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PID光离子气体传感器PID-A1(大量程
产品详细介绍PID光离子气体传感器PID-A1(大量程 )一、 PID-A1气体传感器产品简介: 光电离子探测器(PHOTO IONIZATION DETECTORS)可以测量(100ppb-6000ppm)量程范围的VOC(可挥发性有机物)和一些有毒气体。许多有害物质原料都含有VOC,PID由于其对VOC的高灵敏度,成为有害物质早期危险报警、泄漏监测等不可缺少的实用工具。 二、PID-A1气体传感器主要特性: 1、 A系列标准尺寸,带有微型聚光光源。 2、 测量范围:300ppm3、 工作环境,-40到55度,相对湿度0-95% 4、 工作电压,3-3.6V 5、 功耗,110mW 6、 过载:6000ppm(以异丁烯参考) 8、 在自由扩散情况下响应时间小于3秒 9、 使用寿命大于5年(不含UV灯和栅极) 10、 A系列标准尺寸插针 11、 可以替代CITY产品 
深圳市新世联科技有限公司 2021-08-23
表面磁光克尔效应综合实验仪 COC-SMOKE
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。
成都华芯众合电子科技有限公司 2022-06-18
MXY5002光无源器件参数测试实验仪
一、产品简介      光无源器件是光纤通信设备的重要组成部分。它是一种光学元器件,也是其它光纤应用领域不可缺少的元器件。该实验仪重点介绍了常用的光无源器件的相关参数及测试方法,主要包括光纤转换器、光纤变换器、光纤耦合器,光纤隔离器、光纤衰减器、WDM等器件的参数的测试原理及测试方法。帮助学生直观的了解各种光无源器件的性能,从而更准确的使用不同器件进行光纤通信方面实验。 二、实验内容  1、光纤转换器测试实验  2、光纤变换器测试实验  3、光纤耦合器测试实验  4、光纤隔离器特性测试实验  5、波分复用器和解复用器测试实验  6、可调光纤衰减器测试实验  7、光纤机械光开关特性测试实验  8、光纤偏振控制器特性测试实验  9、光纤偏振分束器(PBS)性能能参数测试实验 三、实验配置参数 1、光源:波长1310±20nm,1550±20nm;输出功率:1-2.5mw,连续可调;输出端口:FC/PC;稳定性<0.5db(5h);光源类型:LD光源; 2、光功率计:波长范围800-1700nm;输入接口:FC 校准波长:1550nm,1310nm; 3、偏振控制器:插入损耗<0.05dB;消光比>40dB;回波损耗>65dB; 4、光纤机械光开关:插入损耗:1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ,P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波损耗>50dB ;开关速度:≦8ms ; 5、高隔离度光纤隔离器:最大插入损耗:0.35dB ;回波损耗:≧50dB ;隔离度:≧30dB ; 6、光纤耦合器:分光比:50% : 50% ;最大插入损耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纤波分复用器:隔离度:1310nm :31.8% ;1550nm :34%;插入损耗:1310nm :0.30%;1550nm :0.34% ; 8、光纤可调衰减器:0-30db可调; 9、配置:光纤光源,光纤光功率计、光纤耦合器、光波分复用器、光纤偏振控制器、光纤偏振分束器,可调衰减器、光纤隔离器、光纤机械光开关、法兰盘、实验指导书及实验录像光盘等。 四、实验目的 1、了解光连接器及其原理、种类,实验操作进行连接器参数测量; 2、掌握光纤偏振控制器工作原理,实验操作单模光纤偏振状态控制; 3、了解光纤耦合器用途及其性能参数,实验操作测量耦合器特性参数测量; 4、了解光纤隔离器用途及其性能参数,实验操作光纤隔离器特性参数测量; 5、了解光纤光开关用途及其性能参数,实验操作光纤光开关特性参数测量; 6、了解光波分复用器(WDM)的原理与意义,操作双波长波分复用(WDM)的原理性实验;
天津梦祥原科技有限公司 2021-12-17
磁光克尔与法拉第效应综合测试系统
由上海复旦天欣科教仪器有限公司研制生产的磁光克尔与法拉第效应综合测试系统将两种研究磁光效应的实验结合于同一套测试系统中。在表面磁光克尔效应的研究中,应用该系统可以自动改变电磁铁电流大小及方向,并实时采集记录偏振光信号与磁场强度信号的改变,从而获得薄膜样品矫顽力、磁各异性等方面的信息;在法拉第效应的实验中加入了控温装置,可在不同温度下利用正交消光法检测样品的的费尔德常数。 应用该实验仪主要完成以下实验: 1.磁光克尔效应实验:测量薄膜或者块状抛光铁磁性样品的克尔旋转角,分析其磁学性质; 2.常温法拉第效应实验:测量不同材料的常温费尔德常数; 3.变温法拉第效应实验:测量不同温度情况下材料的菲尔德常数,分析温度对材料磁滞旋光的影响; 4.法拉第效应谱线测量:测量不同光谱照射情况下材料的菲尔德常数(选用不同波长的激光器)。
上海复旦天欣科教仪器有限公司 2022-05-24
我国科学家揭示压力应激导致焦虑与代谢异常的神经机制
研究发现,长期处于压力应激下的小鼠,出现了焦虑行为,这些小鼠同时出现了摄食减少、能量消耗降低的现象。
科技部生物中心 2022-04-08
基于共变正交和神经网络的网络流量预测技术
可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法,该方法首先确定神经网络参数,再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势,但对流量数值的精度预测上还有较大差距;基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性,因此在预测流量的变化趋势上效果一般,但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来,设计了一种
华中科技大学 2021-01-12
自主神经再平衡防治心律失常的调控策略与临床转化
本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广,已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用,在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生,缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一,据统计,约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关,严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究,在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下,取得了系列理论创新和技术突破: 1)构建了自主神经再平衡的理论体系,并阐明心律失常的关键神经机制; 2)研发了系列自主神经调控策略防治心律失常; 3)研发无创迷走神经调控系统,进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation(IF 39.918)、 J Am Coll Cardiol(IF 27.203 )、Advanced functional materials(IF 19.924,封面论文)、Nano Energy(IF 19.096,2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research(IF 13.081)等国际知名期刊,并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖,连续两年获美国心脏病学会(ACC)中国原创研究一等奖,被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。
武汉大学 2022-08-15
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤:1) 样本数据采集:实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素(环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度);2)网络训练:首先对 1)采集的数据进行预处理,划分 训练数据和预测数据,然后设置各种参数,创建网络,最后进行数据预测;本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中,对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 
武汉大学 2021-04-13
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法,其特征在于,包括以下步骤:首先,设计输入特征驱动的动态核生成机制,根据样本特性自适应调整卷积核参数,实现多尺度、多方向特征的细粒度提取,充分发挥四元数表示的空间感知优势;其次,构建符合四元数几何特性的整体激活函数,通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系,避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核,使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力,还使其能够适应不同输入的特征,提取更具细粒度的特征。
复旦大学 2021-01-12
基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法
本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法,涉及生物医学数据挖掘领域,该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合,然后执行训练阶段和测试阶段;所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练;所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习以获得节点嵌入,并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合,而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。
华中农业大学 2021-04-11
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