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1.痛點(diǎn)問(wèn)題 復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移的晚期癌癥患者缺乏有效的治療手段、生存期望低，迫切需要新的治療方法。作為新興的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)治療手段，以CAR-T細(xì)胞治療為代表的免疫療法得到了快速發(fā)展，但因其治療費(fèi)用昂貴、適應(yīng)癥限制和安全性等問(wèn)題限制了其臨床廣泛應(yīng)用。 2.解決方案 本項(xiàng)成果的核心技術(shù)之一STAR（SyntheticTcellreceptorandAntigenReceptor）-T，即“合成T細(xì)胞受體和抗原受體”，采用了創(chuàng)新型T細(xì)胞受體-抗體復(fù)合物結(jié)構(gòu)，具有天然雙靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)，由于整合了抗原識(shí)別區(qū)與TCR恒定區(qū)及其活化通路，因此具有親和力高、特異性強(qiáng)的特性，在細(xì)胞治療血液瘤和實(shí)體瘤方向具有良好的臨床應(yīng)用前景和廣闊的產(chǎn)品市場(chǎng)空間。此外，另一項(xiàng)成果涉及優(yōu)化的TCR-T技術(shù)，突破了傳統(tǒng)TCR-T特定功能性序列的獲取難題和針對(duì)不同患者HLA型的TCR分型難題，使TCR-T細(xì)胞治療的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用成為可能。 本項(xiàng)成果預(yù)期基于STAR-T和TCR-T技術(shù)產(chǎn)出針對(duì)血液瘤、實(shí)體瘤、病毒性感染等疾病相關(guān)的細(xì)胞治療產(chǎn)品。

本發(fā)明公開了一種帶有多孔泡沫金屬換熱結(jié)構(gòu)的太陽(yáng)能光伏光熱集熱器，該集熱器采用上下雙冷卻通道結(jié)構(gòu)，并結(jié)合多孔泡沫金屬層(6)進(jìn)行換熱強(qiáng)化，降低了太陽(yáng)能光伏元件的溫度，提高光伏元件發(fā)電效率，同時(shí)將太陽(yáng)能光伏元件所產(chǎn)生的大量熱量及時(shí)傳遞給冷卻氣體，冷卻氣體從集熱器出氣口(11)排出后可以用于預(yù)熱、干燥或者室內(nèi)供暖等用途。本發(fā)明所使用的泡沫金屬具有高熱導(dǎo)率及高比表面積，可以有效地改善傳統(tǒng)太陽(yáng)能光伏光熱集熱器的冷卻效率，并且采用下進(jìn)上出的流式，使得換熱過(guò)程接近逆流換熱，換熱效率達(dá)到最高。

一種寬光譜、強(qiáng)吸收的表面光伏型光探測(cè)器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽(yáng)極，鉑為陰極，對(duì)鈦箔進(jìn)行氧化，得非晶態(tài)TiO2納米管陣列；經(jīng)處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應(yīng)釜內(nèi)，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應(yīng)釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發(fā)明的光探測(cè)器。該方法能耗低，工藝、設(shè)備簡(jiǎn)單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關(guān)等光電器件，具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個(gè)采樣點(diǎn) [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過(guò)構(gòu)造擴(kuò)散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對(duì)概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對(duì)應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點(diǎn)的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)就近安裝與消納，減少因長(zhǎng)距離輸送帶來(lái)的線路損耗問(wèn)題，在新型電力系統(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國(guó)家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報(bào)送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點(diǎn)方案的通知》，用以推動(dòng)分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進(jìn)下，分布式光伏容量迅猛增長(zhǎng)。截至2021年底，國(guó)內(nèi)分布式光伏裝機(jī)容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機(jī)容量的三分之一，且其增長(zhǎng)速度已經(jīng)超過(guò)了集中式光伏。 （二）痛點(diǎn)問(wèn)題 對(duì)于配電網(wǎng)來(lái)說(shuō)，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強(qiáng)的隨機(jī)波動(dòng)特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷短時(shí)波動(dòng)，影響電力實(shí)時(shí)平衡，制約負(fù)荷預(yù)測(cè)精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運(yùn)行管理帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對(duì)于電力市場(chǎng)交易來(lái)說(shuō)，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)成為必然趨勢(shì)。分布式光伏出力的不確定性與短時(shí)劇烈波動(dòng)性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場(chǎng)交易策略與電力交易合同，面臨嚴(yán)重的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場(chǎng)等提供有力數(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè) 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對(duì)簡(jiǎn)單、波動(dòng)較小的不同頻率子序列，以減小場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場(chǎng)站間時(shí)空關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時(shí)域卷積挖掘跨節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式挖掘各頻率下各場(chǎng)站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實(shí)現(xiàn)子序列動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動(dòng)態(tài)時(shí)空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測(cè)模型，針對(duì)不同頻率下出力子序列分別預(yù)測(cè)，而后重構(gòu)得到各場(chǎng)站功率進(jìn)而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè) 首先，基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個(gè)時(shí)間步輸入的時(shí)域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉(zhuǎn)換為輸出序列進(jìn)行未來(lái)時(shí)間步的預(yù)測(cè)，自編碼能顯著增強(qiáng)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域建模能力。而后，利用注意力機(jī)制解決其在處理長(zhǎng)輸入時(shí)間序列時(shí)會(huì)導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問(wèn)題，且使模型聚焦于對(duì)輸出更關(guān)鍵的時(shí)域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測(cè)模型通過(guò)對(duì)時(shí)域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測(cè)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進(jìn)行共享，無(wú)需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進(jìn)行模型的聚合以實(shí)現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場(chǎng)站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實(shí)現(xiàn)各本地預(yù)測(cè)模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)測(cè)效果。 （四）競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測(cè)或預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，考慮分布式光伏時(shí)空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場(chǎng)站地理距離或者整體出力表征時(shí)空相關(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長(zhǎng)期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測(cè)效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時(shí)波動(dòng)，因而各場(chǎng)站關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。以恒定的場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)雜的集群出力序列，顯然無(wú)法反映天氣影響下分布式光伏出力短時(shí)變化，難以實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)特性的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場(chǎng)站原始功率分解為了相對(duì)簡(jiǎn)單、波動(dòng)較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測(cè)效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來(lái)自各場(chǎng)站的運(yùn)行數(shù)據(jù)而后進(jìn)行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)練的方式會(huì)期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、行為探測(cè)等。此外，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電力市場(chǎng)中，分布式光伏場(chǎng)站所有者可能不愿共享數(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓(xùn)練方式難以實(shí)現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，利用注意力自編碼模型在本地場(chǎng)站進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)本地功率時(shí)域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)站預(yù)測(cè)模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)取得不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)性。對(duì)于分布式光伏，雖然場(chǎng)站數(shù)量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團(tuán)運(yùn)動(dòng)等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強(qiáng)。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場(chǎng)站輸入功率進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)表征，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點(diǎn)數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實(shí)現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提升LSTM的時(shí)間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對(duì)預(yù)測(cè)更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時(shí)域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實(shí)現(xiàn)各站點(diǎn)信息聚合，實(shí)現(xiàn)精度有效提升。 市場(chǎng)前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進(jìn)，分布式光伏裝機(jī)容量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、用戶可調(diào)度容量評(píng)估、激勵(lì)型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計(jì)等場(chǎng)景中，為高比例分布式光伏有源配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時(shí)，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場(chǎng)，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價(jià)格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場(chǎng)前景廣闊。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹Acura? manual 815F和835F系列固定容量移液器? Acura? manual 815F和835F系列固定容量移液器，共34種規(guī)格? 三年質(zhì)量保證，專利的人體工程學(xué)設(shè)計(jì)，操作舒適省力? 可以整支滅菌，而不會(huì)損壞移液精度? 特殊材料構(gòu)成，專利結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，移液器容量調(diào)節(jié)控制部分可以輕松分解，進(jìn)行清潔? 吸頭推出簡(jiǎn)單省力, 更有專利的JUSTIPTM吸頭連接桿高度調(diào)節(jié)設(shè)計(jì)，使移液器對(duì)吸頭的適配性更強(qiáng)? 大容量移液器，配套過(guò)濾嘴可防止液體滲透和迸濺進(jìn)入吸嘴套管? 2mL和5mL移液器，可購(gòu)買巴斯德管適配器，配套巴斯德管使用 

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

產(chǎn)品展示 　　產(chǎn)品特點(diǎn) 　　雙核引擎 　　Windows、Android雙系統(tǒng)一體設(shè)計(jì)，深度融合，數(shù)據(jù)互傳共享 　　雙系統(tǒng)均可獨(dú)立實(shí)現(xiàn)白板書寫和多種格式的多媒體課件播放，雙重保障 　　實(shí)力非凡 　　內(nèi)置攝像頭，可拍攝并識(shí)別課本上的二維碼，便捷調(diào)取電子資源 　　內(nèi)置拾音麥克風(fēng)，一鍵錄屏，課件、音頻與老師人聲同步錄制 　　DBX音效，環(huán)繞立體音質(zhì)，營(yíng)造沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn) 　　型顯鋒芒 　　薄窄金屬拉絲邊框，精致美觀 　　屏幕防劃防撞擊，無(wú)利邊圓角設(shè)計(jì)，更安全 　　暢快體驗(yàn) 　　響應(yīng)速度提升，書寫行云流水，極速流暢 　　十點(diǎn)觸控，師生共同融入課堂教學(xué) 　　側(cè)邊欄調(diào)用快捷工具，老師教學(xué)更多元、便捷 　　智具慧芯 　　智能操作，任意通道皆可隨心書寫、批注與截屏 　　智能調(diào)整，自動(dòng)識(shí)別信號(hào)，匹配輸入通道，無(wú)信號(hào)輸入時(shí)自動(dòng)關(guān)機(jī) 　　智能護(hù)眼，環(huán)境光檢測(cè)，亮度自調(diào)節(jié)，滿足書寫、觀看等多場(chǎng)景需求 　　多樣接口 　　USB 3.0接口，雙通道兼容 　　配合“三通工程”，搭建多媒體教學(xué)平臺(tái) 　　綠色環(huán)保 　　低輻射，綠色健康 　　一鍵節(jié)能，0.5w待機(jī)功耗，能耗大大降低 　　智能環(huán)境檢測(cè)，設(shè)備自動(dòng)調(diào)節(jié)，綜合功耗降低5% 　　*具體包含(但不限于)如下型號(hào)：F65EA，F(xiàn)70EA，F(xiàn)75EA，F(xiàn)80EA，F(xiàn)86EA