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產(chǎn)品詳細(xì)介紹    該儀器主要適用于科研、學(xué)術(shù)交流、電化教學(xué)領(lǐng)域。其主要性能及技術(shù)指標(biāo)均達(dá)到國際專業(yè)類型水平，屬國內(nèi)首創(chuàng)。

92年獲國家教委優(yōu)秀教學(xué)研究成果三等獎.可自動演示非條件反射和條件反射的形成和消退,具有形象,生動的演示效果.面板采用ABS塑料,堅固美觀.

2020年3月8日，中山大學(xué)第五醫(yī)院在bioRxiv上上傳了一篇題為Crystal structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein RNA binding domain reveal spotential unique drug targeting sites的研究，確定了SARS-CoV-2核糖蛋白N-端RNA結(jié)合域的晶體結(jié)構(gòu)。雖然整體結(jié)構(gòu)與其他冠狀病毒核N端RNA結(jié)合域相似，但它們之間的表面靜電電位特征卻不同。與輕度病毒類型HCoV-OC43 等效域的進(jìn)一步比較顯示，β-螺旋核心旁邊具有獨(dú)特的潛在RNA 結(jié)合槽。結(jié)合體外數(shù)據(jù)，結(jié)果提供了SARS-CoV-2N端RNA結(jié)合域的幾種原子分辨率特征，指導(dǎo)了針對SARS-CoV-2的新型抗病毒劑的設(shè)計。

相比OFCDM系統(tǒng)，本發(fā)明的接收端鏈路簡單，不需要知道發(fā)送端選用的擴(kuò)頻碼塊，也不需要進(jìn)行信道估計和頻域均衡，只要在時頻相干的信道內(nèi)進(jìn)行相關(guān)調(diào)制解調(diào)即可達(dá)到較好的BER性能，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。

本檢索方法包括以下步驟：1.確定主顏色模糊隸屬度函數(shù)和紋理模糊 隸屬度函數(shù)；2.選取擬檢索圖像的主顏色特征塊；3.根據(jù)主顏色模糊隸屬 度函數(shù)和主顏色特征塊，提取主顏色模糊直方圖特征，得到主顏色特征向 量K；4.選取紋理特征塊；5.根據(jù)紋理模糊隸屬度函數(shù)和紋理特征塊，提取 紋理模糊直方圖特征，得到紋理特征向量TK；6.綜合主顏色特征向量和紋 理特征向量，得到表達(dá)圖像檢索特征的綜合向量Key＝[K,TK]；7.以擬檢索 圖像的圖像檢索特征為索引，與圖像庫中的圖像進(jìn)行匹配檢索。

本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測量工具獲取工程事件中所需要的先驗信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過廣義貝葉斯法則

本發(fā)明公開了一種紅外反射性骨料，以預(yù)處理后云母為基片，在基片的外表面設(shè)置厚度為0.5～5μm的包覆層；云母的厚度為0.5～5μm、粒徑為0.5～120μm；包覆層為摻雜氧化鋅，摻雜氧化鋅由作為主體金屬氧化物的ZnO以及摻雜金屬組成，摻雜金屬與ZnO的摩爾比為0.1％～10％。本發(fā)明還同時提供了上述紅外反射性骨料的制備方法，包括以下步驟：1)、云母的預(yù)處理；2)、以預(yù)處理后云母為基片，選用均相沉淀法或溶膠凝膠法在基片的外表面設(shè)置包覆層。本發(fā)明的骨料保留了摻雜氧化鋅作為薄膜時的良好的紅外反射性能，可用于制備透明或半透明的紅外反射涂膜；從而一定程度上解決了深色系涂料的紅外反射難題。

以多域物聯(lián)網(wǎng)安全保障為目標(biāo)，圍繞海量差異化設(shè)備安全保障、虛實孿生映射與數(shù)據(jù)受控管理及跨域微服務(wù)圖譜建立與動態(tài)安全組合三個方面展開研究，取得了“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)、信息物理空間融合云端數(shù)字孿生架構(gòu)、多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu)等三項技術(shù)發(fā)明，形成了多域物聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)體系。 （1）“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu) 采用“跨域協(xié)同認(rèn)證、內(nèi)生特征融合”的技術(shù)思路，提出了“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)，發(fā)明了基于深度學(xué)習(xí)的物理層設(shè)備認(rèn)證與跨層協(xié)同認(rèn)證方法，設(shè)計了海量差異化設(shè)備的跨域綜合接入認(rèn)證協(xié)議，屏蔽了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備差異性，實現(xiàn)十億量級差異化設(shè)備的高效跨域身份可信管理；實現(xiàn)了海量差異化跨域設(shè)備的安全管控，構(gòu)建了大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信任管理體系。 （2）信息物理空間融合的云端數(shù)字孿生架構(gòu) 采用“虛實空間映射、數(shù)據(jù)受控共享”的技術(shù)思路，提出了信息物理空間融合的云端數(shù)字孿生構(gòu)建架構(gòu)，發(fā)明了信息物理空間實時精確映射方法、跨域數(shù)據(jù)受控共享與延伸控制方法，實現(xiàn)了大規(guī)模海量物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的有序管控，建立了多域物聯(lián)網(wǎng)安全生態(tài)系統(tǒng)。 （3）多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu) 采用“關(guān)聯(lián)關(guān)系跨域、編排組合動態(tài)”的技術(shù)思路，提出了多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu)，發(fā)明了海量微服務(wù)關(guān)系圖譜建立方法、微服務(wù)跨域動態(tài)編排與安全組合方法，設(shè)計了復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)多域物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的敏捷開發(fā)與自動生成。解決服務(wù)自動柔性編排與按需動態(tài)加載的問題，實現(xiàn)應(yīng)用快速開發(fā)與自動生成、海量微服務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)處理，與滿足 Top-K 的自動化服務(wù)組合方法相比，平均處理時間降低11.5%，準(zhǔn)確率達(dá)到 99%。 圖 1 項目總體設(shè)計框架圖 圖 2 “接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)