产品详细介绍供应燃气电磁阀，燃气机械手厂家，燃气泄漏报警器产品名称：燃气探测器产品型号：Sn-838-4U产品类型：燃气探测器系列产品规格：标准本产品采用了国际先进的气敏传感技术，选用了高性价比的进口微处理器人作为控制核心，内嵌专用处理软件，在检测泄漏浓度的同时，还可监测传感器故障，具有极高的安全性，可靠性。产品特点燃气报警器1、自动复位2、采用微处理器控制3、高可靠性传感器4、故障自动检测指示5、探测天然气、液化石油气6、SMT工艺制造， 稳定性强 基本参数： 工作电压：AC220V消耗功率：≤2W工作温度：-10℃～+50℃工作湿度：≤95%RH报警方式：联网输出 /声光报警报警声压：≥70dB/m报警浓度：10%LEL报警浓度误差：±5%LEL报警输出：继电器输出（常闭 ）外形尺寸： 110*70*40mm售后服务：三个月内有质量问题包退换，一年内包修，终身维修煤气报警器款式繁多，具体的安装需跟技术人员沟通进行选择， 刘生 15013775514/0755-89206127 商务Q 272820915安装位置：燃气探测器应安装在泄漏气体最易聚集的地方或必经之路上，离气源小于3米。煤气、天然气用户：距顶棚0.3米左右。液化气用户：距地面0.3米左右。不要将报警器安装在厨房或燃气具的上方，燃烧废气和炒菜产生的油烟会使器频繁报警加速老化。燃气探测器：天燃气和液化 气达到报警浓度：0.1~0.3%，煤气浓度达到报警0.1~0.5%.供应燃气电磁阀，燃气机械手厂家，燃气泄漏报警器

产品详细介绍【产品特色】（1) 21.5”高清晰高亮度液晶屏,分辨率支持1920*1080（2）采用高强度钢化玻璃对液晶屏的表面进行保护处理,增强屏的抗击能力和使用寿命。           （3）具有世界先进的2048级压感,使你笔划的粗细浓淡变化随心所欲。   （4）高达200点/秒的笔划处理速度,令你挥笔自如，毫不中断你的运笔速度。（5）笔感应精度达到±0.5MM，满足你每次落笔时的位置准确无误。（6）液晶屏的角度调节可以从水平15-80度变化,使用操作十分舒适。（7）笔划原迹重现的分辨率高达4000LPI。 （8）具有VGA输出接口和独特的DVI数字信号接口,可接驳投影机和数字电视。（9）PPT集成：在powerpoint演示模式下，系统提供笔操作便捷方式对文稿进行播放控制，而不必频繁的在手写模式和鼠标模式之间来切换，支持powerpoint演示文稿的各种动态效果。同时系统还提供将在演示过程中手写笔迹自动或手动保存于powerpoint文稿的功能。（10）同步录屏录音功能：可以将演示资料或演讲内容紧密结合方便直观，具有独特的自动排版板书技术，创新屏幕板书模式，可同屏显示，同屏操作，动态跟踪。保留所有演示过的资料，绝无擦除后无法找回的遗憾，可对声音、文档、图档进行实时保存。保存格式：PPT、PPS、WMV、BSD、BMP、JPG、PNG、GIF等。 【产品应用】 ☆教学简报，即时注解☆电子教室\会议环境\无纸化工作环境☆电脑学习全面化   远距教学普及化电脑绘图\美工设计☆在Windows Office中输入手写真迹，注解输入，发送手写E-mail☆数位医疗，兵棋模拟，多媒体教学，系统工程等应用。       在现代教育技术研究中，数字手写设备已成为多媒体教学方案的核心组成部分，ACCU开发的新一代交互式液晶书写屏设备，集成了ACCU杰出的手写数字技术，液晶显示技术和多媒体教学软件技术于一体的高科技产品，使教师可以完全从黑板的局限中解脱出来，大量的传统黑板板书将通过液晶书写屏的压感笔进行自由的板书，又能即时方便灵活地引入电脑及网络里的多种类型教育信息化资源，无论对课件制作、编辑、组织、展示、控制和保存都是灵活自如，极大地解决过去课件和幻灯讲稿以及传统黑板教学的诸多问题。对推动现代教育技术研究以及多媒体教育信息化建设有着深远的意义

产品详细介绍 电磁+红外双模   原笔迹手写的电磁触控一体机

产品详细介绍概述1.1、CT-100型电磁场发生器采用亥母霍兹线圈立式、自然冷却式结构，具有视野开阔、外形美观、结构可靠、磁场强度高、磁场强度大小调节方便等特点。1.2、磁场强度大小调节方便，可通过调节电源电流大小来改变。1.3、电磁铁工作气隙结构调整采用力田专利技术设计。1.4、使用前请仔细阅读本说明书，严格按要求操作使用。2、技术参数   磁场发生器尺寸：400*160*210mm线圈内孔：100mm线圈外径：140mm底板：210*120*2mm磁感应强度：60GS工作电流：DC 0～3.0A 冷却方式：自然风冷。重量：   2kg4．电磁场发生器工作原理电磁场发生器是根据电磁感应原理，电流源对磁场线包提供直流电流，并由导磁回路聚磁产生磁场，通过调整工作电流均可改变工作气隙磁场的强弱。5.配置稳恒电流源的要求5.1 建议配置线性稳压稳流源，输出直流电压 0-30V,电流 0-3A ，100W的电源。5.2 电磁铁的接线电磁场发生器的接线柱接直流电源的输出端，输出端的正负由所需要的磁场方向确定。 

本项目针对人工速生林木材密度小、强度低的特点，研究开发出木材化学改性与干燥一体化工艺技术及装备。本技术能够大幅度提高速生材性能，同时解决了常规木材改性技术中改性剂浸透困难、环保性差，改性材功能单一、尺寸小，无法满足工业生产要求等问题；解决了传统木材改性技术工艺“先干燥-再浸渍处理-再二次干燥”的能耗高的问题。本项目技术获国家发明专利授权2项，已在多家企业应用。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

动物捕食植物种子（下称种子捕食）是动植物协同进化的重要方面。动物捕食植物种子可影响植物种群更新和繁衍；植物通过调节各种性状，如种子大小、蛋白质含量，调节动物捕食行为。植物性状对种子捕食调节能力的评估对理解动植物协同进化具有重要意义。 因此，建立一种用于种子捕食追踪的人工种子系统，对于种子捕食追踪及相关研究，理解动植物协同进化，促进野生植物尤其是珍稀濒危植物保护具有重要的作用。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明提供了一种复制式人工关节间隔物的制作方法，包括以下步骤：1）首先在容器内铺设固化剂，将人工关节假体包裹在容器内的固化剂中，制备人工关节假体阴模；2）然后向阴模内注入硬化剂制备复制式人工关节间隔物。可事先在阴模中放置金属棒或块以增加间隔物的强度。本发明能在较短时间内精确制备出尺寸和外形与拟选用人工关节假体一致的间隔物，以缩短手术时间，改善间隔物的作用效果，制备方法经济且简便易行。植入的关节式间隔物可使得患者在术后获得部分正常的关节功能，术后满意度提高。并有效防止了软组织的挛缩，为再次手术奠定了基础。