产品详细介绍 彩色液晶智能型空气洁净屏 采用日本AIR TECH株式会社先进的无尘/无菌设备设计理念与制造专业技术, 日本进口流水生产线，由日本AIR TECH株式会社控股的台资企业生产制造的原版设备。产品的彩色LCD(液晶)智能控制器、风动系统、风速监控系统、空气过滤系统等核心部件均采用国际知名品牌。产品在结构与工艺、选材与智能控制、功能与质量等方面引领国际先进水平。轻松产生无尘/无菌清新空气。 功能特点： ◆ 设备故障报警；过滤器更换报警；温湿度显示；室内舒适度指数5星级显示；空气质量等级5星级显示；颗粒物、甲醛、苯、氨、TVOC综合检测显示；24小时任意定时开关机；根据检测污染物含量全自动智能控制设备风量；配备S323/485通讯接口可实现远程监控。 ◆ 采用纳米与生物活性酶双重抗菌及高能物理等先进技术创造无尘、无菌清新环境：防霉菌、消毒抗菌、去除有害气体、消除异味、补充茶清新空气、抑制微生物繁殖生长。设备为低碳零排放、无二次污染的环保产品 ◆采用日本原厂获国家（国际）专利的滤材，精密除尘/有害气体去除率高：对一氧化 碳（CO）、甲醛(HCHO)、氨（NH3）、苯（C6H6）、臭氧（03）、二氧化硫（SO2）、 二氧化氮（NO2）、甲苯（C7H8）、二甲苯（C8H10）、总挥发性有机化合物(TVOC) 等吸附分解、氧化降解效果显著 ◆出风口洁净度为100级；出风口面积：0.5 m2，据地面1.5m高。气流组织方式多样， 抗阻挡能力强，有效地保障室内空气流通顺畅 ◆ 设备操作简便、自控性及运行安全性能高；移动灵活、多台设备可组合成无菌式和微生物污染除去式净化屏蔽墙（或空间），实现局部层流净化消毒 技术规格及相关要求： 1、品牌：北京远大博文科技 2、设备参考《博物馆藏品保存环境试行规范》空气质量标准设计，为文物库房空气治理专用设备。洁净度及污染气体消除率完全符合相关标准值。 3、气流组织形式：洁净通过型(D型：后进风前出风)；一款两用：在同一台设备上D型与B型（前进风前出风）相互转换；A型与C型相互转换。(A型、B型、C型、D型4种型号齐全) 4、设备的污染气体去除效率：甲醛(HCHO)：92.8%、氨（NH3）：91.0%、苯（C6H6）：91.2%、臭氧（03）：91.3%、二氧化硫（SO2）：98.8%、二氧化氮（NO2）：97.6% 甲苯（C7H8）：84.9%、二甲苯（C8H10）：84.7%、总挥发性有机化合物(TVOC)：85.0%（提供9种常见污染物去除率国家级以上第三方检验报告） 5、设备运行安全稳定性：风速计（安全指示灯）检测过滤器饱和更换或清洗功能；电机过载保护设计。 6、初效过滤器：15MM厚超透气无纺布抽屉式设计，无需工具手工提拉即可轻松更换清洗初效滤材。 7、760mm*610mm*50mm厚高效过滤器滤材配置：抗菌除臭静电纤维网、纳米银离子、除臭氧分解触媒、蜂窝活性炭、溶菌酶、冷触媒LTC-S及医疗级HEPA等功能性滤材； 8、设备过滤材料包含四种国家专利（提供专利证书复印件）、一种世界专利。 9、控制面板制式：三档调速控制器；过滤器饱和监测指示灯 10、过滤效率：@≥0.3μm ≥99.99%；灭菌效率：≥99.97% 11、标准工况：AC,单相220V/50Hz 功率80W 12、型号：YDAT-600，规格：890mm(宽)*100mm(厚)*1500mm(高) 13、净重：50kg 技术参数：

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

（1）建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准，构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心；应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据，应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据，无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。（2）自主研发了异构数据源多层次数据同步系统，针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据，通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ，数据层分布在客户端，服务器端运行映射层和执行层。（3）提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法，开发了煤矿生产综合管理系统集成平台，实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析，给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。

本发明公开了一种快速提取OSM数据中用户自定义多边形区域内路网的方法，该方法能够快速地将用户自定义的需要研究的范围外的节点和路段删除，最终得到用户自定义多边形区域内的OSM路网数据。目前从OSM数据导出的路网区域只能是矩形，本发明可以让用户自定义多边形研究区域，并快速地自动删除自定义多边形区域外的节点和路网，节省了用户先解析矩形范围的OSM数据再手工删除区域外的节点和路段产生的额外的时间和工作量，同时也避免该过程中人工操作可能产生的错误。

本发明公开了一种动态云服务请求下数据中心多能源的在线控 制系统，包括系统状态监控模块、负载调度模块和多源供能系统管理 模块，负载调度模块包括延时敏感型请求调度子模块和延时容忍型作 业调度子模块，系统状态监控模块用于每隔一段时间接收来自用户的 云服务请求，判断云服务请求是延时敏感型请求还是延时容忍型作业， 并在云服务请求是延时敏感型请求时将该云服务请求发送到负载调度 模块的延时敏感型请求调度子模块，在云服务请求是延时容忍型作业 时将该云服务请求发送到负载调度模块的延时容忍型作业调度子模 块。本发明能够优化数据中心供能系统的长期运营开销，并且不需要 提前获取任何系统数据或者假设任何的稳态分布。 完成人：金海、刘方明、邓维 

本发明公开了一种云服务分布式数据中心系统，包括系统状态 监控模块、负载接纳控制模块、负载路由分发模块、负载调度模块和 多源供能管理模块，系统状态监控模块用于获取来自不同用户的云服 务请求，记录云服务请求与云服务请求相关的信息，并将云服务请求 传送到负载接纳控制模块，负载接纳控制模块用于根据接收到的云服 务请求的数量选择部分云服务请求，并将这些云服务请求发送到负载 路由分发模块，负载路由分发模块用于将接收到的云服务请求分发到 对应的数据中心进行处理。本发明能够解决现有系统中存在的数据中 心供能系统的长期运营开销大，新能源供应不稳定、电价波动、需要 提前获取系统数据或者稳态分布的问题。 

一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法，包括根据夜间灯光亮度影像，计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割；利用灯光亮度、陆地表面温度与归一化土壤调节植被指数，构建增强型归一化不透水层指数；通过建立每一种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系，进行不透水层的提取工作。本发明较好地结合了多源遥感数据的优势，有效抑制了光谱混淆对于不透水层率估算结果的不利影响，为城市土地利用和环境变化监测提供了一种新的途径。

一、项目简介 本项目的研究，旨在揭示阻断网络下的不对称信息传播规律，创立社交多媒体大数据的感知与计算的新理论新方法，开发面向两岸热点事件的监控技术，搭建维护国家安全和两岸稳定的支撑平台。 二、前期研究基础 持续开展在社交媒体挖掘与舆情分析领域的应用研究，在计算

发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个