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? 科學探究室能充分滿足演示試驗和分組實驗需要,在這里，教師為學生做演示實驗或者指導學生做分組實驗，學生通過活動，提高了動手操作能力，更有助于創造性思維的開發。而好奇、好動、好探究、充滿幻想又是孩子們的天性，實驗教學的開展正是迎合了學生的這一身心特征。在實驗過程中，孩子們的好奇心、好動性得到了充分的發揮，他們的奇思異想會象泉水一樣噴涌出來，渴望知識，對未知事物的探索，達到了刨根深究的程度。這樣，實驗教學的開展為每一個學生提供科學探究的動力，使學生真正做到了“愛科學，學科學，用科學”的目的，提高了學生素質。

XM-TMA診斷性刮宮監測考核指導模型 ? 功能特點： 1、診斷性刮宮監測考核指導模型采用優質材料制成，腹腔內有早期妊娠子宮，解剖位臵準確，皮膚柔軟有彈性，手感逼真。 2、早期妊娠子宮內設有模擬病變，供操作者訓練，可客觀地評價操作者實施診斷性刮宮的質量是否達標。

本發明公開了一種基于有功功率波動性和周期性的洗衣機非侵入辨識方法，包括在一定的采樣頻率范圍內，對總電源進線的電壓和電流進行采樣，形成電壓信號采樣序列u和電流信號采樣序列i，并計算平均功率序列P；構造長度為N的滑動窗Wn，并計算滑動窗內有功功率序列的標準差Sn；求取序列Sn的子區間的最小值位置序列Mt，記錄最小值所在位置；計算序列Mt差分序列ΔMt，根據ΔMt的周期性來判別是否為洗衣機運行，并計算啟停時間。本發明提綜合利用洗衣機的周期性以及波動性這兩個特性，提出了有效的洗衣機辨識方法，將平均有功功率序列轉換成標準差序列，避免了偶爾情況下現實工況帶來的功率波動而會被誤辨成洗衣機的情況。

本發明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發明的主要思想是正確檢索的行人目標應該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負樣本相 似的樣本為疑負樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負樣本的排名，來達到通過排序優化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結果來加強這種相似性和不相似性關系。本

團隊長期從事納米材料及納米結構研究，在長期納米結構的制備及性能研究基礎上，與我國XX工程結合，開展高功率固體激光裝置運行環境污染檢測方法研究，基于各種納米結構制作的聲表面波傳感器檢測靈敏度高達pg/mm2（10 12g/mm2）量級，實現了高精密測試，并且針對裝置運行環境中不同有機污染物的復雜情況，實現了高選擇性、高靈敏度測量，達到了國際領先水平。已通過在線測試并在XX工程中應用，實現訂貨。 同時在高靈敏度聲表面波傳感器的研究基礎上，團隊在聲表面波傳感器的敏感芯片區建立了不同的敏感薄膜，如氧化硅薄膜、氧化鋅薄膜、SiO2/ZnO復合薄膜，實現了對環境污染氣體的高靈敏度響應，特別是在聲表面波傳感器芯片上建立了三維納米結構敏感材料，同時對其化學修飾，以實現化學、生物毒劑的高靈敏度監測，目前正在和中電集團進行相關的聯合工作。 該傳感器可用于定量檢測/監測各種真空、實驗室、大氣環境中的微量有機污染物、化學毒劑和生物毒劑。

項目成果/簡介:本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。應用范圍:模型已應用于東北松花江流域、黃山新安江流域，成功完成對這些地區 N、P、COD 等污染負荷的空間解析，并設置敏感斷面（松花江流域的同江斷面，新安江流域的跨省斷面--街口斷面）進行溯源分析，能夠為流域（區域）水環境管理決策的制定與實施提供技術支持。效益分析:（1）污染源空間解析：進行各子流域污染源組成比例分布預測以及各子流域的污染來源追溯等，由于監測站點只能評價靜態的理化指標，SPARROW 模型則綜合考慮流域內的地質地貌、氣象要素等，通過監測數據追溯污染來源，分析來自不同污染源的污染量和比例，有針對性地對水質進行控制和管理，找出污染貢獻最大的區域加以治理，實現投入產出的效益最大化； （2）面向水質達標的監測站點空間布局優化與設計：利用有限水質監測站點過去一段時間的監測數據外推流域內其他未監測河段 的水質情況，有效解決布設監測站點成本高、監測網絡點位數量少、代表性差的問題，通過對流域整體水質狀況的預測分析，找出水質較差河段，進而有效優化監測站點的空間設置，為水環境質量達標提供支持。 （3）面向敏感區（達標斷面）的削減措施優化：例如海岸帶、湖庫、飲用水取水區、達標考核斷面等，作為考核或評估斷面進行污染物傳輸分析，分析上游各子流域對其污染貢獻大小，甄別污染貢獻最大的區域，優化管理措施的設置。

本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。