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產品詳細介紹 特別推薦---  音質柔美  容量巨大  易變音樂  經久耐用 停電百年  程序不亂  停電數年  繼續走時 四行中文  動態顯示  操作過程  步步提示  編程輕易  特快速度   功　能　特　點:  　◆具備原數碼音樂程控儀（SPCM-0）所有功能； 　◆易掌握，好使用，四行中文步步提示； 　◆換音樂，極簡單，拔下SD卡或U盤插到電腦下載； 　◆音質美，容量大，最大2G容量可存儲數百首優質音樂； 　◆智能高，管理便，雨天停播操場音樂！停播音樂可由用戶指定； 　◆性能好，功能強，自帶四路開關可作分區廣播；二十多套程序夠君選用！ 　◆可脫機，可遙控，兼備電腦編程和脫機編程功能，可配8路千米遙控器進行遙控； 　◆編程快，操作易，電腦編程速度達每分鐘數十條程序，領先業界較好地解決編程費神難題！ 　◆功放智能管理，全自動開啟關閉功放，延時關閉、預熱開啟時間任意設定，最大限度保護功放設備，方便設置維護； 　◆分區器功能，可作為功放分區器使用，且可以選擇自動或手動音頻分區，以方便音頻的按區域分配播放，以適應不同的播音場合，方便播放管理； 　◆定時開關功能（四路，可擴展），可自動控制報警設備、抽水設備、燈光設備等各種用電設備； 　◆定時轉播收音機、 DVD機、英語廣播，滿足學校日常播音及特殊播音的需要； 　◆同一首歌曲可連續多次播放 , 不同歌曲也可組合連續播放播放，連播曲目達20首； 　◆不使用轉動的機械易損件，經久耐用； 　◆可應約提供無線遙控功能； 　◆兼有機械電鈴控制功能，音樂鐘聲或機械電鈴，任君選擇； 　◆停電百年， 程序不亂； 停電數年， 繼續走時！ 技　術　指　標：  ☆各種動作的最少時間間隔為 1 分鐘； ☆要求交流電源電壓范圍： 180V ～ 240V ； ☆保險管規格：￠ 5 × 20mm 250V 1A ； ☆平均靜態耗電功率：≤ 10W ； ☆計時誤差≤ 1 秒 / 天； ☆各路開關輸出觸點容量：交流 220 伏 3 安； ☆雨天停播操場音樂數最多可編 16 首，可由用戶自行指定哪些音樂列為雨天音樂； ☆點播 MP3 音樂最多 699 首（視容量而異）； ☆本儀共可編 4640 條時間程序，分二十九套，可任意挑選使用，見“使用說明”）； ☆功放預熱時間 2 ～ 99 秒可調； ☆信號輸入：≤ 1000mv ； ☆信號輸出：弱≤ 33mv ，強≤ 1000mv ； ☆監聽音量分四級控制（可設置靜音）；

產品詳細介紹適用于煤炭、電力、化工、冶金、水泥、地質勘探和醫藥、科研等行業和部門進行工業分析。煤質化驗時，能嚴格按照國標GB212、GB5447、GB5449有關規定，自動完成慢灰、快灰、羅加指數、粘結指數、揮發分等測定。

諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內的新能源及傳統電力系統。 項目主要功能包括：自適應迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計算其諧波含量；計量各個諧波/間諧波成 分的四象限電能計量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數設定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環顯示功能，可通過 RS-48

研究目的和意義機器學習和人工智能已成為當今最熱門的技術之一。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能作為國家重要發展戰略之一。人工智能已經成為信息技術時代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯網行業、金融行業、傳統制造業、政務民生、公安警務等各行各業都在積極向人工智能領域轉型升級，利用人工智能先進技術提升智能分析和輔助決策能力，

切割問題和裝填問題在學術界屬于一類經典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應用最為廣泛，相關求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。

本實用新型提供一種新型智能護理用收納車，包括車體、垃圾放置區及藥品放置區，車體內還設有存儲柜，垃圾放置區與存儲柜之間設有隔板，垃圾放置區內設有兩個垃圾箱，垃圾箱上設有第一傳感器，垃圾箱下端設有齒輪驅動機構，用于驅動垃圾箱伸出或收回車體；存儲柜內壁上環設有若干圈滅菌裝置；藥品放置區包括若干常用藥品區和特殊藥品區，各常用藥品區上分別設有第二傳感器和提醒裝置，車體上還設有控制單元；本實用新型的結構設計、功能區分類更合理，通過過垃圾放置區的優化設計大大節省了垃圾箱放置區占用的空間，提高收納車的空間利用率，并且實現了智能操控，豐富了收納車的功能性。

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：

智能蜜網技術是一種新興的基于主動防御的網絡安全技術，目前日益受到人們的關注，發展前景廣闊。蜜罐是一種網絡安全資源，它通過監視入侵者的活動，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術、使用的工具以及入侵的動機， “知己知彼, 百戰不殆”,只有在充分了解對手的前提下, 我們才能更有效地維護互聯網安全，而蜜罐和蜜網技術為捕獲黑客的網絡攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎。 智能蜜網技術可應用于政務網站、企業網站監控等網絡安全和信息安全監控等領域。在2013年“棱鏡時間”的曝光后，中國對信息安全保障的重視程度也達到前所未有的高度。在網絡安全的倒逼下，行業發展正迎來政策蜜月期，相關扶持政策有望陸續出臺，信息安全市場將進入快速發展期。 智能蜜網項目以數據捕獲和分解，用戶上網行為模擬和惡意代碼分析為核心。開放真實的web服務，FTP服務，telnet服務等。系統包含數據存儲，智能分析，被動蜜網，主動蜜網，模擬用戶子網，郵件子網，連接控制，數據捕獲，管理區域等9個模塊。 蜜網服務數據有一定的吸引力，吸引黑客對蜜網的攻擊。蜜網中預留一些操作系統和服務的漏洞，來實現攻擊誘騙。在黑客不察覺的情況下，收集攻擊方式和惡意代碼樣本。 模擬用戶的正常上網行為，訪問web服務，FTP下載，訪問郵箱等等，收集一些惡意腳本和惡意代碼。搭建真實的郵件服務器，并在互聯網上傳播該服務器的郵箱地址，引誘惡意郵件發送者向該地址發送帶有惡意代碼的郵件。 URL獲取與分析模塊通過可配置的多種途徑自動獲取URL，以自定義格式保存為中間結果，再統一由相應程序保存到數據庫中。之后對數據庫中的URL進行篩選和判斷，得到最終的惡意URL。

智能蜜網技術是一種新興的基于主動防御的網絡安全技術，目前日益受到人們的關注，發展前景廣闊。蜜罐是一種網絡安全資源，它通過監視入侵者的活動，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術、使用的工具以及入侵的動機， “知己知彼, 百戰不殆”,只有在充分了解對手的前提下, 我們才能更有效地維護互聯網安全，而蜜罐和蜜網技術為捕獲黑客的網絡攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎。智能蜜網項目以數據捕獲和分解，用戶上網行為模擬和惡意代碼分析為核心。開放真實的web服務，FTP服務，telnet服務等。系統包含數據存儲，智能分析，被動蜜網，主動蜜網，模擬用戶子網，郵件子網，連接控制，數據捕獲，管理區域等9個模塊。蜜網服務數據有一定的吸引力，吸引黑客對蜜網的攻擊。蜜網中預留一些操作系統和服務的漏洞，來實現攻擊誘騙。在黑客不察覺的情況下，收集攻擊方式和惡意代碼樣本。模擬用戶的正常上網行為，訪問web服務，FTP下載，訪問郵箱等等，收集一些惡意腳本和惡意代碼。搭建真實的郵件服務器，并在互聯網上傳播該服務器的郵箱地址，引誘惡意郵件發送者向該地址發送帶有惡意代碼的郵件。 URL獲取與分析模塊通過可配置的多種途徑自動獲取