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實驗室廢氣排放特點及處理難點： ● 風量大，濃度低。 ● 種類多，成分復雜，難以分類搜集。 ● 間歇性，無規律排放，難以統計溶劑年使用量。 ● 科研的未知性，科研項目的開放性，實驗試劑的變化性。 高校實驗室廢氣處理難點： ● 被動式處理，限于環保要求，盲目上各類低效單一型處理裝置，無法滿足后期環境監測標準。 ● 實驗室樓先天設計缺陷多，沒有足夠空間，或者樓頂層承重局限，無法安裝大型重型的尾氣處理裝置。 ● 沒有專人專崗維護，疏于耗材更換和設備運維，導致已安裝的尾氣處理裝置失去效用，卻又因為尾氣裝置的阻力影響實驗室送排風的風量。 智能組合式廢氣處理裝置專門為實驗室研發設計，適用于風量大、濃度低、成分復雜的廢氣處理。采用干濕組合式處理方式，針對性強，處理效果顯著，確保達標排放，并且可以智能監測數據，主動高效運維，節省安裝空間。 埃松智能組合式廢氣處理裝置的特點： 組合處理廢氣，智能監測數據，主動高效運維，節省安裝空間。 組合處理裝置技術及優勢：采用干式+濕式組合式處理方式，專業處理實驗室復合型尾氣，針對性強，處理效果顯著，確保達標排放； ● 干式處理段 1、干式處理段采用高碘值活性炭對污染物進行吸附處理，吸附容量和吸附速率更高，最大程度延長活性炭使用壽命及更換周期； 2、采用模塊化活性炭碳盒設計，方便活性炭更換及去除活化。 ● 濕式處理段 1、濕式處理段通過兩級專業配制的吸收液吸收：無機廢氣吸收液吸收HCI、HNO3、 H2S等無機污染物+有機廢氣吸收液吸收有機污染物，可同時處理無機污染物和有機污染物，輔以智能加藥和智能排污系統，節省運行維護成本； 2、充分考慮實驗室采用變風量排風系統的特點，采用變頻泵浦設計，根據排風風量，噴淋水泵智能變頻控制，節能減排； 3、選用低風阻、高強度填料，兩級除霧器設計，確保系統高效運行。 ■ 可根據具體實驗單元及實驗樓尾氣排放種類針對性地配置不同的廢氣吸收液； ■ 設備尺寸及重量可根據定制設計，滿足排放標準的同時，滿足實際安放空間； ■ 整個廢氣處理過程安全、環保、穩定且無劇烈的能量轉換； ■ 在線管道靜壓檢測，實現對排風機的智能變頻控制，具有正常、節能、緊急三種運行模式，同時可與實驗室房間控制器進行通訊，實現智能連鎖（工作狀態與模式）； ■ 標配Modbus開放式通訊協議（5G通訊模塊），便捷接入BMS系統和智能物聯網； ■ 實時在線監測，保證處理達標，必要的情況下可以與生態環境主管部門的監控設備聯網，保證監測設備正常運行并依法公開排放信息。 智能組合式廢氣處理裝置均配備埃松自主開發的智慧管理系統，并采用7寸全觸摸液晶顯示屏進行就地管理，將廢氣處理裝置的運行參數更加直觀的展示出來，方便管理人員運行維護，保證系統運行安全可靠。 7寸全觸摸液晶顯示屏，實時顯示： · 各分級處理段、排風機運行狀態及壓差； · PH、TVOC、鹽度； · 溫度（室外及噴淋液溫度）、濕度； · 處理風量、空塔氣速、排放風速； · 噴淋泵浦運行頻率、運行狀態； · 管道靜壓、排風機運行頻率、運行狀態； · 各功能段及設施運行狀態。 項目案例

產品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓系統，融合邊緣計算，人臉識別，機器視覺，文本/證件識別，語音識別諸多 AI 技術，同時引入物聯網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯網綜合型實驗系統。 該款實驗箱由具有邊緣計算能力的單板計算機，高清晰畫質視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯網基礎部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓所需的輔件。 該款實驗箱是針對新工科“人工智能”專業研發的，具備創新，先進，實踐性強等特點，適用于人工智能，計算機，電子，信息工程，自動化等相關專業。 產品特點： 該系統引入科大訊飛語音技術，百度 AI OCR 技術，可運行在邊緣計算機上實現通用文字識別，證件/票據識別，語音識別等 AI 應用，比如身份證識別，戶照，銀行卡，營業執照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 提供物聯網傳感器，無線網絡模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構成 AI人工智能和物聯網的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進行 AI 人工智能物聯網的應用擴展開發。 基于安卓系統的 AI 人臉識別技術 提供人臉識別的開源安卓工程包，實現靜態，動態下的人臉特征采集，特征分析，對比等人臉識別功能。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 基于 ARM 架構 Cotex-A72 六核處理器，內建強大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數據處理，流暢運行 AI 應用軟件。 硬件一體化設計，高度集成，易于設備的維護實驗所用到的硬件，均布署在實驗主板上，一對 N 供電模式，各單元相互獨立，模塊化設計。

IBV以基于數字孿生的三維虛擬化技術為基礎，以數字化、可視化、智能化理念為目標，通過直觀、動態的形式，展示園區各類建筑及設備的空間分布、運行狀況和統計數據，實現對園區從宏觀到微觀的全方位展示與管理。

DanaStudio 基于 B/S 架構，底層可對接通用的大數據底層平臺，經歷了多個大數據項目考驗，是一款穩定、高性能的技 術服務平臺。DanaStudio 作為數據智能工具中臺，與底層大數據平臺可靈活適配，適配不同數據規模環境，支持 GB 級 別數據量的單機業務數據庫場景、TB 級別 MPP 分布式數據庫場景，也支持 PB 級別 Hadoop 離線數倉大數據處理場景。 DanaStudio 采用前后端分離架構，后端服務支持微服務化管理，便于運維和管理。

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。    

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樂普樂吉智能凈化試劑柜是針對實驗室、試劑庫等存儲場所的有害化學試劑及揮發性試劑設計制造的一款自循環式智能存儲設備，柜體搭載了智能分子級凈化裝置，通過凈化裝置過濾柜內化學品氣化產生的有毒有害蒸汽，幫助實驗室操作人員減少對有毒有害化學氣體的直接接觸。 智能凈化試劑柜由柜體、層板、化學高分子過濾裝置/活性炭過濾裝置、微電腦液晶控制面板、室內環境檢測、環境數據顯示、超靜音風機、風機調速器等零部件組成。