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VNA1000A是一款高性能的矢量網絡分析儀,具有優良的測試動態范圍、分析帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；該設備提供單端口、響應隔離、增強型響應、全雙端口等多種校準方式，內設對數幅度、線性幅度、駐波、相位、群時延、Smith圓圖、極坐標等多種顯示格式，外配USB、LAN、GPIB、VGA等多種標準接口，具有傳統矢量網絡分析儀的全部測量功能，能精確測量微波網絡的幅頻特性、相頻特性和群時延特性。該產品可廣泛應用于發射/接收（T/R）模塊測量等領域，是雷達、通信、導航等系統的科研、生產過程中必不可少的測試設備。 功能特點 頻率范圍：10MHz~50GHz 四個內部相位相參信號源，八個真正并行測量的接收機 高動態范圍大：120dB（典型值），跡線噪聲優于0.001dB，測量精度高 校準類型靈活可選，兼容多種校準件 支持多窗口、多通道測量，快速執行復雜測試方案 外設接口豐富，靈活實用 應用領域 微波射頻器件研發與設計 TR組件測試 自動化測試及校準 雷達、通信等電子裝備測試

產品詳細介紹 PlantScreen植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）   PlantScreen植物表型成像系統由捷克PSI公司研制生產，整合了LED植物智能培養、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統等多項先進技術，以最優化的方式實現大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。作為全球第一家研制生產植物葉綠素熒光成像系統的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領域處于全球的技術前列，大面積葉綠素熒光成像分析功能使PlantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進的儀器設備，使植物生長、脅迫響應等測量參數達100多個。 左圖為整套PlantScreen系統，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米 PlantScreen系統包括如下成像分析功能：   1. 葉綠素熒光成像分析：單幅成像面積35x35cm，成像測量參數包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素熒光參數 2. RGB成像分析：成像測量參數包括： 1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 葉寬指數（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 葉片細長度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物質心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 節間距（Internodal Distances） 12) 生長高度（Growth Height） 13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相對生長速率（Relative growth rate） 15) 葉傾角（Leaf Angle） 16) 節葉片數量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它參數如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數： 1) 歸一化指數（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 簡單比值指數（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最優化土壤調整植被指數（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 綠度指數（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 轉換類胡羅卜素指數（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指數（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指數（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 簡單比值色素指數（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 歸一化脫鎂作用指數（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化學植被反射指數（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 歸一化葉綠素指數（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指數（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指數（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指數（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指數（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱） 5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態及植物對干旱脅迫的響應和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態指數及葉綠素熒光指數進行相關分析研究。   系統配置與工作原理：   整套系統由自動化植物傳送系統、光適應室、RGB成像、FluorCam葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統、植物標識系統等組成，光適應室內的植物可由傳送帶傳送到成像室進行成像分析等。   技術指標：   1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標簽識別跟蹤樣品 2. 光適應室：用于光照適應或植物培養，LED光源光照強度達1000μmol/m2.s，無熱效應，強度0－100%可調，可通過實驗程序預設光照周期變化，可選配通用型或專用型如水稻生長觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統和軟件） 3. 標配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤 4. 自動傳送系統由光適應室到成像室形成一個環形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達，200-1000W，傳送帶寬320mm，負載力130kg，速度9m/min 5. 移動控制系統中央處理單元：CJ2M-CPU33；數字I/O：最大2560點；PLC通訊：通過以太網100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位 6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關閉門，開啟關閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統、條碼識別器和RFID讀取器 7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊 8. F3EM2光幕系統，精確測量植物高度和寬度以便進入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm 9. 葉綠素熒光成像：包括光隔離成像室、自動開啟與關閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學光，飽和光閃為白色或藍色 10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預設澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態，還可選配營養供給系統隨澆灌定量供給植物營養（如氮肥等）；稱重前自動零校準，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進行再校準；防護級別：IP66 11. 稱重系統由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補償：-10－40°C，標配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：頂部和側面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨立的控制面盤以設置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數據庫，每次掃瞄成像時間小于10秒 13. RGB成像系統包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產生熱效應） 14. 標配USB以太網攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16 15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況 16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm 17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒 18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達150x150cm 19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強）,可預設自動光照周期動態， 20. 系統控制與數據采集分析系統： ? 用戶友好的圖形界面 ? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols） ? MySQL數據庫管理系統，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫，支持多種存儲引擎，相關數據自動存儲于數據庫中的不同表中 ? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數據庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標簽 ? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數量、光線強度、分析測量狀態及結果等，輕松通過軟件完全控制所有的機械部件和成像工作站 ? 可用默認程序進行所有測量，也可通過開發工具創建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關閉、RGB掃面成像、葉綠素熒光成像、稱重及澆灌等 ? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵 ? 可根據實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活 ? 可提供3個相機視角的RGB數字生長分析，包含閾值分析和顏色分析 ? 對于葉綠素熒光成像圖片，軟件可批量進行淬滅參數分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區域和像素值的平均。分析數據以原始圖像和分析數據的形式存儲在數據庫中。 ? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。   部分用戶：   1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亞聯邦科學與工業研究組織植物表型組學中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亞國立大學The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大學Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大學Masaryk University Brno, Czech Republic   產地：歐洲    

產品詳細介紹

優勢 1、為了實現取制樣工藝要求，多臺機械手可不分地點、不分場合進行自由組合； 2、功能強、解決了制約傳統取制樣系統的弊端； 3、設備布置簡單、靈活性高； 4、安全性好、工作效率高，節省人員； 5、軟件編制靈活性好、多樣性強，實現友善的人機對話； 6、一次性投入成本低，投入產出比高； 7、減少人為因素的影響，提高樣品質量； 8、具有發展潛力，系統改進性強，可隨時對應系統的改造。 工藝設備布置 任何工藝中所要求的設備都可以布置在機械手系統中，最大限度的發揮設備潛能，實現設備的最有效利用。可完成粉礦、塊礦、球團礦等多種礦種的粒度組成分析，不受粒度組成及水分含量的影響。可制備所需要的各種水分樣品及化學分析樣品并進行在線分析。可進行在線水分分析、熱失重分析、各種化學元素含量分析并及時統計分析檢驗結果。 簡單可靠的熔樣系統及原料添加系統是樣品制備的必要保證，我們提供的設備充分體現了樣品制備過程中所需要的可靠、快捷、安全及正確性。 系統運行與設備維護 由于我們的設備經歷了充分的實踐檢驗，通過實際運用，使系統、設備更加適合多種工況的要求，設備布局合理、緊湊，以及集成化、標準化、模塊化結構使設備維護維修更加簡捷、方便。

性能特點：      1. 細胞信號全數字化處理技術，成熟的液路設計，保證檢測運行的測量結果的可靠性      2. 浮動界標算法，配合完善的異常血樣專家識別系統，對異常樣本做出篩選提示      3. 血紅蛋白測量系統，具有的體積計量管直接定量技術，消除干擾源，提高準確性      4. 粒子向導技術：細胞粒子以直線運動，產生真實脈沖，確保WBC、RBC、PLT計數準確      5. 雙向立體后旋流技術：避免流體對PLT計數的干擾      6. 白細胞三分類      7. 雙通道，60測試/小時      8. 全新高精密度微量血液處理技術      9. 電阻抗法，不含氰化物的SFT法測血紅蛋白，試劑安全無毒環保      10.大屏幕8.4寸TFT觸摸屏。

NA7682A矢量網絡分析儀，吸取了前幾代網絡分析儀應用客戶的大量反饋，采用更合理的面板布局，是德力儀器推出的新一代矢量網絡分析儀產品。隨著 5G 通信的快速商用，NA768x 能夠針對 5G 通信鏈路中關鍵器件：濾波器、放大器、隔離器、天線、饋線等進行快速的功能性能測試，加速產業推進。

主要研究APT 網絡攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內核數據實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術的高效數據解析、基于 語義恢復技術的關鍵字段填充；研究多源異構內核數據的重 構方法；研究保持全局依賴的數據壓縮方法，實現實時、高 效、普適的數據壓縮；研究面向APT網絡攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網絡攻 擊的演化模式，實現APT網絡攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網絡關鍵節點可視化分析系統提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節點的直接影響力強弱。 節點的Degree中心性值越高，該節點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節點之間的通信程度和節點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網絡中某些“流量”非常大的重要節點；本算法可用于設計網絡的通信協議、 優化網絡部署和檢測網絡瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節點在網絡中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節點不依靠其它節點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節點鄰居數量還考慮了其質量對節點重要性的影響， 這是從網絡中節點的地位和名望角度考慮，適用于網頁排序。HITS是一種重要的網頁重要性排序算法，主要適用于網絡信息檢索領域。 PageRank是網頁排序領域中最著名的算法；該算法基于網頁的鏈接結構給網頁排序；它認為萬維網中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數量和質量；本算法適用于網頁排序。 在本系統中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數據，選擇中心性算法，系統會快速展現算法分析結果；結果中越重要的節點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節點表示節點的重要性越低；在系統右側欄目中節點以重要性程度降序排序，前五個節點名字用紅色突出標記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數據。市場前景分析：發掘網絡中重要性節點 （邊）一直是圖論領域 的一個基本問題。隨著 近年來復雜網絡研究熱 潮的興起，特別是很多 實際網絡所抽象出來的 復雜網絡，表現出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復雜網 絡環境下，發掘重要性 節點已經成為復雜網絡 研究的一個基本問題， 同時網絡中節點的重要 性進行評估具有重要的 實用價值。尤其對各種 各樣具體的網絡，更可 以有針對性地分析其性 質，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優勢分析：本系統提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統上從多角度 分析數據，從而得出更 為準確的分析結果； 本系統提供了數據可視 化的展示方式，并且將 重要的節點突出展示； 本系統提供了不同算法 的對比分析表，方便分 析人員對比分析； 本系統提供重要節點的 進一步分析思路，提供 節點的詳細分析頁面。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

在長期為電力行業解決設備重大疑難故障的實踐過程中，提出了軸系載荷分配測試、分析和優化調整技術，發展了動平衡和振動故障診斷技術，提高了動平衡效率和振動故障診斷準確率。先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺、次大型機組重大疑難振動問題。該項成果先后獲得江蘇省科技進步一等獎和國家技術發明二等獎。