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HF-3800全自动血液分析仪
性能特点:      1. 细胞信号全数字化处理技术,成熟的液路设计,保证检测运行的测量结果的可靠性      2. 浮动界标算法,配合完善的异常血样专家识别系统,对异常样本做出筛选提示      3. 血红蛋白测量系统,具有的体积计量管直接定量技术,消除干扰源,提高准确性      4. 粒子向导技术:细胞粒子以直线运动,产生真实脉冲,确保WBC、RBC、PLT计数准确      5. 双向立体后旋流技术:避免流体对PLT计数的干扰      6. 白细胞三分类      7. 双通道,60测试/小时      8. 全新高精密度微量血液处理技术      9. 电阻抗法,不含氰化物的SFT法测血红蛋白,试剂安全无毒环保      10.大屏幕8.4寸TFT触摸屏。
泰安市康宇医疗器械有限公司 2021-09-13
NA7682A 矢量网络分析仪
NA7682A矢量网络分析仪,吸取了前几代网络分析仪应用客户的大量反馈,采用更合理的面板布局,是德力仪器推出的新一代矢量网络分析仪产品。随着 5G 通信的快速商用,NA768x 能够针对 5G 通信链路中关键器件:滤波器、放大器、隔离器、天线、馈线等进行快速的功能性能测试,加速产业推进。
天津德力仪器设备有限公司 2022-06-06
ES系列分析天平/半微量天平
天津市德安特传感技术有限公司 2022-08-05
VNA5000A矢量网络分析仪
VNA5000A是一款高性能的矢量网络分析仪,具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度;该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式,内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延,Smith圆图、极坐标等多种显示格式,外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口,具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能,能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收(T/R)模块测量等领域,是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围:10 MHz~50 GHz 四个内部相位相参信号源,八个真正并行测量的接收机 高动态范围:130 dB(典型值),迹线噪声优于0.001 dB,测量精度高 支持多窗口、多通道测量,快速执行复杂测试方案 校准类型灵活可选,兼容多种校准件 外设接口丰富,灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试
成都玖锦科技有限公司 2022-08-05
VNA1000A矢量网络分析仪
VNA1000A是一款高性能的矢量网络分析仪,具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度;该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式,内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延、Smith圆图、极坐标等多种显示格式,外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口,具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能,能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收(T/R)模块测量等领域,是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围:10MHz~50GHz 四个内部相位相参信号源,八个真正并行测量的接收机 高动态范围大:120dB(典型值),迹线噪声优于0.001dB,测量精度高 校准类型灵活可选,兼容多种校准件 支持多窗口、多通道测量,快速执行复杂测试方案 外设接口丰富,灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试
成都玖锦科技有限公司 2022-08-05
万深PhenoGA植物表型分析测量仪
产品详细介绍一、概述:基因型、表型和环境是遗传学研究的铁三角。表型(性状)是基因型和环境共同作用结果,而基因型与表型之间有着多重关系。研究者用测序和基因组重测序来评估等位基因差异定位数量性状等已变得很普遍,但其需大量性状数据来佐证。然而这类分析测量的结果受人员、工具和环境等的干扰很大,还会损伤到植物。故迫切需要高效、准确的万深PhenoGA植物表型分析测量仪来做可视化的精确数据分析和表型测试,如测试对压力和环境因素的表型反应、生态毒理学测试或萌发测定、遗传育种研究、突变株筛选、植物形态建模、生长研究等。二、主要性能指标:1、万深PhenoGA植物表型分析测量仪是顶视+侧视版本,由顶视+侧视的超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机直联电脑获取植物顶视和侧视的RGB彩色图,并做自动分析;由顶部的主动红外双目3D相机(点云密度512*424像素)来获取植物冠层的3D景深伪彩色图和可转换视角的3D重建伪彩色图。2、可获得植物在不同生长阶段的表型数据主要有:植株高(测量误差≤±1.5mm)、投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数量(自动计数+鼠标个别修正)、叶冠层的3D构型数据(叶冠直径、叶冠层面积、叶冠层占空比、叶片分布和密度、叶冠层对称性等,冠层尺寸的测量误差≤±2mm)、植物株形、精准的茎叶夹角(真实夹角重复测量误差≤±1.0°)、节间长度及其空间体积估算值、植株高和叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值(具有叶片颜色自动矫正特性,可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色)及其对表征的贡献评估等。具有分析特性表述如下:1)常规分析:投影叶面积及其动态变化,外周长,外接圆直径及面积,拟合椭圆主副轴及偏角,凸包内径、面积及周长,植株高、宽,最小外接矩形长、宽,植株紧实度。2)颜色分析:RGB、LAB颜色值,具有叶片颜色自动矫正特性,可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色。3)骨架分析:骨架长度,端点数(叶片数),分叉数(分枝数、分节数),茎叶夹角等。4)玉米株形分析:叶片数,叶片长、宽,叶片弯曲度,叶片投影面积,茎秆分节数,分节长、粗,叶片颜色等。5)生长分析:植株绝对生长、相对生长曲线,相对生长趋势。6)根系分析:根长,根粗,根尖数等(根粗>1mm)。7)考种分析:种粒数,种粒面积,种粒长、宽(种粒直径>5mm,不粘连)。8)其它:不同生长时期自动批量化处理分析,多植株网格分析,直线、角度等几何测量,各测量结果可编辑修正。3、可接入条码枪来自动刷入样品编号,具有按条码标识跟踪分析的特性。图像分析方式和耗时:自动分析(约1个样品 /分钟)+鼠标指示测量或修正。标配成像分析的植株高可达100cm(茎秆基部距顶部3D相机约135cm,植株距侧面拍摄仪约100cm)、叶冠幅可达100cm*80cm(拍摄箱外尺寸160cm高*120cm长*80cm宽)。各项分析数据和标记图片可导出。三、标配供货清单:1、超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机  2套2、主动红外双目3D相机及适配器  1套3、单反相机拍摄支架 1套4、含光源的拍摄箱(标配尺寸160cm高*120cm长*80cm宽)  1套5、万深PhenoGA植物表型分析测量仪软件及软件锁  1套6、叶色色彩矫正板和尺寸自动标定板1付7、手持式条形码阅读器 1付8、超薄背光灯板  1付注:可定制到250cm高*120cm长*120cm宽的拍摄箱或定制便携式的野外田间顶视版的分析检测仪。若加配万深SC-G自动考种仪、RootGA根系动态生长监测分析仪等,还可分析种子形态、果实外观品质、花形和花色、植株根系的胁迫响应等。推荐选配电脑:酷睿i5 CPU / 8G内存/ 256G硬盘 / 23”彩显/无线网卡,2个USB3.0和3个USB2.0口,Windows 完整专业版或旗舰版
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
西安交通大学科研人员在变换光学领域取得重要进展
西安交通大学电气学院先进电磁调控与电能转换技术研究中心马西奎教授团队与复旦大学物理系丁鲲研究员以及英国帝国理工学院物理系JohnPendry教授合作,利用变换光学中的共形对称性揭示了一种从虚拟空间出发去理解并调控实空间中系统拓扑性质的方案。
西安交通大学 2021-11-30
一种城市轨道交通层级救援站多目标选址方法
本发明公开了一种城市轨道交通层级救援站多目标选址方法,该方法通过构建救援站网络?脆弱性评价?脆弱度分级?确定覆盖度函数?建立适用于城市轨道交通层级救援站规划决策的多目标选址模型?算法设计,从经济性、高效性、覆盖全面性三方面出发,提升救援站选址方法的准确性和合理性,最终实现快速救援响应、高效物资供应,不仅能有效降低救援网络的建设维护成本,同时能保证突发事件的高效及时救援,可为轨道交通企业提供具有不同决策偏好的选址决策方案,满足实际选址工作的需要。
东南大学 2021-04-13
一种基于亮度基准漂移的全天候交通图像增强方法
本发明公开了一种基于亮度基准漂移的全天候交通图像增强方法,充分考虑监控图像与光照强度和 拍摄时间之间的相互关系,分析光照的总体变化和实时变化,分别得到亮度基准曲线和亮度实时反馈, 并加权得到当前时刻的亮度基准值,在对交通监控图像增强之前,先把图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间,在保持图像色度信息不变的基础上,运用亮度基准值对亮度分量分割,得到低亮度区和高亮 度区,并分别求取每个亮度级的漂移参数,每个亮度级乘以对应亮度级的漂移参数得到增强后的亮度级, 最后图像转换到 RGB 色彩空间得到增强后的图片。利用本发明对全天候实时监控图像尤其是顺逆光情 况下图像进行处理,可以为用户提供对比度更清晰,有用信息更突出的图像。
武汉大学 2021-04-13
基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法
本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法,包括如下步骤: 1、在收费站的收费广场布置摄像头,采集车辆在收费广场的行驶视频; 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪,获取每一帧图像中车辆的位置坐标; 3、利用车辆的M帧图像数据,计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突,计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk;如果发生变道冲突,计算车辆转向模型时间指标Tpet; 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理,统一为交通冲突评价指标STC,根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化,对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。
东南大学 2021-04-11
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