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本發明屬于激光探針定量分析技術，具體為一種提高激光探針 分析精確度的方法，以利用多譜線比值法提高激光探針定量分析準確 度和精密度。該方法首先對被測元素和基體元素的多條譜線間的強度 比值進行優化，然后將優化后的一些強度比值作為定量分析模型的輸 入值，對模型進行訓練，使用訓練后的分析模型實現對被測物中被測 元素的定量分析。該方法自動去除不合適的譜線比值，只留下那些能 很好地反映被測元素含量信息和等離子體狀態信息的被測元素

天然氣水合物存在于高壓、低溫的環境中，傳統的實驗室可視化檢測需要配以耐高壓透明視窗，不但降低了壓力容器的耐壓范圍并且可視化效果也不理想。采用非光源性的可視化檢測技術——磁共振成像解決了這一難題。并且通過對天然氣水合物生成 / 分解過程圖像亮度的變化分析得到被測樣品中自由水的含量以及天然氣水合物飽和度。能夠對被測樣品中所包含的天然氣水合物資源量進行評價。技術指標如下，樣品管壓力 15MPa ；溫度控制范圍：常溫～ -15 ℃；樣品尺寸：φ 15mm ；圖像分辨率： 0.125mm /pixel 。

本發明公開了一種兩段式固體燃料分級反應動力學分析設備，包括分級反應發生裝置、耦連裝置、氣路裝置、爐溫控制裝置和分析檢測裝置，該分級反應發生裝置包括獨立設置的熱解反應器和焦炭氣固反應器，所述微型氣流床與所述微型流化床由帶斜度的通管相連，所述固體燃料顆粒在微型氣流床中發生熱解反應，隨后通過耦連裝置實現氣固分離，殘焦被脈沖氣流攜帶進入微型流化床中進行氣固反應，所述耦連裝置為采用帶篩板的旋轉截止閥門，通過氣相快速過程質譜儀和與其連接的計算機獲得氣固反應動力學參數。本發明可直接解耦固體燃料熱解及焦炭氣固反應過程，微型氣流床和流化床內溫度和氣氛均可獨立控制，反應裝置結構簡單、檢測結果精確。

1.應用化學，化學分析等專業專科以上學歷2.有實驗室相關工作經驗；3.參與中試生產線工藝優化實驗；4.執行實驗工藝方案，及時反饋狀況及結果；5.跟蹤產品工藝在生產線的執行狀況，及時反饋并糾正；6、跟進樣品的制作和工藝參數調整和修改。

產品詳細介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統是根據圖像識別原理來實現自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數分析，以及另加配件后可做發芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數或蟲卵計數（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內置支持網上在線升級的模塊。3、主要性能指標配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時成像分析10個玉米果穗、35個玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調整、觀察特性。1）．籽粒數分析速度、精度：自動數粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數粒誤差≤±0.1~0.4%，監視修正即達100%正確。具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數量在5000-10000粒。可根據實際需求自行創制一鍵自動分析向導，適用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農作物的自動精確考種，自動測出籽粒數、各籽粒的粒形參數（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時成像分析玉米果穗：10個/次/分鐘、玉米截面：35個/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數、粒厚、截面穗行數、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數據的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數據可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結果即現。5）．輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數，以確保100%正確。目標區的個性化計數：對工作區視野中任選范圍或矩形范圍內的計數。6）．分析數據導出：分析圖像結果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報表，統計分析結果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統 數量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統軟件質量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個 非人為損壞，質保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產廠家聯保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經銷商在當地找供應商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內存/ 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，運行環境Windows 10完整專業版或旗艦版）

東南大學分析測試中心原位X射線衍射儀采購項目 招標項目的潛在投標人應在江蘇省南京市鼓樓區鄭和中路118號D座16樓1612室（郵購）獲取招標文件，并于2022年06月13日 14點00分（北京時間）前遞交投標文件。

發明公開了一種基于關聯分析與關聯分類的蛋白質二級結構預測技術，以雙庫協同機制為基礎，將KDD*過程模型引入蛋白質二級結構預測問題中，KAAPRO方法以數據挖掘(知識發現)為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關聯規則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關聯規則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質二級結構的影響關系，從而提高了預測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規則的特性對純度較高的α蛋白質庫與β蛋白質庫進行關聯規則的挖掘，由此獲得的挖掘結果是精化的規則。D-CBA關聯分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個復合型度量來進行蛋白質關聯分類。在保證預測精度的同時，為生物學家對二級結構進一步分析提供了依據。

本發明提出一種隨機噪聲環境下基于對偶模態方程的動響應分析方法，包括如下步驟：（１）將聲固耦合系統中的結構和聲腔劃分成不同的子系統；（２）計算結構子系統和聲腔子系統的模態；（３）計算相鄰子系統中模態間的耦合參數；（４）建立耦合系統的對偶模態方程；（５）通過前置處理，獲得隨機載荷作用下，子系統模態上受到的廣義力載荷的互功率譜；（６）計算對偶模態方程，獲得所有模態的參與因子的互功率譜；（７）通過模態疊加，計算系統隨機聲固耦合響應。本發明提供的隨機動響應分析方法，是一種基于對偶模態方程的隨機噪聲環境下動響應分析方法，該方法把系統劃分成連續耦合的子系統，并用有限頻帶內的子系統模態描述系統的隨機振動，該方法的分析效率高于傳統有限元法。

近年來已經建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統，神經網絡，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態，怎樣定義這個中間狀態以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。