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產品詳細介紹 MA-3庫侖法水分測定儀具有中文液晶顯示，并具有自動計算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號、試驗員、實驗日期等內容！MA-3全自動卡爾費休水分測定儀詳細介紹：本昂儀器綜合多年制造與銷售各種電化學產品的經驗，發展出最新的MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀。其寬廣的實用性，幾乎可囊括各種應用領域：制藥工業：如果片劑內含太多水分會互相粘結；如果含水量過低則片劑易碎裂。MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀采用了LCD大屏幕彩色顯示器，軟件界面內容豐富，操作內容漢字提示，人機對話靈活、方便，除具有檢測靈敏閾高、操作簡單、測試速度快、重復性好等特點外，還具有根據國際標準文獻設有吸水度測定的功能；試驗結果存儲、打印功能；樣品測定過程由儀器自動控制，攪拌、測定60秒左右自動完成，直接顯示測定結果；全密封滴定池瓶，避免試劑與人接觸，也避免環境濕度的影響；儀器應具有中文液晶顯示，并具有自動計算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號、試驗員、實驗日期等內容；儀器準確度為：①水含量小于10微克水時，測量值誤差小于2.9ug水；②水含量在10微克-1000微克水時，測量誤差≤3ug水；③水含量在1000微克以上時，測量值誤差≤0.3%（不含進樣誤差）；MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀技術參數 顯示方式：LCD彩色大屏幕顯示器 測量范圍：0.0001%（1ppm）至100%靈 敏 閾：0.1ugH2O吸水度測定 試驗結果打印 試驗結果存儲 功 率：小于60W 濕度〈85% 重 量：約8kg 使用環境：溫度5℃－40℃ 測定原理:卡爾費休庫侖法準 確 度：對于5μg-1mg為±3μg，對于1mg以上，為0.3%（不含進樣誤差） 電 源：AC220V±10% 50Hz±5% 外形尺寸：385×290×280（mm) MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀符合以下標準1、GB/T7600《運行中變壓器油水分含量測定法(庫侖法)》2、GB6283《化工產品中水分含量的測定卡爾費休法（通用方法）》3、SH/T0246《輕質石油產品中水含量測定法（電量法）》4、SH/T0255《添加劑和含添加劑潤滑油水分測定法（電量法）》5、GB/T11133《液體石油產品中水含量測定方法（卡爾費休法）》6、GB/T7380《表面活性劑含水量量的測定（卡爾費休法）》7、GB10670《工業用氟代甲烷類中微量水分的測定卡爾費休法》8、GB/T606化學試劑水分測定通用方法卡爾費休法》9、GB/T8350《變性燃料乙醇》10、GB/T8351《車用乙醇汽油》11、GB/T3776.1《農藥乳化劑水分測定法》12、GB/T6023工業用丁二烯中微量水分的測定卡爾費休庫侖法》13、GB/T3727工業用乙烯、丙烯中微量水的測定14、GB/T7376工業用氟代烷烴中微量水分的測定15、GB/T18619.1天然氣中水含量的測定卡爾費休-庫侖法16、GB/T512《潤滑脂水分測定法》17、GB/T1600-農藥水分測定方法》18、GB/T11146《原油水含量測定法（卡爾費休庫侖法）》19、GB/T12717《工業用乙酸酯類試驗方法》20、GB/T5074焦化產品水分測定方法21、GB/T18826工業用1,1,2-四氟乙烷（HFC-134a)22、符合國家藥典中關于卡爾費休法測定藥品中水分含量的技術要求

智能雨污水提升泵站 GRP地埋式預制泵站采用全智能控制，無人值守。遠程監測站內液體液位或進站壓力、泵組工作狀態、出站流量、出站壓力、水池水位、水質等；支持泵啟動設備手動控制、自動控制、遠程控制泵組的啟停。全智能的控制系統，既能人工現場工作，又能通過移動設備進行監控泵站運行情況，隨時控制泵站的運行，無需人為值班看守。為市政，小區，景區，鄉鎮，農村污水治治理等方面提供便捷 高效 好產品 同時為了更好的推廣好的產品，海辰環保提供完善的服務體系，歡迎新老客戶電話微信咨詢。 智能雨污水提升泵站主要優點： 1、按需定制。根據客戶項目地點的環境，包括地勢、地質、水體情況擬定解決方案，量身定制預制泵站設備，降低泵站建設所需成本。 2、建設周期短。一體化預制泵站從勘察、設計、生產再到泵坑挖掘、安裝、測試，所用的時間一般為半個月左右，對比傳統混凝土泵站縮小超過一半的時間。 3、占地面積少。一體化預制泵站相對傳統的混凝土泵站，面積縮小至4分之1，采用地埋式安裝，緩解城市用地緊張的情況。 4、集成一體化。一體化預制泵站由水泵、潛污泵、粉碎柵欄、控制系統、遠程控制系統、自動清洗底座主要部件和泵站基本設備集成。縮小的身體蘊含強大的功能。 5、使用壽命長。采用纖維纏繞玻璃鋼（GRP）制成。全自動化控制連續纏繞成型，質輕耐用，防化學腐蝕，不滲漏，使用壽命長。 6、保護水體環境。一體化預制泵站的底座采用CFD流體動力學分析，優化改良底部結構，解決淤泥沉積的問題，從而解決惡臭氣體和水體污染的問題。 7、無纏繞排污。排污泵采用自動攪拌裝置，通過與粉碎柵欄的結合，無纏繞、無堵塞，提高預制泵站的污水淤泥處理能力。 8、全智能控制，無人值守。遠程監測站內液體液位或進站壓力、泵組工作狀態、出站流量、出站壓力、水池水位、水質等；支持泵啟動設備手動控制、自動控制、遠程控制泵組的啟停。全智能的控制系統，既能人工現場工作，又能通過移動設備進行監控泵站運行情況，隨時控制泵站的運行，無需人為值班看守。

4KPro-UHD全高清投影 2800流明（ISO標準）白色亮度/色彩亮度*1*2 對比度：35,000:1*1*2 10-bit色彩深度 1.62倍變焦，支持水平垂直梯形校正 白色亮度：2800流明（ISO標準） 色彩亮度：2800流明（ISO標準） 分辨率：4KPro-UHD(3840x2160)分辨率 重量：大約4.0kg 顯示技術：3LCD

本發明公開了一種基于二維正交各向異性復合材料板的熱模態對結構參數的靈敏度分析方法，包括如下步驟：（１）求解考慮拉壓、彎曲、剪切變形的二維正交各向異性復合材料板線性剛度矩陣Ｋ０；（２）求解熱結構的初應力剛度矩陣Ｋσ；（３）求解考慮熱應力影響的結構有限元動力學方程的目標函數，即為轉化為考慮結構熱應力影響的廣義特征值問題；（４）基于步驟（３）中的目標函數ｆ，采用復變函數法求解二維正交各向異性復合材料板的熱模態對結構參數的靈敏度。本發明考慮了熱應力對結構剛度以及結構響應（熱模態）分析的影響，能夠利用復變函數法分析得到精度較高的熱模態對結構參數的靈敏度矩陣。

腫瘤細胞異質性是腫瘤異質性的重要成因之一，可導致腫瘤在增殖能力、侵襲能力和藥物敏感性等方面產生重要差異，影響腫瘤的診斷與治療，最終影響患者身體健康與生命安全。因此，腫瘤細胞異質性研究對于腫瘤的診斷和個體化治療具有重要意義。而進行腫瘤細胞亞群分離分析是研究腫瘤細胞異質性的重要基礎。現有的基于電泳、場流或熒光激活式分離原理的進行腫瘤細胞分離分析的策略存在著特異性差、操作繁瑣或需樣本量大等弊端。基于課題組在磁性梯度分離細菌、腫瘤標志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），該研究以細胞表面標志物Her2表達量差異化的三種乳腺癌細胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)為研究模型，通過熒光-磁性靶向仿生探針與其識別后形成不同磁性梯度，在恒定外磁場作用下，可分別在90 s、120 s和180 s時間內快速逐一梯度分離出三種不同乳腺癌細胞亞型，并基于探針的熒光信號對腫瘤細胞亞群進行了初步鑒定。該研究報道的基于磁性梯度響應的腫瘤細胞亞群分離分析策略具有簡單、快速、準確等特點，為血液樣本中異質性腫瘤細胞亞群的近同時分離與分析提供新思路，在腫瘤早期診斷、評估和預后方面具有重要的潛在應用前景。

在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。    本實驗室與中國中醫科學院合作進行中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺，以及中醫臨床數據挖掘方法的研究，實現了對中醫臨床采集病歷數數據的集成與整合，數據挖掘與分析的中醫臨床數據倉庫及挖掘分析平臺，該平臺旨在支持從真實世界中醫臨床診療中產生海量科研分析用數據，并以真實、高質量的數據為基礎進行中醫臨床與理論研究，為中醫臨床療效評價、臨床中藥新藥創制提供客觀的醫學證據和適宜的數據分析方法。該成果于2009年12月獲得國家科技進步二等獎。   名老中醫OLAP展示例子 1.2多維分析與復雜網絡分析系統   以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。  在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。  獲獎證書   1.中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺 通過分析中醫臨床數據元素及其多維、多層次的關系特點，研究設計了中醫臨床參考信息模型，以及為基礎構建中醫臨床數據倉庫細節數據模型和多維數據模型，建立以數據倉庫為核心的數據整合、數據抽取/轉換/轉載和數據整理、數據挖掘、OLAP和統計分析的智能信息處理平臺。該平臺以中醫臨床數據倉庫及其運行環境工具的構建為基礎，基于實際的臨床診療數據，實現對中醫診療數據進行多主題、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查詢檢索，并支持基于Web的OLAP主題應用，為名老中醫經驗繼承研究、中醫臨床評價研究和臨床科研提供實際的診療數據證據和知識來源，以支持臨床科研決策分析，滿足中醫臨床評價研究的探索性分析需求。針對中醫臨床數據的特點，研究體現中醫臨床數據模型特點的數據挖掘新方法，為面向中醫臨床研究的數據挖掘和機器學習方法研究提供新的思路和研究方向。該平臺的構建初期以重大慢性疾病：中風、冠心病和糖尿病診治規律，以及名老中醫經驗傳承研究為支持目標。   中醫臨床數據倉庫平臺   1.1中醫臨床數據預處理技術臨床數據的預處理包括數據整合、數據整理和數據轉換等技術，我們面向中醫臨床數據結構內容以及中醫臨床研究的分析需求，實現具有完善的數據抽取-轉換-裝載（Extraction-transforming-loading，ETL）、數據整理和數據轉換導出功能的數據前處理軟件。該軟件針對醫學數據利用中的分布式（多采集點）采集、患者隱私保護和大規模數據處理的特點，采用靈活的數據映射配置和臨床術語庫銜接等方式把各采集點數據導入到臨床數據倉庫中，并支持批量數據核查和數據規范整理（對臨床數據中的術語性數據如癥狀體征、診斷和藥物等進行概念化語義規范）功能。   在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。   名老中醫OLAP展示例子    以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。     中醫臨床復雜網絡分析系統  1.3 真實世界中醫臨床有效處方發現系統 中藥新藥創制與研發是極具挑戰和機遇的領域，當前化學制藥和單成份藥物研發已經出現明顯的瓶頸，傳統植物/天然藥以及多成份復方藥物的研發成為國內外關注的焦點。而從多成份調控和多靶點機理的研究為主要視角的網絡藥理學更成為新的趨勢和方法。針對中醫臨床診療過程中具有證-治-效信息，且個體性的真實世界診療實踐特點，我們研究基于大規模臨床診療數據進行有效處方分析和發現的問題，通過對以中藥復方為重點的治療手段藥物組成原理的分析，基于復雜網絡模型和方法研制形成了有效核心處方及適應癥分析方法、有效臨床中藥篩選與發現系統，對基于真實世界臨床診療數據分析獲得有效處方知識的方法、技術平臺和示范應用進行了探索和初步實踐，初步表明從真實世界臨床診療數據中發現和挖掘有效方藥是一種可行的途徑，有望為中醫新藥創制提供可以驗證的新處方、新藥物等臨床有效目標藥物。     1.  中醫臨床數據挖掘分析方法 海量觀察型臨床數據是中醫辨證論治數據的主體內容，具有復雜、多維和多關系的特點。從大規模中醫臨床觀察數據中分析提煉形成有意義的臨床假設或診療知識如有效處方、人群劃分、藥癥關系以及多階段優化治療方案等，是實現從復雜、系統的中醫辨證論治過程中發現并確認有效優化的臨床診療處方及其藥物組成的基本方法。中醫臨床數據包括門診數據和住院數據兩大主要部分，其數據內容由臨床表現、診斷和治療（臨床療法）三部分核心內容（如下圖），其中辨證知識、證候分布、藥癥關系、方證關系和藥物組成等是數據挖掘和分析的主要目標，而所有這些知識的有效性的評價依據是臨床療效，即確認和發現臨床有效的中醫診療知識是中醫臨床數據挖掘分析方法的主要有價值研究目標。    中醫臨床數據挖掘問題：在療效信息的約束下，驗證和發現有價值的臨床診斷/治療關系知識。  2.1基于復雜網絡的中藥配伍分析方法 人們通過對中醫臨床處方數據的初期分析，并與臨床專家的交流中發現，名老中醫的臨床復方的組織特性體現在兩個層次。第一層次為臨床醫生一般以經典復方（包括經方、時方和驗方等）為基礎進行臨床處方；第二層次為在藥對或藥癥關系基礎上的藥物隨癥加減處理。這兩個層次的臨床處方配伍過程形成了具有核心處方結構，而又具有較大靈活性的處方集合。因此，通過對名老中醫處方集的共性網絡結構分析，能夠發現體現其處方思維和學術特點的核心處方配伍結構，從而輔助進行名老中醫經驗的傳承和整理研究。通過應用基于無尺度網絡現象的網絡分析方法進行研究。無尺度網絡作為復雜系統研究的一種實證現象和方法，對基于網絡研究復雜現象和復雜系統的方法具有很大的推動作用。具有宏觀無尺度現象的網絡在拓撲上存在冪律現象，即節點的度分布服從冪函數分布。這在醫生處方中的具體體現就是某醫生對藥物的使用具有比較集中的趨勢，某些名老中醫偏好使用某些藥物，使得這些藥物的已有或潛在功效得到更大的發揮或挖掘。 我們基于網絡中權值的冪律分布規律，實現了多層核心子網分析方法，能夠從復雜的中藥配伍網絡中抽取多層核心子網。該算法已經在名老中醫處方配伍經驗的分析中得到廣泛應用。其得到的結果具有直接而明確的臨床含義，且可靠性較強。第一層核心子藥物子網一般解釋為共性的核心處方；第二層解釋為主要藥物配伍；第三層解釋為次要藥物配伍。這些藥物配伍分別對應樣本的核心病機如主要疾病和主要證候等、兼證和加減癥狀等。以下是兩類特定中藥處方：1287個肝脾不調證(GPBT)處方和752個2型糖尿病合并代謝綜合征處方的分析結果。   特定中藥處方的核心藥物配伍網絡和主要加減網絡，其中的網絡中的節點是藥物，邊的權重表示兩相關藥物配伍使用的次數。 2.2基于隱主題模型的疾病人群臨床特征類別分析方法 癥狀-中藥-診斷主題模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用來提取中醫臨床數據中的癥狀、中藥和診斷間的隱主題結構。SHDT模型是LDA主題模型在多關系應用中的擴展。該模型的核心思想是假設一類樣本里面包含有多個主題，例如，一類糖尿病人群有不同的并發癥，且這些主題所包含的信息特征（以癥狀來表達）具有相對完整性和獨立性。SHDT把每個主題看作是癥狀上的多項式分布，并通過癥狀來表達主題的內容；同時，把每種中藥看作是主題上的多項式分布，因為一類中藥可以治愈多種癥狀/疾病；又因為一種診斷包含多種癥狀/疾病，于是把診斷看作是對主題的描述，構建一種“癥狀-中藥-診斷”主題模型。SHDT模型這種分析原理和思路與中醫辨證論治過程基本吻合，它可以客觀地按照癥狀找到自然分類人群，給出診斷描述特征和中藥治療特征。SHDT模型分別在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中進行人群特征分析。實驗結果說明了該模型具有較好的適宜性和科學性，分析結果能夠較為完整的反映特定疾病中相關的主要人群特征類別。   癥狀-中藥-診斷主題模型，圖中三個黑色圓圈，代表顯變量（觀察變量），其中s 表示一個采樣癥狀，表示患者p的所有藥，表示患者p的所有診斷。白色圓圈代表隱變量，其中z 采樣癥狀s對應的主題，x表示s對應的藥，u表示s對應的診斷。矩形框表示重復采樣。外部矩形框表示在集合中有P個患者。內部矩形框表示對患者p的個癥狀、主題、藥物以及診斷重復采樣。 2.3基于內隱對照和部分可觀察馬爾可夫決策過程模型的動態序貫處方治療方案優化方法 中醫辨證論治是癥-治-效緊密相關的個體、動態的復雜干預過程，動態序貫干預是中醫臨床治療慢性疾病的基本方法。以患者為軸心的治療原則和醫生的個體性特點，使得中醫動態序貫干預過程中包含多樣化的治療方案。在臨床診療經驗知識的形成階段，醫生往往通過對治療前后患者健康狀態的判斷，試圖獲得較好的治療方案的認識，進而逐步形成固化的有效經驗性治療方案。因此，在無外部對照的情況下，如何從大規模的復雜多維臨床關系數據中發現并確認在臨床實際中較優的動態序貫診療方案是有效臨床方案形成的重要課題。 考慮到實際可行性和研究代價的問題，在未有明確的有效干預方案形成的臨床研究初期，無外部對照的傳統中醫經驗整理和歸納普遍存在，且長期的中醫學實踐表明是有效的。但由于臨床診療信息關系的復雜性，基于傳統經驗整理方式形成有效治療方案是一個較為漫長的過程。 因此，如何借助源自真實世界（無外部對照）的大規模臨床觀察數據，進行挖掘分析，以輔助發現和確認較優的臨床治療方案成為辨證論治臨床評價研究的關鍵問題之一。我們采用部分可觀察馬爾可夫決策過程模型(POMDP)對此問題進行研究，實現了基于POMDP的中醫臨床處方優化分析方法，以探尋從來自臨床實際的大規模觀察性臨床數據中發現較優或最優的動態序貫治療方案，為中醫辨證論治有效動態干預方案的形成和臨床驗證提供參考知識。   中醫臨床診療過程對應的POMDP模型 1.  成果的推廣應用 本成果已經在國家科技重大專項：重大傳染病防治、重大新藥創制等兩個項目；國家科技支撐計劃項目-名老中醫經驗傳承研究；北京市科技攻關項目和國家中醫臨床研究基地等項目中進行推廣應用。分別對艾滋病、肝炎和肺結核等傳染病的中醫藥防治規律，從中醫臨床中分析確認有效處方與藥物，名老中醫的辨證論治個體診療經驗，中風、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的臨床診治規律，以及全國10余家重點中醫院診療優勢病種（如上海龍華醫院的中醫胃癌治療、骨關節病治療；河南中醫學院一附院的中醫艾滋病治療、中醫慢性阻塞性肺炎治療等）的臨床診療優化方案等進行應用研究。逐步探索和完善中醫臨床科研一體化技術體系，支持基于臨床診療實踐及其真實世界診療數據，進行中醫臨床研究和中藥新藥創制研究的醫學模式。   北京地區22家單位應用分布圖

本發明公開了一種適用于電力系統分析的轉槳式水輪機調節系統動態模型，包括：調速器模型、導 葉控制系統模型、槳葉控制系統模型、水輪機及引水系統模型。所述導葉控制系統模型和槳葉控制系統 模型構成轉槳式水輪機雙調節系統，所述槳葉控制系統模型考慮了導葉開度與槳葉開度間存在的協聯關 系，用五次多項式曲線擬合的方法獲取；所述水輪機模型在解析非線性模型的基礎上考慮槳葉角對水輪 機效率的修正作用，導葉開度與槳葉開度共同影響水輪機模型的機械功率輸出，且計及導葉開度

本發明公開了一種納米粒子均相摻雜的高強度智能化水凝膠的制備方法，先通過形成互穿網絡凝膠得到高強度水凝膠，再將金屬離子固定在凝膠網絡的活性基團上，并借助化學共沉淀法引發凝膠體系中的金屬離子發生原位反應生成納米金屬或金屬氧化物粒子，穩定均勻分散于高強度水凝膠的網絡結構中，從而制備得到納米粒子均相摻雜的高強度智能化水凝膠。本發明方法制備的水凝膠不但機械強度好、均勻透明，而且保持了相應的納米粒子的環境響應能力特性，是一種極具價值的新型智能材料，拓展了水凝膠的應用前景。本發明方法操作簡單、條件溫和、產物穩定、性能優良、應用范圍廣泛，且可根據需要合成不同智能化特征的高強度水凝膠。

實現非特定人的自然流暢的對話，準確率在99%以上，內容在600句話以上，同時可以發出男聲、女聲、卡通聲等合成效果，具備5種語言以上的語音表達能力（漢語、英語、日語、韓語、阿拉伯語）；在此基礎上，完成10種以上不同情緒的語音表達。圖像處理方面，基于場館內光線條件，實現非特定人的人臉識別，準確率在95%以上，同時完成6種以上的典型表情識別，5種以上基于典型情緒的特定行為理解，準確率93%以上。在臉部有17個自由度，與人工皮膚材料有機配合，完成10種以上的表情生成，軀干部分由高性能伺服控制系統進行驅動，完成21個自由度的靈活運動控制，過載能力（190%，1分鐘），調速范圍（0%-110%額定速度），恢復時間（300毫秒以內），速度超調（2%以內），電流超調（13%以內），加減速時間（6秒以內）。數據庫可以進行實時更新，數據信息內容在10000條以上，通過無線局域網完成，智能庫可以根據現場制訂規則，相應的響應時間在600毫秒以內。可以和展區內全能機器人、變形金剛等設備進行互聯，實時響應時間小于500毫秒。該技術可應用于煉鋼鐵水的脫硫和化鐵爐鑄造用鐵水的脫硫等領域。