新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

產品詳細介紹InertSustain NH2是在新型硅膠基質上鍵合了氨丙基的氨基柱，與市場上商品化的氨基柱相比，具有超高的穩定性。氨基柱主要用于反相分離模式無法分離的化合物，例如糖類或者維生素E。然而，保留時間偏移是一個長期存在的問題，由于采用了新型硅膠，InertSustain NH2可提供超好的重現性和穩定性，從而保證定性和定量結果的準確性。 物性參數硅膠 : 新型硅膠 鍵合相 : 氨丙基 孔徑 : 3, 5 μm 封端 : None 表面積 : 350 m2/g 含碳量 : 7 % 孔徑 : 100 ? (10 nm) 對應USP編號 : L8 孔體積 : 0.85 mL/g pH范圍 : 2～7.5 各品牌氨基柱穩定性比較通過麥芽糖的保留時間比較市場上幾種商品化的氨基柱。如下圖實驗結果表示，InertSustain NH2顯示出更高的穩定性。麥芽低聚糖分析InertSustain NH2 分析柱InertSustain NH2 保護柱柱芯

產品詳細介紹詳細信息Inertsil SIL-100A:Inertsil SIL-100A采用我公司獨有的硅膠合成技術制作的理想的球狀硅膠，填料表面金屬殘留量極少，表面積以及微孔徑都得到控制。常規分析正相硅膠柱，用于極性較大化合物的分離分析，可獲得尖銳峰，色譜柱間重現性好，可實現穩定的正相分析。色譜柱參數：※基體：3系列高純度硅膠※粒徑：5μm、5μm※微孔徑：100?※化學鍵合基團：無※端基封尾：無※含碳量：-※USP號：L3訂貨信息：5μm 長度/內徑(mm) 2.1 3.0 4.0 4.633 5020-04311 5020-04321 5020-04331 5020-0434150 5020-04312 5020-04322 5020-04332 5020-0434275 5020-04313 5020-04323 5020-04333 5020-04343100 5020-04314 5020-04324 5020-04334 5020-04344150 5020-04315 5020-04325 5020-04335 5020-01711250 5020-04316 5020-04326 5020-04336 5020-01712

產品詳細介紹SPE-8數控固相萃取儀詳細介紹 SPE-8數控固相萃取儀配備了大容量進樣系統，使大容量前處理變得更為方便，無需隨時關注儀器運行，讓操作員有更多時間處理其它事務。   SPE-8數控固相萃取儀特點 1、精確控速，單道流速0.01-7ml/min，支持大體積進樣和正壓洗脫，避免交叉污染 2、無級數控操作、LED數字顯示、可通過數字顯示轉速確定流速，并有定時功能； 3、耐腐蝕頂板，機箱磷化和多層環氧樹脂噴涂處理； 4、機箱結構方便維護； 5、多通道，小柱接頭耐酸、堿、有機溶劑、氧化劑腐蝕； 6、美國專利技術電機，采用高精度數控技術，低能耗、低噪音； 7、數控泵管采用美國原裝長壽命管材； 8、操作簡單，單人操作可同時進行1-8個樣品的處理，大大提高工作效率； 9、萃取速度一致性好、控制調整方便； 10、密封性好，穩定性強，轉速與流速呈良好線性關系。 SPE-8數控固相萃取儀標準配置 - 主機1臺 - 正壓洗脫專用架（24道）1套 - 進口數控泵管1包（8條/包） - 備用國產數控泵管1包（8條/包） - 備用小柱接頭2個 - 3ml正壓洗脫導流接頭1包（8支） - 6ml正壓洗脫導流接頭1包（8支） - 3ml大體積進樣接頭1包（8支） - 6ml大體積進樣接頭1包（8支） - 廢液管1包（8條）

產品詳細介紹號碼一一對應進行連發電機模擬負載箱/三相交流負載箱 HB-LOADBANK負載箱功能簡介及操作方法 一． HB-LOADBANK負載箱概述 HB- LOADBANK負載箱是檢測柴油發電機組、大功率UPS、逆變器、開關電源等電源設備實際帶載能力的重要檢測設備。 二． HB-LOADBANK負載箱功能介紹 HB- LOADBANK負載箱有兩種操作模式：1.使用遠程控制柜操作。2.本地控制面板操作。在使用遠程控制柜或本地面板對負載箱進行各項操作時，有相對應的指示燈對每步操作進行指示。 本負載箱為交流測試負載箱，測試電阻元件由上百個鎳鉻電阻絲組成。 電阻絲在進行負載測試時，由風機強制冷卻以保證其正常工作。負載箱設有風向開關（AFS）保護，錯誤的風向將阻止負載的投入。 風機采用三相電機，電機采用星形連接，風機電源由負載測試電源或獨立電源提供。電機功率為4kw，轉速為1470轉/分。 設有一個溫度傳感器，安裝于負載箱頂部，配套有一個調節溫控器。調節溫控器位于控制單元內，工作范圍是0-400℃可調（設定值90℃）。當負載箱內部溫度超過溫控器設置的限值后，將脫開負載。 控制回路電源由負載測試電源提供。連接負載電源時注意：正確的相序A—B—C—N，錯誤的相序連接將使風扇反轉，無法進行加載工作。 三． HB-LOADBANK負載箱遠程控制柜操作簡述 該負載箱配套有一遠程控制柜，遠程控制柜上有 “風機開關”、“負載控制開關”各1個,檔位的加/減“負載開關”共計11個檔位開關，并對應有13個指示燈,另有遠程控制指示燈一個。 當測試負載電源送到接入母排后，負載箱進入工作狀態。閉合“風機開關”，風機指示燈將變亮，等待2s后，閉合“負載控制開關”，加載指示燈亮后，方可正常加載。 每檔“負載開關”閉合后，其相應的負載指示燈都將變亮，“負載開關”斷開后，指示燈熄滅 四． 操作前檢查 1. 觀測發電機的輸出電壓。（確認輸出電壓是否為400V，如果為380V， 則每檔的功率需要相應的調整）。 2. 觀測發電機的輸出功率。 3. 確認接線端子上連接相應平方數的電纜。 4. 確認連接合適的接地保護電纜。 5. 確認進、排風通道清潔，場地通風良好，確認排風通道排出的熱空氣不會進入進風通道產生 循環。 6. 閉合風機開關，啟動風機，如果風吹向進風口，則電源的相序接錯，需調整相序。 7. 閉合負載開關，負載可用指示燈變亮。 五． 操作步驟： 1. 步進操作 （1） 檢查所有負載開關是否在斷開位置（負載指示燈熄滅狀態） （2） 閉合風機啟動開關（風機指示燈亮），觀察風向，確定風向無誤。 （3） 啟動負載開關（負載指示燈亮），根據實際需要加載步進開關。 （4） 根據實際需求加載，每閉合一擋負載開關，對應的負載指示燈變亮。 （5） 加載結束，先斷開負載開關，對應的負載指示燈熄滅。 （6） 保持風機工作，持續1-2分鐘，確定負載箱完全冷卻。 （7） 斷開風機開關（風機指示燈熄滅） 2、突加突減操作 （1） 閉合風機啟動開關（風機指示燈亮），觀察風向，確定風向無誤。 （2） 根據實際需求加載，每閉合一擋負載開關，對應的負載指示燈變亮。 （3） 啟動負載開關（負載指示燈亮），突加負載完成。 （4） 突加步驟完成后，直接關閉負載開關，突減步驟完成。 （5） 突加突減操作完成后，保持風機工作，持續2-3分鐘，確定負載箱完全冷卻 （6） 關閉風機開關。 （7） 建議作突加突減負載測試時，使用單獨的外接電源而不是使用測試電源。 注意：負載箱不提供過載或過流保護,不要在無接地保護的情況下，操作負載箱；必須在門關的狀態下操作負載箱。 六． 負載箱與負載箱遠程控制柜的連接 負載箱與負載箱控制柜之間使用 19根RV-ZR型1mm2電線進行連接，連接時按端子排的接即可。端子排布方式見圖紙。 負載測試電壓 三相AC 0-400V /單相AC 0-600V 負載頻率 50HZ-60HZ 負載功率因數 阻性：1.0（感性、容性0.3-1.0特殊規格根據要求定制） 負載額定功率 功率分段 型號 外形尺寸 5KW 1、2、2 HB-ACT/S5K 350*430*700 10KW 1、2、2、5 HB-ACT/S10K 650*430*700 20KW 1、2、2、5、10 HB-ACT/S20K 650*580*700 30KW 1、2、2、5、10、10 HB-ACT/S30K 850*580*700 50KW 1、2、2、5、10、10、20 HB-ACT/S50K 1200*580*700 100KW 10、20、20、50 HB-ACT/S100K 1500*700*700 200KW 10、20、20、50、100 HB-ACT/S200K 1500*700*1000 500KW 10、20、20、50、100、100、200 HB-ACT/S500K 1800*1400*1400 工作電源 單相 AC 220V或三相380V 控制方式 手動控制 冷卻系統 干式自冷、強制風冷兩種冷卻方式 負載功能選擇 測量儀表（電流、電壓、功率、功率因數），精度：0.5級 負載配選 1、遠程控制/電腦控制 2、功率連續步進（高精度連續可調） HB-DC直流可調負載箱系列 負載測試電壓 DC 2V/5V/12V/24V/30V/36V/48V/110V/220V/440V/600V/800V 負載額定功率 功率分段 型號 外形尺寸 5KW 1、2、2 HB-DC5K 350*430*700 10KW 1、2、2、5 HB-DC10K 650*430*700 20KW 1、2、2、5、10 HB-DC20K 650*580*700 030KW 1、2、2、5、10、10 HB-DC30K 850*580*700 50KW 1、2、2、5、10、10、20 HB-DC50K 1200*580*700 100KW 10、20、20、50 HB-DC100K 1500*700*700 200KW 10、20、20、50、100 HB-DC200K 1500*700*1000 500KW 10、20、20、50、100、100、200 HB-DC500K 1800*1400*1400 工作電源 單相 AC 220V或三相380V 控制方式 手動控制 冷卻系統 干式自冷、強制風冷兩種冷卻方式 負載功能選擇 測量儀表（電流、電壓、功率、功率因數），精度：0.5級 負載配選 1、遠程控制/電腦控制 2、功率連續步進（高精度連續可調）

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：

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于門限的低復雜度MPA算法， 該算法通過設置置信度門限來及時對可靠的碼字進行譯碼，或對發送概率極低的碼字進行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復雜度。

本發明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關的計算效率，增強高維模糊度降相關的能 力。其次為了得到降相關能力較強的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數矩陣要 獲取較小的整數值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協方差矩陣的行向量按內積大小進行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內積大小進行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運算移至在求 Z 矩陣時取整，可以避免算法迭代過程中反復取整而引起 的誤差累積，解決算法發散的問題，從而進一步提高并行 LLL 算法的計算效率和穩定性。 

本成果針對空間目標的運動特征，通過研究目標距離徙動軌跡與 等效運動模型，構建了一個欠定的運動方程組，基于全局炳最優化準 則求解出目標運動參數，提出了一種全新的距離對準算法。實驗結果 表明該算法具有較高的準確性，更重要的是，距離對準過程中不會引 入距離像隨機偏移誤差和高頻相位誤差，這也是應用大轉角高分辨成 像方法的前提條件。