产品详细介绍深圳市新世联科技有限公司专业提供日本FIGARO氧气传感器。欢迎致电询问氧气传感器相关信息 一、氧气传感器 （KE-25 KE-50）特性：　 （1）长寿命（KE-25-5年，KE-50-10年）　 （2）不受CO2，CO，H2S，NOx，H2影响　 （3）低成本　 （4）在常温下工作　 　　 （5）信号输出定　 （6）无需外部电源　 （7）不需加热 　　 二、氧气传感器 （KE-25 KE-50）性能： （1）测量范围　 0-100％O2　　　　　　 （2）精度　 KE-25：±1％（全量程）；KE-50： ±2％（全量程） （3）工作温度　 5～40℃　　　　　　　　　 （4）储存温度　 -20～＋60℃　　　　　　　 （5）响应时间　 KE-25：14±2秒；KE-50：60±5秒 （6）初始输出 　KE-25：10.0–15.5mv；KE-50：47.0-65.0mv （7）期望寿命　 KE-25：5年；KE-50：10年

产品详细介绍 探头式氧气传感器O2S  一、产品简介：  氧气传感器采用两个氧化锆盘，在其中间是一个密封空间。其中一个盘起的功能是可逆氧气泵，依次充满样品气和抽空此小空间。另一个盘用于测量氧分压差比率，得到相对应的传感电压。氧化锆盘作为氧气泵运行时，需要的700 °C 的温度由加热元件产生。氧气泵使小空间范围内达到额定的最小和最大压力所花的时间和环境中氧分压值具有对应关系。  二、产品特性：  1) 非消耗性的氧化锆传感元件  2) 氧压范围 2 mbar...3 bar  3) 高稳定性和精度，可测量0…100% 氧  4) 对于其他气体无交叉干扰  5) 无需温度稳定  6) 内置加热元件  7) 加热器电压： 4.35 ±0.1 VDC (1.85 A)  8) 允许气体温度： -100...400 °C ；  三、产品参数 

产品详细介绍 产品特点及用途：1、适用于各种不同规格大小的液晶电视. 该产品广泛用于家庭、办公室、酒店、游艇、多媒体会议室、展厅等场所是办公家居的优良配套设备。当要欣赏电视节目时通过遥控或手控电视会自动从电视柜里面升上来。2、采用优质钢材制作而成、以同步光轴配以精密直线导轨和直线轴承传动令运行噪音更低.3、产品结构合理,造型美观. 操作容易、灵活方便、工作可靠、经久耐用。（另可按电视大小要求订做）    4、安客户要求可加做箱体外壳，也可吊装。        5、可按客户要求订做 外形尺寸：870*650*115mm  额定电压：110-220V    50HZ自  重：30kg       负  重：50kg升降行程：740mm适合电视尺寸：32-52寸 电话；13357315156

产品详细介绍  概况     功能特点 PANIO 力卓 CR-108D使用一组屏幕、键盘、鼠标，即可切换控制8台电脑；控制端与电脑端的键盘、鼠标，可以任意选择使用 PS/2 或 USB 的接口 CR-108D网口CAT5数字KVM切换器内置8口切换器,搭配专用的RJ-45网口介面转换模组,通过网线与电脑相连接,距离最远可以延长300米 可以调整视频信号画面品质，里面共内建 21 段电子式视频信号调节器 支持热插拔，免安装任何软件或驱动程序，支持分辨率最高可达2048*1536 鼠标兼容性高，支持罗技 ( Logitech ) 及微软 ( Microsoft ) 的高阶多功能键鼠标之特殊功能键 完全符合USB1.1、2.0规格，具备串接扩充功能，最高可以串接级数为三层 每个端口都能正确模拟键盘、鼠标信号，且可以同时开机，内置扫描功能，便于监控 可透过面板按键、键盘热键，或是OSD视控选单来切换控制电脑 提供每口命名、密码设定、自动扫描跳选、定时休眠及串级扩充等功能 设有独立的键盘鼠标信号重启功能键（Reset)可以解决键盘鼠标信号不正常的问题 支持 DOS、Windows、Linux、FreeBSD、Mac、Sun Micro System 等操作系统 PANIO CR-108D机架式网口KVM多电脑切换器由深圳市卓普科技有限公司荣誉出品.   示意图 包装配件   ■1xCR-108D ■8xUP300R专用的RJ-45网口介面接收端模块  ■1x机架面板  ■1x变压器  ■1x使用手册     详细规格

产品详细介绍学生、生活用                        陪伴孩子健康成长的时音天使一、本仪器根据需要，一周内可一次性设定学习日、休息日，孩子每一天可以在不同时间用不同音乐或语音提醒功能，使孩子从小养成良好的学习和工作习惯。每周自动循环；例： 1、用“鸟”鸣声提醒孩子早上，中午按时起床，晚上用轻轻的曲把孩子带入甜蜜的梦乡； 2、用优美的轻音乐提醒孩子每学习一小时，须休息活动活动，以防近视； 3、用警铃“噹”的一声提醒上网时间到，该下线了，提醒孩子关电脑休息；二、在幼儿阶段可设定自动播放儿歌，十字经，诗歌朗读，宋词专辑，英语单词，小故事，让孩子在一边玩耍中，接受科学知识教育；三、音乐胎教，定时播放胎教音乐，激发胎儿大脑发育，让幼儿赢在起跑线上；四、可作为点歌台使用，用于举办小型舞会及街舞锻炼；五、可容纳数千首的音乐，用户可随意自行下载更改所需音乐。即时点播即时播放。  有空就学，充分利用空闲时间    学英语特效老人用老人健康平安的新伴侣——时音保姆一、本仪可一次设定老人在一天内按时起居，活动锻炼，用不同音乐或语音提醒功能，让老人生活有规律促进身体健康长寿。一周可设定七套不同时间程序，每周自动循环。1、 可用“鸟”鸣声提醒老人按时起床，晚上用轻轻的曲把老人带入甜蜜的梦乡；2、 选编几套适合老人晨练和晚练的歌曲，舞曲进行锻炼，增强体质；3、 用“爸、妈时间到，该吃药了”，提醒老人按时服药；4、 用“今天是星期天，该洗澡，换衣服”，提醒老人讲究卫生；二、可预先录好家庭成员（儿子，媳妇，女儿，女婿，内孙，外孙）的语言，定时向老人问好祝福，让老人感觉到时时刻刻和家人在一起，淡化眼前孤单寂寞，弥补年轻人工作忙，无法陪伴老人的好办法。三、可容纳数千首的音乐库，老人可根据爱好随时点播爱好音乐，带给老人温馨和欢乐的好心情。四、可作为点歌台使用，用于举办小型舞会街舞锻炼，让老人融入社会群体，避免产生孤独感。五、家有行动不便的老人，需要帮助时，按一下本仪遥控器，家人立即可听到呼叫声。六、用户可随意自行下载更改本机SD卡的音乐，录音内容。感谢广大客户对本公司产品的信誉和支持  本公司郑重承诺：产品一年质保,终生服务!     龙岩智电厂家直销，更多优惠、更优服务！        欢迎广大客户来电咨询洽谈！QQ： 188360902联系人：廖珍

产品详细介绍直流电机驱动器（军品级） 型号：YCI24V-3A/E-D  　　中功率直流有刷电机驱动器是我单位开发的采用H桥型式，PWM调速方式的高性能直流电机驱动器。不同于以往晶闸管整流方式直流电机驱动器，具有调速平稳，调速范围宽，体积小，可靠性高的优点。可实现速度闭环、位置闭环及转速电流双环、位置电流双环控制方式。根据客户要求可订制单路、双路及多路驱动器。　　 产品目前只有军用品级。型号说明

产品详细介绍直流电机驱动器（工业级） 型号：YC24V-3A/E 　　　　直流电机驱动器分三大系列：O系列适用于开环控制；B系列适用于闭环控制，C系列为智能型，适合高精度位置控制。智能型驱动器可与计算机通讯，通过标准RS232串行接口，实现电动机的控制。　　适用功率范围：<2.2KW。可匹配永磁和他励直流电动机。　　 反馈形式可选择编码器反馈或测速发电机反馈。闭环控制可做为闭环速度控制和位置控制。能够实现宽范围的平滑调速。 　　 系统采用智能芯片控制，PID调节器，参数调节灵活，稳速精度高，动态特性好。型号说明 

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。