云计算和大数据 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:33:29云计算和大数据: 云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供动态、可扩展、虚拟化的资源和服务。它使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。大数据则是指海量、高增长率和多样化的信息资产，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。两者结合，推动了现代科技的快速发展，广泛应用于各行各业的数据处理和分析。

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重点专项“科学大数据管理系统”等5个项目综合绩效评价结论公示

现将项目综合绩效评价结论予以公示。公示时间：2021年3月19-23日。

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2021-03-24
科学大数据管理系统云计算和大数据

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云计算和大数据问答

2023-02-24 16:46:40实验室管理系统LIMS怎么实现对实验数据的采集和处理计算的: 随着科学技术的发展，在互联网的时代，实验室科研投入增加，实验室规模扩大，人们对于分析测试的要求无论是在样品数量、分析周期、分析项目，还在数据准确性等方面都提出了越来越高的标准。这些因素导致实验人员会花费更多的时间和精力，也难免会出现失误从而导致对实验结果的影响，但是实验室管理系统可以很好的解决这些问题。利用实验室lims系统这一现代化管理工具，可对实验室各部门进行全面的、现代化的、电子化的综合管理，从基本的层面上，帮助实验室管理并维护大量数据。1.仪器数据采集通过自动采集，实现从 LIMS 中将样品编号，检验检测项目、方法等发送到仪器设备工作站,并从仪器设备工作站中将样品编号，检验检测项目、方法、结果，质控结果等信息发送到 LIMS中，从而实现双方向的数据自动传输，减轻测试人员工作量，并减少可能出现的差错。2.自动计算将测试方法编入LIMS中，检测人员只要输入仪器的测试结果就可以完成结果的计算。3.多种不同格式的结果和原始记录采集LIMS可配置计算公式自动填充数据生成电子版原始记录，且可以保存大量非结构化的数据文件，如，照片、图像、实验谱图等。4.自动生成报告采样数据和分析数据在各个环节无缝传输，自动生成报告，并且随着业务审核自动插入电子签名、印章。5.数据统计LIMS系统具备独立于业务流程的智能化查询统计功能及分析模块，利用LIMS数据统计技术可按实验室相关工作的关键信息组合查询并形成统计报告，LIMS系统强大的数据统计和分析功能，为实验室质量管理决策提供了支持保障，提升了质量管理水平。实验室管理系统LIMS的建设能减少人为因素的干扰，确保分析数据的真实可靠；降低分析复杂度，减少分析人员工作量，提高工作效率，降低分析检验成本，青软青之自主研发的实验室管理软件King'sLIMS，面向检验检测，实验室数据化建设客户，促进实验室信息化，数字化，智能化管理。已广泛应用于食品检测、制造、化工、农产品及粮油类、计量校准、纤检、环监等约90%的检验检测行业。

2023-02-03 15:37:09高光谱遥感数据处理系列（二）基于高光谱数据的植被指数计算: 高光谱遥感数据处理系列（二）反射率与植被指数来自地物反射/发射的光通过镜头被相机捕获，使得传感器被曝光。由于光电效应，传感器上的每个像素传感器上的电荷开始累计。经过相机芯片的转换，这些光信号以数字的形式存储下来，这些数字被称为DN值。辐射亮度（Radiance），简称辐亮度，指面辐射源在单位立体角、单位时间内，在某一垂直于辐射方向单位面积（法向面积）上辐射出的辐射能量，即辐射源在单位投影面积上、单位立体角内的辐射通量。辐亮度是最常用的度量光强弱的物理量之一。辐亮度可以进一步用于反射率的计算。DN值可以看作由辐亮度与相机属性主导的变量。去除DN值中由于相机属性引起的变化，将其转化为辐亮度的过程称为辐射定标。通常该过程由相机厂商进行处理，或者厂商会提供用于定标的关键参数。物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利用反射率可以判断物体的性质。在使用无人机进行实际观测时，通常使用地物辐亮度除以白板或反射布所在像元的辐亮度作为反射率。从空间量化植被覆盖、生物化学、结构和功能是研究和理解全球变化、生物多样性和农业的关键。实际上，遥感在很大程度上依赖于使用源自光谱反射率的植被指数 (Vegetation Indices, VI)。VI 是几个波段反射率的数学变换，旨在最大限度地提高对特定生物物理现象（例如，绿度、含水量或光合作用活动）的敏感性，同时最大限度地降低对土壤特性、太阳光照、大气条件和传感器观察等因素的敏感性。典型植物的反射光谱。植物光谱最显著的特这就是红光范围的强吸收与近红外区域的强反射，两个波段之间的快速上升波段称为红边。红光波段的强吸收是由于植被叶绿素的吸收，而近红外波段的强反射是由于植被的叶片结构导致的。通过两个波段进行差分或比值可以凸显出植被在这两个波段的反射特性的差别。同时，差分或比值运算可以去除两个波段中包含的背景信号及噪声。不同的波段或组合形式侧重展现了不同的植被特性。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。目前已经出现了上百种不同的植被指数。ENVI中包含了其中7类 27种植被指数。主界面功能区在主界面⑤工具箱中搜索栏中可以方便地对所有工具进行检索，输入 Vegetaton Indices Parameters ，打开该工具如下所示：鼠标单击所需要的植被指数，然后点击 Choose 选择文件的存储位置。此外ENVI还提供了将数据存储到内存的选项 Memeory，但是这些数据在ENVI关闭后会被删除。所以选择存储到内存时，ENVI会弹出二次确认对话框，继续选中Memeory确认即可。ENVI的帮助文件中详细展示了各种植被指数的公式及参考文献。在菜单栏 Help 中打开-> 在左侧 Contents 选项卡中的Vegetation Analysis。关于植被指数的发展和使用场景还可以参考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.在获取植被指数后，可以利用这些指数进行地表参数估算或者进一步进行实际应用，ENVI中提供了几种植被指数的实际应用工具，包括林木健康分析（Forest Health Vegetation Analysis）、农作物胁迫（Agricultural Stress Vegetation Analysis）、易燃性分布分析（Fire Fuel Vegetation analysis），以及植被抑制（Vegetation Suppression）。这些应用工具结合几类不同植被指数对植被进行评估，以林木健康分析为例，首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Forest Health Vegetation Analysis ，双击打开林木健康分析工具：该工具通过三类不同的植被指数：绿度指数，叶色素指数，冠层水分或光能利用率指数。ENVI内置了模型进行阈值筛选，综合分析多种指数，将植被的健康状况分为9种。波段运算如果需要使用内置植被指数以外的指数进行运算，可以使用ENVI中的Band Math工具。这里分别对窄波段和宽波段植被指数的计算进行介绍。窄波段归一化植被指数：首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Band Math，双击打开波段运算工具：在Band Math中输入所需要的表达式，这里需要注意的是，ENVI默认用b1，b2...来表示不同的变量，比如这里我们用到了两个波段680nm和800nm，分别用变量b1和b2来表示。在Enter an expression中输入(b2-b1)/(b2+b1)，点击ok，会弹出变量与实际使用波段的匹配对话框。首先在①中单击选择需要赋值的变量，接下来在②中选择所对应的波段（如果不同波段是分开存储的，选择Map Variable to Input File可以将整个文件赋给某个变量）。在有所变量选择完毕后，点击OK。结果如下图所示：宽波段NDVI：通常机载成像光谱仪的光谱分辨率可以达到亚纳米/纳米级。而常用的卫星数据如Landsat系列和MODIS产品的光谱分辨率较宽，针对这些卫星遥感产品开发的植被指数基本都是宽波段植被指数。为了使用机载成像光谱仪进行宽波段植被指数的计算需要先对波段进行聚合，这里我们以Landsat系列的宽波段为例进行手动宽波段NDVI计算（Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些宽波段VI的计算，这里另外介绍手动波段聚合的操作方法）。Landsat 9 的传感器如下所示：Band 1 Visible (0.43 - 0.45 µm) 30-m.Band 2 Visible (0.450 - 0.51 µm) 30-m.Band 3 Visible (0.53 - 0.59 µm) 30-m.Band 4 Red (0.64 - 0.67 µm) 30-m.Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 µm) 30-m.在⑤工具箱中搜索栏中Sum Data Parameters,打开波段聚合工具。在①中选择输入文件，然后点击 Spectral Subset ，在弹出的波段选择窗格中，对要进行聚合的波段进行选取（按住Shift进行连续多选，按住Ctrl进行多选）。点击OK进行确认。Sum Data Parameters 提供了多种波段聚合函数，这里选择Mean函数进行聚合。依次对几个波段进行聚合后的，我们得到以下文件。接下来可以用Band Math进行宽波段NDVI的计算，计算方法同上。小结自遥感领域出现以来，植被指数扮演着重要的角色，并且一直在发展完善。本文介绍了反射率和植被指数的概念，植被指数的原理，使用ENVI进行植被指数计算，以及手动窄/宽波段植被指数的计算。了解其背后的植物生理学知识，是正确使用这些指数的必要条件。

2024-12-02 11:00:50流变仪数据怎么看: 流变仪是研究物质流变性质的重要工具，广泛应用于化学、食品、制药等行业，用以测量物质在不同条件下的流动与变形特性。通过流变仪，我们能够获得关于物质粘度、弹性、塑性等特性的关键数据，这些数据对于产品的质量控制、配方优化以及工艺设计至关重要。本篇文章将详细解析如何正确解读流变仪提供的数据，并帮助您在实际应用中更好地理解其意义和影响。一、流变仪的基本原理和常见测试类型流变仪通常通过施加剪切应力或剪切速率，来测量物质在受力时的反应。常见的流变测试包括恒速剪切、恒应力剪切、振荡测试等。每种测试类型能够揭示不同的物理性质，比如粘度、屈服应力、流动行为等。因此，准确解读流变仪的数据，首先要了解不同测试方法的适用场景以及它们所揭示的物质特性。二、常见流变仪数据的解读屈服应力（Yield Stress）屈服应力指的是物质开始流动前所需要克服的小应力。它是固态和流态之间的分界线。在某些工业应用中，屈服应力的大小至关重要。例如，泥浆、涂料等物质的屈服应力通常用于判断其易加工性和涂布性能。通过测量屈服应力，流变仪可以帮助工程师优化生产工艺和配方。弹性和粘弹性行为通过振荡测试，流变仪可以测量物质的弹性模量（G’）和粘弹性模量（G”）。弹性模量反映物质储存的能量，而粘弹性模量则反映耗散的能量。两者的比值（称为损耗因子）可以帮助分析物质的流动行为。对于许多复杂的多相体系，理解弹性与粘性成分的比例至关重要。流动曲线（Flow Curve）流动曲线是流变分析中为基础的图表之一，通常表示剪切应力与剪切速率之间的关系。通过流动曲线，我们可以看到物质在不同剪切速率下的流动行为，例如是否为牛顿流体或非牛顿流体，以及物质是否具有显著的剪切变稀或增稠特性。流动曲线的形态能帮助工程师评估材料在实际应用中的加工性能。三、流变数据的实际应用在实际工业应用中，流变数据的解读对于工艺优化和产品质量控制至关重要。例如，在食品工业中，流变仪可以帮助分析酱料、果泥等的流动性，从而优化生产流程并确保终产品的稳定性。在制药行业，流变分析有助于优化药品的配方和制剂工艺，确保药品的剂型稳定性和生物利用度。

2025-04-28 12:15:21薄膜测厚仪怎么看数据: 薄膜测厚仪怎么看数据薄膜测厚仪是一种用于测量薄膜材料厚度的专业仪器，广泛应用于材料、制造和质量控制领域。正确读取薄膜测厚仪的数据，不仅有助于提高产品质量，还能确保生产过程的精确性和稳定性。本文将介绍如何科学有效地读取薄膜测厚仪的数据，帮助您全面掌握设备使用方法，并对数据进行合理分析与应用。薄膜测厚仪的主要功能是通过不同的测量方式获取材料表面的厚度数据。根据不同的原理，薄膜测厚仪可分为接触式和非接触式两种类型。接触式测厚仪通过传感器直接接触薄膜表面，来测量其厚度。而非接触式测厚仪则采用超声波、电磁感应等技术，不接触表面即可测量厚度。无论是哪种类型的测厚仪，终目的都是为了提供的厚度数据。在使用薄膜测厚仪时，首先要确保设备的校准工作已经完成。设备的校准至关重要，它能够确保仪器的测量结果且一致。许多薄膜测厚仪在开机后会进行自检，以确保其工作状态良好。校准时要使用已知厚度的标准样品，校准后的数据才具有可靠性。测量时应选择合适的测量位置。薄膜材料的表面可能存在微小的起伏或不均匀，因此，在测量时应避免过于粗糙或不平整的表面，好选择平滑、均匀的区域进行测量。操作人员的经验也十分重要，熟练的操作可以减少人为误差，提高数据准确性。当数据采集完成后，读取和分析数据时需要关注几个关键点。薄膜测厚仪的显示屏上通常会显示多个数据点，这些数据代表不同测量位置的厚度值。通过对比这些数据，可以判断薄膜的厚度是否均匀，是否符合生产标准。如果发现某些测量值与标准值相差较大，可能需要重新检查薄膜的质量或测量方法。在一些高端的薄膜测厚仪上，除了显示实时数据外，还可以进行数据存储与导出。通过与计算机连接，用户可以将测量数据导出进行进一步分析和处理，甚至生成报告。这对于质量管理和数据追溯非常重要，尤其是在需要大量生产和测量的环境中。总结而言，薄膜测厚仪的准确读取不仅依赖于设备本身的精度，还需要操作人员的细心与经验。通过合理的校准、精确的操作、和科学的数据分析，可以确保测量结果的可靠性，为产品质量和生产效率提供有力保障。