此实训台能满足AHK授课和考试标准化设计的多功能实训台，学生能在此平台上安装、接线、编程、调试等课程学习、实践和考试。面板上的三相四线制电源可为电机提供电源，强电和刷卡模块能够为学生安全用电提供保障。电源模块具有漏电保护、短路的功能。三相指示灯可以明确看出电路是否断路和缺相。提供一个三孔和两孔的相插座，方便学生外接实验检测设备。六路24V电源模块可直接给编程设备，传感器等提供安全供电。气源模块含有三种直径的气管孔径，可方便用于不同气动元器件同时调节气体压力。急停模块用于当设备处于安全隐患下能够快速切断设备主电源。同时实训台还配有电脑，提供学生自动化编程、画面组态等用途，显示器可360度距离调节。

根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、电子级混床等。全自动运行、自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H

根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、二级反渗透、EDI电除盐、电子级混床等。全自动运行自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H

产品详细介绍

1.占地面积小。设备可设于地面上，也可埋在地下，减少厂区占地面积。 2.一体化设备。方便操作，易于管理，且可连接在汽车上做成移动式一体化污水处理设备。 3.脱氮除磷。具有脱氮除磷能力，处理工业废水，城市污水的能力。

锂电池已经在手机、电动车和大规模储能广泛应用。商业化的锂离子电池正极材料主要是依赖于价格相对昂贵的钴（Co）和镍（Ni）元素的钴酸锂（LiCoO2）和高镍三元（NCM）正极。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。