalinity 堿度 N-NH3  氨態氮 Cl- 氯離子Cl- Cr6+ 六價鉻 Cyanide 氰化物（手動消解） Hardness 硬度 Fe2+ 可溶性鐵 N-NO2 亞硝酸鹽 N-NO3 硝酸鹽+亞硝酸鹽 ，肼還原 N-NO3 硝酸鹽+亞硝酸鹽，鎘柱還原 P-PO4 正磷酸鹽 Phenols 揮發酚 Silicate 硅酸鹽SiO2 TP 總磷 TN 總氮 B(*) 硼(*) Ca 鈣 Al(*) 鋁 (*) Cu (*) 銅 (*) Mg (*) 鎂 (*) Ni (*) 鎳 (*) (*) 方法正在開發中   土壤和植物等液態提取物 ： 指標 Nitrate+Nitrite 硝酸鹽+亞硝酸鹽 Ammonia 氨態氮 Phosphorus Olsen 速效磷 Total Nitrogen (Nitrate not included) 總氮(不含硝酸鹽) Total phosphorous 總磷 Boron 硼 Calcium 鈣 Chloride 氯 Active CaCO3 CaCO3 COD 化學耗氧量 Phenols (with distillation) 酚類（手動消煮） Cyanide (with distilation) 氰化物（手動消煮） Nicotine 尼古丁（煙草） Reducing sugar 還原糖（煙草）   葡萄酒檢測 指標 Acetic Acid 醋酸 Citric Acid 檸檬酸 Lactic Acid 乳酸 Malic Acid 蘋果酸 Total soluble Iron 可溶鐵 Glycerol 甘油 Glucose and Fructose 葡萄糖與果糖 Polyphenols 多酚 Free SO2 游離二氧化硫 Total SO2 總二氧化硫         五、產地：歐洲  

產品詳細介紹 一、產品簡述  二、技術指標：    

簡單介紹： 大小鼠水迷宮視頻分析系統實驗是一種強迫實驗動物（大鼠、小鼠）游泳，學習尋找隱藏在水中平臺的一種實驗，主要用于測試實驗動物對空間位置感和方向感（空間定位）的學習記憶能力。被廣泛應用于學習記憶、老年癡呆、海馬/外海馬研究、智力與衰老、新藥開發/篩選/評價、藥理學、毒理學、預防醫學、神經生物學等；大小鼠水迷宮視頻分析系統是醫學院校開展行為學研究尤其是學習與記憶研究的優選經典實驗。 詳情介紹： 技術參數： 1、水池材質:304不銹鋼/PVC材質 2、加熱功率:2000瓦 3、溫度波動度:±1℃   4、大鼠水池規格:直徑150cm，高60cm,  尺寸可定制 5、小鼠水池規格:直徑120cm，高40cm    ，尺寸可定制 6、大鼠站臺規格:直徑12cm，高度在20～35cm之間    7、小鼠站臺規格:直徑8cm，高度在20～35cm之間 8、水池帶輪子，可隨意移動位置 9、攝像針頻速率:28/30貞600X，  10、攝像分辨率:640×480    11、攝像機類型:2.8~12mm自動變焦 12、加密狗類型:USB2.0接口 13、視頻采集模塊:USB視頻采集卡 14、信號傳輸方式:信號電源一體線10米 15、文檔式保存方式，使多人使用不相互影響、可進行離線分析、軌跡回放，進行對比、分析數據可導入Excel,軌跡圖自動生成 16、軟件分析指標：      總路程（總活動度）、總時間、潛伏期、平均速度、上臺時間、上臺前路程、上臺前速度、一象限活動路程、一象限活動時間、**象限活動路程、**象限活動時間、第三象限活動路程、第三象限活動時間、第四象限活動路程、第四象限活動時間、中心活動路程、中心活動時間、周圍活動路程、周圍活動時間、站臺周圍范圍I活動路程、站臺周圍范圍I活動時間、站臺周圍范圍II活動路程、站臺周圍范圍II活動時間、站臺周圍范圍III活動路程、站臺周圍范圍III活動時間、站臺周圍范圍IV活動路程、站臺周圍范圍IV活動時間、站臺穿越次數、初始角、搜索策略等指標    

機械系統運動方案及結構分析實驗裝置包括五種設備，可以單獨或成套使用。該套設備適用于機械設計實驗教學和課程設計，具有鮮明的特點。 即：（1）它對應課程的主要內容，包含了各種常用機構和通用機械零部件； （2）具有工程實用背景，使用功能明顯； （3）有良好的直觀性； （4）結構復雜程度適中，傳動方案和結構新穎。學生通過對裝置的傳動方案與結構的分析，可以掌握機械系統運動方案和結構設計的基本要求，培養機械系統運動方案設計能力、結構設計能力和創新意識。該實驗設備已通過了校級鑒定，達到了國內機械設計實驗教學的先進水平，并已獲得黑龍江省教學成果二等獎以及全國第三屆高等學校自制實驗教學儀器設備評選獲優秀獎。 1.CS-I型沖壓機及送料裝置 2.JZ-I型間歇送料及沖壓裝置 3.ZS-I型轉位及輸送裝置 4.TS-I型提斗上料裝置 5.BS-I型步進輸送機

近日，北京大學化學與分子工程學院吳凱/劉婧團隊與電子學院的王永鋒等人利用堿金屬離子與有機分子間的靜電相互作用，在銅或銀單晶表面上實現了一系列無缺陷的表面謝爾賓斯基分形結構的構筑（如下圖），并利用掃描隧道顯微鏡（STM）成像和密度泛函理論（DFT）計算對形成分子分形結構的靜電作用進行了實驗表征和理論闡釋。該研究拓展了可用于構筑分子分形結構的分子間相互作用的種類，尋找到了該系列研究中缺失的新“拼圖”板塊，豐富了利用表面化學手段制備復雜分子納米結構的“工具箱”。

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