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產品詳細介紹該產品結構及工作原理：該產品主機由超靜音，濾微塵的真空吸塵器（又名化毒、消煙、吸塵裝置），通過伸縮管（或直管）連接專用刷頭組成。該設備采用目前世界最先進的“真空靜音吸塵,離心水膜凈化”原理。在引風機的作用下，刷下的粉塵全部被吸走，并經該機多次離心除塵和水膜除塵，直到粉塵全部吸到水里去,無二次污染后，排出機箱外。如果在過濾液中加入適量“84”消毒液或“過氧化氫”溶液，對吸入該機空氣中流感和甲流感病毒（H1N1）將有強烈的殺滅作用。用戶心聲：★ 通過使用培源牌黑板真空吸塵裝置，發現該裝置具有環保性能，同時也達到了“一刷便凈，一塵不飄”的效果。對預防教師職業病確有好處。成都市列五中學        屈老師★ 該設備經我校使用，確有“一刷便凈，一塵不飄”的效果，吸力大、聲音小、使用方便、有利于師生身體健康。玉林中學  胡老師      ★ 通過使用該產品，我認為該產品的優點是：環保。大大降低教師們由于粉塵而感染的呼吸道疾病，使教師有了一個舒適的教學環境，使學生有一個安靜而干凈的學習環境。四川愛華學院   秦老師★培源牌可以有效避免粉塵對師生身體健康的危害, 效果明顯。成都樹德中學   程老師（女）★培源牌黑板吸塵器，在我縣部分學校安裝使用，其一刷便凈，一塵不飄的效果得到公認，粉筆灰吸到水里去了，不需更換塵袋，深受師生喜愛。   潼南恩威職業中學    陽老師★培源牌黑板吸塵器，刷得凈，吸得凈，好用，希望大力推廣。崇州市崇慶中學     沈老師  ……

成都市培源科技開發有限責任公司，簡稱：培源科技。公司辦公地位于成都金牛高新產業園區科興北路19號，注冊資金300萬元人民幣，是具獨立法人的科技型企業。公司以國內外以及成都市老科協200多名卓有建樹的知名專家為依托，瞄準目前社會迫切需要和未來世界必然需求，實行“綜合性跨學科，集成性多學科”的研究和開發，其環保方面的核心技術比肩國際知名企業水平。其中一項目：環保教具---無塵黑板及核心設備，可使普通教室升級為健康教室。這在多媒體和液態筆不能主動捕捉粉塵pm2.5和中央強調預防近視的前提下, 使用該設備，正好彌補其不足。  2014年10月18--20日，我公司攜無塵黑板及核心設備參加中國科博會，受到中央視臺記者專題采訪報道，讓國內外人民看到了該產品的推廣使用，給教育界和師生帶來的環保健康和預防近視的好處從此，培源品牌美名遠揚，產品遠銷省內外。公司擁有空氣凈化，生態農業，高效節水和污水減排方面的世界領先技術和核心技術。已獲18項國家專利，曾獲國家級發明獎1項。公司在國內最先提出環保教具這個概念，主張:傳統與現代化結后,環保與高科技兼容。先后發表重要論文和文帖106篇，比如：《一位教師的心靈獨白》等（點擊可查看）。詩詞《水調歌頭.黑板凈塵器》等（點擊可查看）。最先發明并開發出了相關產品，且引爆了這個行業,帶來了明顯的環保效益，社會效益和經濟效益。 其中《關于教師職業病預防的對策研究》的學術課題，獲成都市錦江區科信局2012年軟科學項目立項支持。《環保教具---無塵黑板及核心設備》，獲成都市科技局2012年企業自主創新項目立項支持。目前為止，公司生產的培源牌《黑板凈化吸塵器系列》《教學板系列》、《看板系列》、《黑板凈化吸塵器系列》、《鋼質講臺系列》、《水洗空氣凈化器系列》產品，已銷往四川、重慶、云南、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣州、陜西、河南、河北、哈爾濱等26個省、市、地區（點擊可查看），得到廣大師生的歡迎和高度贊揚（點擊可查看）。公司不僅能提供高科技，性價比高的產品，且具備招投標所需的手續，比如：專利證、檢測報告；發明獎證書；ISO9001質量管理體系認證、ISO14000環境管理體系認證、ISO8001職業健康管理體系認證、CE歐盟認證,3C安全認證  

山東銀光鈺源輕金屬精密成型有限公司位于臨沂市費縣經濟開發區，是山東銀光化工集團旗下的鎂鋁合金新材料深加工企業。公司注冊資本1.11億元，占地面積15.6萬平方米。 公司通過TS16949:2009、ISO14001:2004、OHSAS18001:2007體系認證。公司擁有280-2500T壓鑄機14臺(其中900-2500T全自動壓鑄島7座)，JSW半固態觸變成型機2臺，680-2000T擠壓機11臺，并配備鎂鋁合金熔煉爐以及各類數控加工設備300余臺（套）。公司擁有X光無損探傷機、三坐標檢測機、金相分析儀、硬度試驗機、強度試驗機、直讀光譜儀等檢測設備。 公司主要生產汽車零部件、航空高鐵產品、3C產品、鎂合金型材、犧牲陽極等。

本發明公開了一種應用于智能配電網的雙有源橋直流變換器軟啟動控制方法，先解鎖原邊全橋，閉鎖副邊全橋和外移相角的閉環控制，原邊全橋采用斬波控制，開關管Q3和開關管Q4以50％的占空比互補導通，開關管Q1和開關管Q2采用變占空比控制，并且每個開關周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅動開關管，且開關管Q1和開關管Q2的占空比都增至0.99時，解鎖副邊全橋及外移相角的閉環控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩定完成啟動過程。本發明有效抑制雙有源橋直流變換器在啟動過程中的電流過沖，保證電流的正負對稱，降低對開關管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現象，降低變壓器的容量、體積和成本。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本發明多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法屬于復雜曲面零件精密加工領域，特別涉及多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法。本發明對復雜曲面零件進行約束源分析，先確定零件類型，根據目標曲面最終面形的約束源類型，分析約束間的耦合作用機理，建立約束源之間的耦合關聯模型，以滿足性能指標為目標，找出對目標曲面的面形起決定作用的以性能指標為驅動的性能相伴曲面，確定通過調整幾何約束以滿足性能要求的修磨補償方法，求得目標曲面各點區域的加工余量分布，最終確定滿足性能指標的目標曲面精確面形。本發明提高了該類復雜曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同時滿足幾何要求和性能要求。

該項技術主要解決城市污水處理廠的污泥產生 量大和處理成本高的問題。通過增加專門設計的厭 氧反應器將傳統工藝改造為新型的MOSA工藝，從 源頭減少污泥的產生量。污泥減量化效果可以達到 30%，投資償還期在4年左右。2014年開始在佛山 鎮安污水處理廠建立了 1 0萬噸 /天處理規模的示范 工程，目前已經穩定運行，兩期工程各自穩定達到 34.5%和27.8%的污泥減量化效果。

本發明提供了一種魚源抗菌肽hepcidin突變體及其應用。本發明通對魚源抗菌肽hepcidin的氨基酸序列進行空間結構分析，將其25個氨基酸中的3處氨基酸進行突變，獲得一種新型魚源抗菌肽hepcidin突變體，使其抗菌效力獲得顯著提高。在此基礎上，選用畢赤酵母偏愛密碼子，人工合成新型魚源抗菌肽hepcidin突變體基因，克隆于畢赤酵母中表達，獲得新型抗菌肽重組酵母菌株，并將發酵規模放大到發酵罐水平，實現抗菌肽產品的高密度發酵和高效表達。發酵液進一步純化后可制成粉劑、液體等抗菌肽制劑，用于水產動物飼料添加劑或水產動物疾病的預防和治療制劑。

本發明涉及藥物化學領域，具體而言，涉及升麻素苷作為髓源性抑制細胞(Myeloid-derivedsuppressorcells，MDSCs)抑制劑的用途，即升麻素苷在制備髓源性抑制細胞抑制藥物中的應用。升麻藥材取自升麻，大三葉升麻與興安升麻的根狀莖。性涼；味甘辛微苦；歸肺、脾、胃經。主要功效：發表透疹，清熱解毒，升陽舉陷。關于升麻素苷目前研究主要集中在它對心血管系統的作用、鎮靜、抗驚厥作用、解熱降溫作用、對平滑肌的作用。研究表明升麻素苷可以劑量依賴性的抑制MAPK，NF-κB，JAK2/STAT3信號通路的激活進而抑制iNOS，COX-2和前列腺素E2(PGE2)的表達和TNFα，IL-1β和IL-6的產生。本發明提供了升麻素苷作為髓源性抑制性細胞(Myeloid?derivedsuppressorcells，MDSCs)抑制劑藥物中的應用。研究結果顯示升麻素苷可以抑制機體MDSCs的產生和募集活化，并且提高CD3+CD8+T細胞的含量，從而提高機體的免疫調節能力，其不僅適用于制備抗腫瘤藥物，而且適用于自身免疫性疾病，感染性疾病，炎性介導的組織損傷等藥物的制備。除此以外，升麻素苷能夠