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研發階段/n本成果通過研發一系列先進、高效的樣品前處理技術、被測物的衍生和檢測技術、國內外都不能購得的標準品等，建立了動物可食性組織中主要違禁藥物和常用藥物定量/確證方法22種，形成國家標準22項，獲得國家發明專利5項，涉及60種獸藥和豬、雞、牛的肉、蛋、奶產品。其中，11種方法達到國際領先水平，7種達到國際先進薦|或國內領先水平。這些成果正在全國的農業、食品衛生、檢驗檢疫等系統廣泛使用，產生了巨大的社會效益及經濟效益。技術水平：鑒定成果（成果鑒定號：農科果鑒字（2008）第17號，該成果總體達到國

機械裝備構件的輕量化和可靠性分析是機械裝備設計和制造永恒的主題之一，對于汽車行業來說，輕量化意味著節能環保，高可靠性意味著更高的安全性能；而對航空航天和國防軍事裝備構件來說，解決輕量化和高可靠性的問題更是迫在眉睫。機械裝備構件的輕量化不僅對節約成本、節能減排等方面有重要作用，而且對機械裝備構件設計和制造技術進步有著重要的意義。本項目針對機械裝備在加工過程中，主軸端出現較大變形以及機床在快速移動過程中立柱出現較大振動的現象進行分析研究，并對機床的結構和進給系統進行優化分析，使得機床主軸末端在加工過程中的變形量不超過0.01mm；將機床的一階共振頻率提高約30%，同時使得機床的重量下降約10%。

"本發明公開了一種基于數字圖像處理的鋼軌光帶異常自動檢測方法，采用數字圖像處理技術分析相機拍攝的軌道圖片并檢測其鋼軌光帶是否發生異常；利用圖像增強、邊緣檢測、直線檢測等方法初步定位圖像中鋼軌區域；然后通過模式識別、圖像分割、閾值處理等方法提取出鋼軌頂面光帶區域；最后，對所提取的鋼軌光帶區域進行統計、分析并識別出其是否發生異常。本發明可以高效、自動、智能的檢測鋼軌平穩性，有效地降低人力投入、減少檢測時間，并保障檢測的準確率，使得列車在高速運行時的安全得到有效保障。 "

產品詳細介紹意大利liasys全自動生化分析儀燈泡6V10W 9-35-0016-00電壓:6V功率:10W壽命：2000H適用于：意大利liasys麗莎/麗沙全自動生化分析儀

產品詳細介紹 電腦多元素一體化分析儀 JQ-9型JQ-9型電腦多元素一體化分析儀是國內最新的一款綜合性分析儀，一臺儀器即可滿足鋼鐵及其合金材料中的C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、V、Al、W、Nb、Mg、稀土總量、Co、As、Sn等元素含量的檢測，共設置有十個大通道，每個大通道內又分別設置有30個小通道，共可貯存300條工作曲線，原則上一套儀器可檢測300種元素，采用品牌電腦微機控制,并配備了電子天平，全中文菜單式操作,臺式打印機打印結果 ,可檢測的材料有:普碳鋼、不銹鋼、低合金鋼、中合金鋼、高合金鋼、生鐵、灰鑄鐵、球墨鑄鐵、耐磨鑄鐵、鋁合金等。主要技術參數★測量范圍：（因該儀器可檢測的元素較多，現以鋼中C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni等常見元素為例）   C：0.010～6.000%     S：0.0030～2.0000%    Mn：0.010～20.500%   P：0.0005～1.0000%   Si：0.010～18.000%    Cr：0.010～38.000%   Ni：0.010～48.000%  Mo：0.010～7.000%     ΣRE：0.0100～0.5000%   Mg：0.010～0.800%    Cu：0.010～8.000%     Ti：0.010～5.000%   Al：0.010%～15.000%  V：0.010～0. 500%......如改變測試條件，該范圍可相應擴大。測量精度：符合GB223.3～5-1988、GB223.68～69-1997、2008等標準。主要特點★在JQ-8型基礎上采用獨家開發的、具有知識產權保護的最新檢測軟件，確保了檢測結果的可靠性；★采用國際先進的多項式擬合曲線技術，增加了單點校正等先進的元素理念，自動調整零點、滿度；★各元素檢測報告一次性打印，不需將C、S的檢測結果分開打印，并可根據客戶需求設計各種材料牌號自動鑒別系統，可自動鑒別材料牌號；★一臺儀器可檢測鋼鐵中所有常規元素C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、Al、W、V、Nb、Fe、ΣRe、Mg、Co、Sb、As、Sn、Pb等；★采用品牌電腦微機控制，萬分之一克精度電子天平稱量，不定量稱樣檢測，臺式打印機打印檢測結果；★測試軟件功能齊全，能完全替代傳統化驗室的各項手工書寫工作，并可根據各單位實際需求，任意設置檢測報告格式，并可輸入任意檢測條件查詢歷史數據；★檢測功能龐大，標準配置即具備檢測300個元素的通道空間。

哈爾濱工程大學全自動生化分析系統采購項目競爭性磋商

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本發明公開了一種計及非共振傳輸的中頻動響應預示簡化分析方法，包括如下步驟：（１）將系統劃分成連續耦合的子系統；（２）計算子系統的模態；（３）計算相鄰子系統中特定頻帶內的模態間的耦合參數；（４）建立系統功率平衡方程，并計算子系統中頻動響應。本發明針對一種計及非共振傳輸的中頻動響應預示方法，提出了一種簡化分析方法，提高計及非共振傳輸的中頻動響應預示方法的

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。