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將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。綜合熱分析儀應用于大多數材料領域，包括塑料、橡膠、合成樹脂、纖維、涂料、油脂陶瓷、水泥、玻璃、耐火材料、燃料、醫藥、食品、耐火材料等。爐體自動升降可控、定位準確，提高了測量的重復性。熱流式DSC數據采集方式，繪制出能量與溫度的曲線。HQT-2、HQT-3、HQT-4可分別在1250度或1550度恒溫72小時。溫度范圍：HQT-1：室溫-1150℃、HQT-2：室溫-1250℃、HQT-3：室溫-1450℃、HQT-4：室溫-1550℃。

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網 了解更多SPSS軟件的信息和報價。SPSS Statistics 統計分析軟件是一款在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業的數據分析應用中久享盛名的統計分析工具，是世界上最早的統計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個統計分析軟件微機版本。SPSS/PC+，極大地擴充了它的應用范圍，并使其能很快地應用于自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。 迄今SPSS Statistics軟件已有40余年的成長歷史。全球約有28萬家產品用戶，它們分布于通訊、醫療、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業，是世界上應用最廣泛的專業統計軟件。在2009年IBM收購SPSS公司后，現在在中國國內市場上推出的最新產品，是IBM SPSS Statistics 23.0多國語言版。 即時切換多國語言界面的統計分析軟件，中文界面清晰友好 SPSS軟件界面操作語言齊備，使用者可以自行設置英文或簡體中文操作界面。 在國內統計應用中，很多使用者在學習時會遇到英文統計專業名詞的困難，因此很希望軟件有中文版。SPSS可以自行切換軟件語言界面，很好地滿足了很多人希望使用中文版的要求。SPSS軟件的中文界面具有清新、友好的中文界面；全新的中文幫助文檔，使使用者的學習更輕松；具有簡潔、清晰的中文輸出，結果一目了然，共享和發表結果更方便。 

產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網，了解GAMS軟件報價和介紹信息。通用代數建模系統(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數最優化問題而設計的.本系統對于大型的,復雜的問題特別有幫助.GAMS可以運行在個人計算機、工作站、大型機和超級計算機上.GAMS允許使用者通過制定簡單的設置來把精力放在建模問題上.至于特定機器和系統軟件執行的費時的細節將由GAMS系統來處理.GAMS對于處理大型的,復雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨一無二的問題特別有幫助.系統以高 度簡潔和自然的方式來建模問題.使用者能夠快速和方便的更改公式,能從一個求解器轉到另一個,甚至稍加費心就能從線性轉換到非線性.GAMS讓使用者把精力集中到建模上.通過排除考慮純技術上的機器特定的問題的需要,比如地址計算,存儲分配,子程序鏈接,和輸入輸出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和運行模型,和分析結果的時間.GAMS本身構建了良好的建模習慣,通過請求簡明而精確的實體和關系的規范.GAMS語言形式上和通常使用的編程語言相似.因此對于那些有編程檢驗的使用者將非常熟悉.使用GAMS,數據僅僅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中輸入.模型以簡練的代數聲明來描述,對于人和機器都很容易讀懂.非常相關的約束的整個集合都被輸入到一個聲明中.GAMS自動生成每個約束等式,并讓使用者處理例外情況,假使那里一般來說是不需要的.在模型中的聲明能夠被重用,而不需要更改代數式,當其它的實例是相同的或出現了相關問題.錯誤的位置和類型會在嘗試解決方案前被查明.GAMS處理動態模型,包括時間序列,滯后,及暫時終點的提示和處理.GAMS是靈活而強大的.模型可以非常方便的從一個計算機平臺移到另外一個,只要GAMS已經在每個平臺被安裝好.GAMS很容易進行敏感度分析.使用者能夠方便的規劃模型來求解一個成分的不同值,然后生成一個輸出報告,列出了每種情況的解決方案特征.模型能夠同時被開發和文檔化,因為GAMS允許使用者包含解釋性的文本來作為任意符號和等式的定義和解釋.GAMS不斷的在被增強和擴展.2.25版本包含了多個語言擴展,例如在一個循環中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進行報告編寫的功能.其它的加強包括增加的系統集成特征,性能改善,新的子系統,和另外的計算機平臺支持.當前版本2.50包括一個基于Intel Windows平臺(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成開發環境(IDE).GAMS 2.50的新的分發包含新的語言特征和新發表的全新/更新的求解器,一年至少4次.請檢查版本聲明.示例： 從著名的1963書(由George Dantzig編寫)中提取的一個運輸問題,用來描述GAMS的有效性.這個模型只是模型庫中的部分,模型庫中還包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的類型： GAMS模型類型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.這里列出了GAMS支持的所有的模型類型. GAMS 的發展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代數仿真系統）的縮寫，最早是由美國的世界銀行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所發展。"GAMS"事實上并不代表任何最佳化數值算法，而只是一個高級語言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除錯你的最佳化模型輸入文件，而輸入檔經過編譯后，成為較低階的最佳化數值算法程序所能接受的格式，再加以執行并寫出輸出檔。 數值算法方面，對線性與非線性規劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學的Murtagh、及史丹福大學的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所發展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的縮寫，這個算法綜合了縮減梯度法和準牛頓法，是專門為大型、復雜的線性與非線性問題設計的算法。對混合整數規劃問題，則采用亞歷桑那大學的 Marsten 及巴爾第摩大學的 Singhal[1987]共同發展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例說明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手冊，GAMS 的計算機軟件中也附帶了許多學習范例的檔案。這里所作的 GAMS 使用范例說明，目的絕非在取代原版的使用者手冊，而是要配合本課程說明的形式，重新編寫使用范例輸入文件，使讀者能很快的進入情況，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分為三個步驟：建立 GAMS 輸入文件，執行 GAMS 程序，檢視 GAMS 輸出檔內容。 購買一套全模塊的 Base licence 包括： 光盤 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS試用版對變量個數有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10

100%獨立通道 獨立光源，獨立檢測器，獨立蠕動泵、獨立操作鍵盤，獨立液晶顯示屏，獨立試劑柜 可實現1-16通道同時分析 樣品自動在線前處理 自動稀釋、透析、蒸餾、消解、萃取等 系統高度自動化 可自動清洗，關機，開機 分析模式靈活 微流、宏流或兩者結合分析 多種光程的流通池可供選擇 可實現多針取樣 軟件功能強大 靈活編輯樣品表，自動生成校正標準曲線，緊急樣品處理 基線和靈敏度自動設定和校正 分辨率高，檢測限低，測量范圍廣 可與所有LIMS兼容

PandaBI 是德拓自主研發的一站式數據分析與決策系統。 幫助客戶快速搭建自己的大數據可視化分析平臺，完成多數 據整合，建立統一數據口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數據洞察能力，并將數據決策 快速覆蓋各種應用場景，使客戶成功轉型為“數據驅動”的 智慧型應用。 PandaBI 為客戶提供的核心價值在于用直觀、多維、實時 的方式展示和分析數據，力足于提供簡潔、實用操作體驗， 全面激活內部數據。

高校教研大數據分析系統 數據洞察現在，智慧決策未來 核心功能 群體動態畫像 用動態發展變化的眼光，采用數據動態描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據。 動態學情跟蹤、預警 關注學情動態, 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業完成率&優秀率，進行學業趨勢預測、作業抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調整教學過程。 教學質量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續改進，驗證決策措施有效性。 命題質量分析 支持單卷單題區分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數據洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質）。 產品優勢 數據全流程 打通日常教學、教學質量評價、學期考試、成績分析等教學數據周期及各環節。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數據應用場景。 數據可視化及洞察 分析展現及數據挖掘，可進行數據下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數據洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態及異常預警，支持微信業務通知、審批待辦，分析數據實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統和第三方系統數據對接。  

教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

該報告對于新街口街道制定生活服務業三年規劃，具有較強的指導作用，相關研究結論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復制、篡改、銷毀和拒絕服務等攻擊，對已有RFID應用系統進行測試。系統具備開放式體系架構可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統具備安全性評估功能，可對被測系統生成檢測報告。系統包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統能夠實現以下技術： ？ 標簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標簽執行盤存攻擊、復制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數據庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結果和系統建議會生成pdf報告。 基于RFID技術的應用設計是完全開放的，RFID技術在應用中缺乏完善的安全機制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統可應用在RFID應用系統的安全測試上，在系統上線前及時幫助發現安全漏洞。