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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。

成果的背景及主要用途：水利水電工程大都處于高山峽谷，所處地區地質構 造復雜、地質信息眾多，給地質勘探、工程設計與施工等各方面帶來極大的困難。 傳統二維、靜態的處理工程地質資料、分析地質問題的方式，已難以滿足工程地 質、設計人員的實際需求。因此，深入研究水利水電工程地質三維建模與分析的 關鍵技術，可為分析解決水利水電工程勘測、設計與施工中復雜的地質問題提供 科學的理論方法和先進的技術手段。 技術原理與工藝流程簡介：在為水利水電工程建設服務的前提下，針對多源 地質數據的耦合分析、地質體的復雜性、信息存儲量大、分析速度慢、地質構造 的動態性、模型的可靠性及其快速更新修改等難點，融合水利水電工程科學、工 程地質學、數學地質學和計算機科學等多個交叉學科的先進理論技術，提出了實 現水利水電工程地質三維建模與分析的理論方法和關鍵技術。針對復雜地質體信 息量大的特點與水利水電工程地質的分析要求，研究面向水利水電工程地質的三 維數據結構模型，提出了以 NURBS 為主、結合 TIN 和 BRep 的混合數據結構；進 而通過以面向對象技術、地質實體 NURBS 構造技術、改進的地質趨勢面分析技 術和三維對象集合運算技術等多種先進技術手段，提供了可供選擇的建模機制， 對各類地質對象和人工對象進行擬合構造與幾何建模，實現了水利水電工程地質 三維統一模型的建立，并對模型的可靠性進行分析驗證，提供模型的快速反饋更 新機制。基于三維統一模型，針對實際需求研究水利水電工程地質分析應用技術， 176天津大學科技成果選編 設計了豐富的分析算法。根據所提出的理論方法和技術，緊密結合實踐應用，研 制開發通用的水利水電工程地質建模與分析軟件系統，為水利水電工程地質分析 提供有力的技術平臺。 技術水平及專利與獲獎情況：該成果總體上達到國際先進水平，在水利水電 工程地質 NURBS 混合數據結構建模方法與應用方面達到了國際領先水平。 應用前景分析及效益預測：該成果可直接推廣應用于各項大中型水利水電工 程前期規劃、地質勘測、工程設計和施工等不同階段的工程地質分析中，可通過 鉆孔平硐優化布置節約地質勘探費用，輔助地下工程施工及其管理可提前工期， 降低造價，直接經濟效益較大；提高工程地質分析、工程設計和施工的水平與效 率，為實際遇到的地質問題提供科學的解決途徑和先進的技術手段，社會效益顯 著。在水利水電工程等領域有廣闊的應用前景。 應用領域：水利水電工程地質建模與分析技術主要應用領域為水利水電工程 地質勘測、設計和施工領域。 合作方式及條件：企業合作。

1.依據海河實際土質條件，提出了基槽水下開挖下部和上部坡率建議值；2.提出了適合濱海軟土地層特性的水下開挖法及合理的超挖值；3.提出了適合海河沉管隧道的水下邊坡檢測要求和減少基底回淤的施工措施；4.通過應力路徑試驗方法，進行模擬基坑開挖時主動區側向卸荷試驗（DEP）和固結試驗，得到主動區卸荷狀態下土的強度參數；5.編制了天津市地方標準《內河沉管法隧道設計、施工及驗收規范》DB/T29-219-2013。  在海河下游軟土地層環境下，針對內河沉管沉放過程中存在的技術難題，形成了對沉

傳統熒光材料與磁性（多為黑色）指紋粉末結合后通常會導致熒光猝滅，而利用 AIE 材料聚集態下熒光亮度的高特性，與黑色磁粉復合后不但信號不受背景干擾，還能實現在日光和紫外光下的雙重顯色，獲得高分辨的指紋多級結構信息。為了適應南方潮濕天氣，本團隊進一步開發了指紋噴現液，可在更復雜環境和背底下進行微弱指紋識別。該技術已在公安機關試用推廣，成功協助偵破多起惡性案件。 同時，利用本團隊自主開發的智能指紋對比分析儀，能夠快速讀取通過 AIE 雙模輸出的指紋信息，并與相關數據庫人員進行對比， 進而展示現役人員的準確信息。該技術還可結合目前的云端技術與監控圖像識別系統，快速確認疑似人員的移動路徑，實現采集- 識別-監控-追捕無縫對接。 

近日，剛剛亮相“國家’十三五’科技創新成就展”的“京師一號”小衛星（BNU-1）又取得新的研究進展，我校全球院極地遙感團隊通過應用幾何定標模型和非參數的幾何校正方法，對BNU-1衛星圖像進行地理定位，初步實現了BNU-1衛星數據兩級數據產品體系。

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。