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產(chǎn)品詳細(xì)介紹適用于煤炭、電力、化工、冶金、水泥、地質(zhì)勘探和醫(yī)藥、科研等行業(yè)和部門進(jìn)行工業(yè)分析。煤質(zhì)化驗(yàn)時(shí)，能嚴(yán)格按照國(guó)標(biāo)GB212、GB5447、GB5449有關(guān)規(guī)定，自動(dòng)完成慢灰、快灰、羅加指數(shù)、粘結(jié)指數(shù)、揮發(fā)分等測(cè)定。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過(guò)程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動(dòng)汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號(hào)得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無(wú)功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開(kāi)蓋檢測(cè)以及電壓不對(duì)稱、過(guò)壓、過(guò)流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過(guò) RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一。2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國(guó)家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)提升智能分析和輔助決策能力，

切割問(wèn)題和裝填問(wèn)題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問(wèn)題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問(wèn)題，二維的矩形切割問(wèn)題，三維的裝箱問(wèn)題等。其中以二維的場(chǎng)景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問(wèn)題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。

本實(shí)用新型提供一種新型智能護(hù)理用收納車，包括車體、垃圾放置區(qū)及藥品放置區(qū)，車體內(nèi)還設(shè)有存儲(chǔ)柜，垃圾放置區(qū)與存儲(chǔ)柜之間設(shè)有隔板，垃圾放置區(qū)內(nèi)設(shè)有兩個(gè)垃圾箱，垃圾箱上設(shè)有第一傳感器，垃圾箱下端設(shè)有齒輪驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，用于驅(qū)動(dòng)垃圾箱伸出或收回車體；存儲(chǔ)柜內(nèi)壁上環(huán)設(shè)有若干圈滅菌裝置；藥品放置區(qū)包括若干常用藥品區(qū)和特殊藥品區(qū)，各常用藥品區(qū)上分別設(shè)有第二傳感器和提醒裝置，車體上還設(shè)有控制單元；本實(shí)用新型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、功能區(qū)分類更合理，通過(guò)過(guò)垃圾放置區(qū)的優(yōu)化設(shè)計(jì)大大節(jié)省了垃圾箱放置區(qū)占用的空間，提高收納車的空間利用率，并且實(shí)現(xiàn)了智能操控，豐富了收納車的功能性。

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問(wèn)題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預(yù)測(cè)服務(wù)器首頁(yè)致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè)相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開(kāi)發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開(kāi)發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過(guò)程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問(wèn)題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預(yù)測(cè)服務(wù)器首頁(yè) 致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè) 相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開(kāi)發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開(kāi)發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個(gè)候選抑制劑 3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過(guò)程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

智能蜜網(wǎng)技術(shù)是一種新興的基于主動(dòng)防御的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，目前日益受到人們的關(guān)注，發(fā)展前景廣闊。蜜罐是一種網(wǎng)絡(luò)安全資源，它通過(guò)監(jiān)視入侵者的活動(dòng)，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術(shù)、使用的工具以及入侵的動(dòng)機(jī)， “知己知彼, 百戰(zhàn)不殆”,只有在充分了解對(duì)手的前提下, 我們才能更有效地維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)安全，而蜜罐和蜜網(wǎng)技術(shù)為捕獲黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎(chǔ)。 智能蜜網(wǎng)技術(shù)可應(yīng)用于政務(wù)網(wǎng)站、企業(yè)網(wǎng)站監(jiān)控等網(wǎng)絡(luò)安全和信息安全監(jiān)控等領(lǐng)域。在2013年“棱鏡時(shí)間”的曝光后，中國(guó)對(duì)信息安全保障的重視程度也達(dá)到前所未有的高度。在網(wǎng)絡(luò)安全的倒逼下，行業(yè)發(fā)展正迎來(lái)政策蜜月期，相關(guān)扶持政策有望陸續(xù)出臺(tái)，信息安全市場(chǎng)將進(jìn)入快速發(fā)展期。 智能蜜網(wǎng)項(xiàng)目以數(shù)據(jù)捕獲和分解，用戶上網(wǎng)行為模擬和惡意代碼分析為核心。開(kāi)放真實(shí)的web服務(wù)，F(xiàn)TP服務(wù)，telnet服務(wù)等。系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，智能分析，被動(dòng)蜜網(wǎng)，主動(dòng)蜜網(wǎng)，模擬用戶子網(wǎng)，郵件子網(wǎng)，連接控制，數(shù)據(jù)捕獲，管理區(qū)域等9個(gè)模塊。 蜜網(wǎng)服務(wù)數(shù)據(jù)有一定的吸引力，吸引黑客對(duì)蜜網(wǎng)的攻擊。蜜網(wǎng)中預(yù)留一些操作系統(tǒng)和服務(wù)的漏洞，來(lái)實(shí)現(xiàn)攻擊誘騙。在黑客不察覺(jué)的情況下，收集攻擊方式和惡意代碼樣本。 模擬用戶的正常上網(wǎng)行為，訪問(wèn)web服務(wù)，F(xiàn)TP下載，訪問(wèn)郵箱等等，收集一些惡意腳本和惡意代碼。搭建真實(shí)的郵件服務(wù)器，并在互聯(lián)網(wǎng)上傳播該服務(wù)器的郵箱地址，引誘惡意郵件發(fā)送者向該地址發(fā)送帶有惡意代碼的郵件。 URL獲取與分析模塊通過(guò)可配置的多種途徑自動(dòng)獲取URL，以自定義格式保存為中間結(jié)果，再統(tǒng)一由相應(yīng)程序保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。之后對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的URL進(jìn)行篩選和判斷，得到最終的惡意URL。

智能蜜網(wǎng)技術(shù)是一種新興的基于主動(dòng)防御的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，目前日益受到人們的關(guān)注，發(fā)展前景廣闊。蜜罐是一種網(wǎng)絡(luò)安全資源，它通過(guò)監(jiān)視入侵者的活動(dòng)，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術(shù)、使用的工具以及入侵的動(dòng)機(jī)， “知己知彼, 百戰(zhàn)不殆”,只有在充分了解對(duì)手的前提下, 我們才能更有效地維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)安全，而蜜罐和蜜網(wǎng)技術(shù)為捕獲黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎(chǔ)。智能蜜網(wǎng)項(xiàng)目以數(shù)據(jù)捕獲和分解，用戶上網(wǎng)行為模擬和惡意代碼分析為核心。開(kāi)放真實(shí)的web服務(wù)，F(xiàn)TP服務(wù)，telnet服務(wù)等。系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，智能分析，被動(dòng)蜜網(wǎng)，主動(dòng)蜜網(wǎng)，模擬用戶子網(wǎng)，郵件子網(wǎng)，連接控制，數(shù)據(jù)捕獲，管理區(qū)域等9個(gè)模塊。蜜網(wǎng)服務(wù)數(shù)據(jù)有一定的吸引力，吸引黑客對(duì)蜜網(wǎng)的攻擊。蜜網(wǎng)中預(yù)留一些操作系統(tǒng)和服務(wù)的漏洞，來(lái)實(shí)現(xiàn)攻擊誘騙。在黑客不察覺(jué)的情況下，收集攻擊方式和惡意代碼樣本。模擬用戶的正常上網(wǎng)行為，訪問(wèn)web服務(wù)，F(xiàn)TP下載，訪問(wèn)郵箱等等，收集一些惡意腳本和惡意代碼。搭建真實(shí)的郵件服務(wù)器，并在互聯(lián)網(wǎng)上傳播該服務(wù)器的郵箱地址，引誘惡意郵件發(fā)送者向該地址發(fā)送帶有惡意代碼的郵件。 URL獲取與分析模塊通過(guò)可配置的多種途徑自動(dòng)獲取