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早熟蟠桃-双红蟠
果实扁圆，颜色鲜艳，果肉厚、硬度大、含糖量高，风味酸甜可口，较抗 晚霜，耐贮藏。平均单果重 130g 以上，最大可达 250g，盛果期亩产 5000kg 以 上。品种对干旱有较强的适应性，较抗晚霜，山东境内及全国桃产区的山区丘 陵、平地均可进行露地和设施栽培。
青岛农业大学
2021-01-12
一室双麦
产品详细介绍
广州耘宇电子科技有限公司
2021-08-23
双气压传感器
产品详细介绍
量程：±4000pa 分辨率：0.01Pa 精度：±5%FS
数据传输端口为USB端口。
江苏艾迪生教育发展有限公司
2021-08-23
双凸球面镜
产品详细介绍双凸球面镜特性详细描述：长春市金龙光电科技有限责任公司能够加工多种规格、半径、基底材料不同的平凸球面镜、平凹球面镜、双凸球面镜、双凹球面镜、弯月球面镜等普通球面镜。也可以加工特殊球面镜如：消色差球面镜、非球面及球面镜组。材料：光学玻璃、紫外熔石英(JGS1)、红外熔石英(JGS3)以及氟化钙(CaF2)、氟化镁(MgF2)、氟化钡(BaF2)、硒化锌(ZnSe)、锗(Ge)、硅(Si)等晶体材料焦距： ±5mm — ±1000mm±1% ( 德国 TIROPTICS OPTOMATIC2000 测试 ) 外圆： 4mm — 500mm±0.1mm 中心厚度公差： ±0.1mm 中心偏差： 3 — 5 分 表面精度： λ/4表面质量： 40/20 有效口径： 90% 镀 膜： 按客户需求可进行镀膜 另外，我们有K9平凸透镜、K9平凹透镜、K9平凹透镜、K9双凹透镜、K9弯月透镜、石英平凸透镜、石英平凹透镜、氟化钙平凸透镜、氟化钙平凹透镜等上千种现货库存，价格优惠，质量优良，可以满足您少量订购的需求。
长春市金龙光电科技有限责任公司
2021-08-23
多功能双杆支架
铝合金喷镀底座，60cm双竖杆，一个横杆、两个平衡固定夹。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
双柱双面标准书架
基材：钢质结构，主骨架壁厚≥2.0㎜，表面采用环氧树脂粉末喷涂。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
23033单刀双掷开关
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
双尖头安瓿瓶
主要生产药用玻管、中性硼硅玻璃安瓿/小瓶、低硼硅玻璃安瓿/小瓶、低硼硅管制口服液体瓶等产品。现拥有14条国际先进的拉管生产线，70余台国际先进的制瓶机，年产各类安瓿/管制瓶32亿支，药用玻管（精品7.0）30000吨.
山东力诺特种玻璃股份有限公司
2021-08-27
跨区域多机构协同救治医疗信息共享平台
提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。
清华大学
2021-04-11
基于协同尺度学习的行人重识别方法
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未标注训练样本集 U 为空，得到最终的 标注样本集 L*，并融合颜色和纹理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。
武汉大学
2021-04-13