简介 在外加磁场的作用下，物质的光学性质会发生改变，这就是磁光效应。磁光效应主要包含磁光克尔效应、法拉第磁致旋光效应、科顿 - 穆顿磁致双折射效应。本实验系统利用一套可以进行自由组合的实验装置，通过搭建不同的测量光路来实现对这三种完全不同的磁光效应 的测量。具体实验内容为：测量镍薄膜的磁光克尔旋转角、测量蒸馏水的法拉第旋光系数、测量磁流体的磁致双折射（科顿 - 穆顿效应） 的 o 光与 e 光的折射率差，其中前两部分作为基础性实验内容开展面上实验，第三部分作为研究性实验内容可供在现有实验基础上开展研 究性实验。

一、产品介绍 MXY8201 LED/LD发光角综合测试仪根据多种封装形式的LED发光二极管、LD半导体激光器和微型钨丝灯等光源发光强度的空间变化，对其发光角度的空间分布特性进行测量，在半发光角与光轴等方面的测量精度高达0.5°。 二、教学目的 1、了解发光光源中心轴空间角的定义； 2、了解发光光源的半发光强度的角度的定义； 3、了解发光光源中心轴与机械轴的偏差角的定义； 三、实验内容 1、测量LED正向电压； 2、测量LED反向电压； 3、测量LED的正、反向工作电流； 4、测量发光光源中心轴空间角； 5、测量发光光源的半发光强度的角度； 6、测量发光光源中心轴与机械轴的偏差角；

一、产品简介        MXY5001光纤传感原理及应用综合实训平台是我司专为各种光纤传感器的学习与研究而开发的。该实训平台是在光纤传感领域中的光纤透射技术、反射技术及微弯反射技术等基本原理的基础上开发而成的。本实训平台从简单到复杂，从基础到应用，系统的介绍了光纤传感器的基本原理，实验方法以及实际应用的实例。学生可以根据所提供的可搭建设计组件开展各种实验，或者根据仪器所提供的元件进行二次搭建。这不仅丰富了大学实验的教学内容，拓宽了学生的知识面，而且可以进一步调动学生学习本专业的积极性，对理工科院校学生将所学知识的工程应用化具有积极的意义。 二、实验内容 LD光源P-I、V-I特性曲线测试设计实验 光纤微弯传感系统设计实验 光纤位移传感系统设计实验 光纤烟雾报警系统设计实验 光纤温度传感系统设计实验 光纤液位测量系统设计实验 光纤压力传感测量系统实验 光纤导光照明系统设计实验 光纤传感角度测量设计实验 三、主要技术参数 1、光源： 650nm点状半导体激光器；650nm光纤激光器；1W红光LED；3W全彩LED； 2、功率计探头： 光电池型号SL248R；开路电压0.3V；短路电流8µA；暗电流1nA；光谱响应范围550nm-750nm，峰值波长650nm；功率范围：0-5mw 3、显示屏：     LCD1602液晶显示屏，单排16针接口；8位双向数据总线；可与8位单片机或控制器直接相连；管脚高电平为+5V；可显示2行；每行16个字符。 4、51系列单片机：     STC89C52，新一代超强抗干扰、高速、低功耗的单片机，指令代码完全兼容传统8051单片机，12时钟/机器周期可任意选择，最新的D版本内部集成max810专用复位电路。 5、光纤微弯称重： 光源：650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；液晶显示光功率值； 砝码：10g、20g、50g、100g、200g； 6、光纤位移传感： 光源：650nm光纤激光器；反射式光纤传感器：纤芯直径φ1长度80cm；液晶显示光功率值； 7、光纤烟雾报警及浓度显示： 光源650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径φ1长度50cm；液晶显示光功率值及烟雾浓度；光线透过率小于80%（即烟雾浓度大于20%）报警； 8、光纤温度传感： 对射式光纤传感跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；PT100温度传感器：测温范围：0~90°； 温控仪：额定电压180V～220V，50Hz；电源功耗<5W；量程0～400℃；准确度0.5；分辨率1℃；环境温度0～50℃；相对湿度35%～85%；风扇：DC-12V直流风扇；液晶显示光功率值 9、光纤液位测量： 多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；光纤准直透镜：近距离，焦距可调；烧瓶：具备入水口及出水口；液晶显示光功率值，水位小于设定值时报警。 10、压力传感测量： 气泵：ACO-001；功率20W；电源220VAC/50Hz；排气量20L/min；压力传感器：测量范围20～250KPa；相应的输出电压为0.2V～4.9V；工作温度范围为-40℃～+125℃； 11、导光照明光纤：端点发光、体发光两种； 12、调整架：轴向位移调节采用了精密螺纹副调节，运动平滑； 四、配置设施 光纤传感应用综合实训平台主机、导轨及支架组件、位移组件、微弯形变装置、 压力组件、温度组件、液位测量组件、照明光纤、光纤跳线、法兰盘，实验指导书及实验录像光盘等。

解剖结构正确，体表骨性标志清楚，关节运动灵活，可添加或替换不同的穿刺模块，可进行腰椎穿刺、髂前上棘骨髓穿刺、胸腔穿刺、腹腔穿刺、静脉穿刺等操作训练。适用于临床医学本科生实习示教、住院医师培训等。 可根据用户需求在此模型身上添加新的穿刺模块。 注：模型充分体现经济价值性，行穿刺功能同时，还可定制克雷氏骨折、根骨骨折等全身各处骨折形式。

产品简介 MB-601型SF6综合测试仪是集湿度、百分浓度、主要分解产物测量的三合一仪器，将原来要用三台仪器才能实现的功能，集中于一台仪器。一次完成三项功能检测，大大节省设备中的气体，有效保护环境，减少污染，同时减少用户的工作量，提高了工作效率。该仪器采用大屏幕液晶中文显示，实时显示各种参数，全程傻瓜式的操作，海量信息存储，内置充电电池，交直流两用。被业内人士评为高科技、节约环保型仪器。 功能特点 湿度、纯度、分解物测量模块任意组合 测量数据实时温度补偿 湿度可自动换算为20℃时标准值 大容量数据存储 高清触摸显示屏，中英文菜单，易于操作 内置气体过滤器 内置进口电子质量流量计，带流量显示 内置电动气泵，可在测量结束时吹扫清洁管路，有效保护传感器（可选） 内置微型打印机，可现场打印测量数据（可选） 内置大容量锂离子电子，交直流两用 湿度可选冷静法测量 技术指标 湿度 测量范围：-80~+20℃   精度：±0.5℃ 响应时间：63%[90%] +20→-20℃ Td 5s[45s] -20→-60℃ Td 10s[240s] 分辨率：露点0.1℃或0.1ppm 重复性：±0.5℃ 纯度                                                                                                                                                               测量范围：0~100% SF6   精度：±0.5% 响应时间：15s 分解物 测量范围： H2S： 0～200 ppm SO2： 0～100 ppm CO：  0～1000 ppm HF： 0～10 ppm（可选） 分辨率：0.1ppm   精度：±1ppm 响应时间：30s 进气压力：<1Mpa 样气流量：0.5-0.9ml/min 输出接口：RS232 打印机类型：热敏式 存储功能：1000条 工作电压：内置锂电池，交直流两用，一次充电可连续工作10小时以上 充电电源：AC220V±10%  50Hz 环境温度：-20～+60℃ 环境湿度：≤85% 尺寸：360*320*160mm 重量：约6kg

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试