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在线污泥浓度测量仪
产品详细介绍产品简介：在线污泥浓度测量仪 污泥浓度分析仪 在线污泥浓度监测仪 在线污泥浓度检测仪● 全部采用进口芯片及元器件及全新的表贴生产工艺，确保仪器工作稳定可靠；● 采用防水防气全密封型外壳，更能在非常恶劣的环境状况中使用，防护等级达IP65；● 大屏幕背光液晶显示，PH值、温度、时间及继电器状态各项参数一目了然；● 独特的2路4～20 mA电流输出， RS485 MODBUS RTU协议，方便电脑远端进行监测与通讯；● 一路多功能继电器，具有清洗，周期报警，错误报警等功能；● 独特的历史曲线功能，能记录60万数据并有查询功能。● 独特的中英文操作菜单，为使用者带来了及大的方便，用户不看说明书也可使用自如。● 无按键操作三分钟背光自动关闭既节电又能延长使用寿命；屏幕对比度等级可调。应用：在线污泥浓度测量仪 污泥浓度分析仪 在线污泥浓度监测仪 在线污泥浓度检测仪污水处理、自来水厂、造纸厂、洗煤厂、电力等技术参数：在线污泥浓度测量仪 污泥浓度分析仪 在线污泥浓度监测仪 在线污泥浓度检测仪型号PM8200M功能污泥浓度MLSS污泥界面SB测量范围0.00~50.00g/L0.0~100%分辨率0.01g/L0.1精度±2%F.S.±2%F.S.工作温度0~70.0℃储存温度-20~70.0℃显示带背光超大点阵LCD语言中英文菜单可选存储60万条数据电源90-260VAC,50/60Hz；24VDC可选防护等级IP65通讯功能RS485通讯，兼容标准MODBUS-RTU协议变送输出2路隔离变送4-20mA输出，最大环路500Ω，0.1%F.S多功能继电器清洗/周期报警/错误报警安装方式壁挂式、杆式、面板式安装尺寸144 x 144 x 106mm安装开孔尺寸138 x 138 mm重量0.86kg 电极参数：在线污泥浓度测量仪 污泥浓度分析仪 在线污泥浓度监测仪 在线污泥浓度检测仪型号Bsens550测量范围0.0~50.00 g/L分辨率0.01g/L精度±2%F.S.电极材质DELRIN工作温度0~70.0℃最大耐压5bar外形尺寸Ф65×210mm电缆长度7m反应时间<30S应用污泥浓度测量
上海凌初环保仪器有限公司
2021-08-23
在线氟离子测量仪
产品详细介绍在线氟离子测量仪产品简介： ● 全部采用进口芯片及元器件及全新的表贴生产工艺，确保仪器工作稳定可靠；● 采用防水防气全密封型外壳，更能在非常恶劣的环境状况中使用，防护等级达IP65；● 大屏幕背光液晶显示，PH值、温度、时间及继电器状态各项参数一目了然；● 独特的2路4～20 mA电流输出， RS485 MODBUS RTU协议，方便电脑远端进行监测与通讯；● 一路多功能继电器，具有清洗，周期报警，错误报警等功能；● 独特的历史曲线功能，能记录60万数据并有查询功能。● 独特的中英文操作菜单，为使用者带来了及大的方便，用户不看说明书也可使用自如。● 无按键操作三分钟背光自动关闭既节电又能延长使用寿命；屏幕对比度等级可调。 在线氟离子测量仪技术参数： 型号PM 8200I测量范围0.00~20000ppm分辨率0.01/0.1/1ppm精度±0.01,±0.1,±1ppm温度补偿-10~130℃手动/自动；(NTC10K/PT1000)工作温度0~70.0℃储存温度-20~70.0℃显示带背光超大点阵LCD语言中英文菜单可选存储60万条数据电源90-260VAC,50/60Hz；24VDC可选防护等级IP65通讯功能RS485通讯，兼容标准MODBUS-RTU协议变送输出2路隔离变送4-20mA输出，最大环路500Ω，0.1%F.S清洗输出清洗间隔：0.1-1000h可调，清洗时间：1-1000s可调安装方式壁挂式、杆式、面板式安装尺寸144 x 144 x 106mm安装开孔尺寸138 x 138 mm重量0.86kg在线氟离子测量仪电极参数： 型号Bsens710Bsens720Bsen730测量范围0-20ppm0~30000mg/L0~1000mg/L分辨率0.1ppm0.01mg/L0.01mg/L精度±3%F.S.±3%F.S.±5%F.S.电极材质PPSPPSPPS工作温度-5~70.0℃-5~70.0℃-5~70.0℃最大耐压3.5bar3.5bar3.5bar链接方式固定固定固定螺纹尺寸PG13.5PG13.5PG13.5电缆长度5m5m5m应用半导体、太阳能材料，含氟电镀等行业氟离子值测量制药、锅炉用水等行业氯离子值的测量出水口氨氮、硝氮浓度的监测
上海凌初环保仪器有限公司
2021-08-23
北京联帮在线教育
北京联帮在线教育科技有限公司，简称联帮在线，是专为幼儿园连接优质教育资源的在线教育平台，K12在线教育的入口。通过互联网＋硬件＋内容三位一体，革新引领中国学前教育发展，实现“在园，在家同步教育”，全方位助力孩子连接世界，拥有美好未来。
北京联帮在线教育
2021-01-22
“栖学”智慧在线教学平台
覆盖教学和实验全流程的线上教学平台，包含在线教学的学、练、考、评、管环节，支持点播、直播、互动教学。
成都华栖云科技有限公司
2021-02-01
AIoT在线工程实训平台
以“线下项目实施 + 线上工程仿真 + 远程系统部署”的模式，引入业内成熟、前沿的开源解决方案，在线实现AIoT项目从0到1实施落地的全过程。
新大陆教育
2022-06-23
行为审计效率效果及其原因实证研究-基于中国政府审计数据
本书分为四篇.第一篇中国政府审计的行为主题及其效率效果实证检验;第二篇审计环境因素对审计效率效果的理论分析和实证检验;第三篇审计自身因素对审计效率效果的理论分析和实证检验;第四篇审计对象因素对审计效率效果的理论分析和实证检验.
南京审计大学
2021-04-28
基于采动效应分析的底板含水层注浆改造效果评价技术
本技术以岩体工程地质力学和岩体水力学理论为指导，采用五图—双系数法对底板突水危险性进行综合评价，通过理论分析、室内试验、现场测试和模拟计算，系统地开展注浆前后工作面底板水文地质与工程地质特征研究，揭示注浆前、后工作面底板采动变形破坏特征的差异性，为注浆改造底板突水预测和评价提供技术支撑，为承压水体上煤炭资源安全高效开采提供地质保障。（1）采用五图—双系数法对井田 6 煤底板突水危险性进行了预评价，反映了深部水平煤层底板的水害威胁程度，为矿井防治水工程设计与实施提供了依据；（2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件波速测试和原位波速测试等多种方法，研究了注浆前后底板岩体结构的差异性，给出了注浆前后底板岩体的强度值；（3）建立了注浆前原始底板、厚度增加底板、强度增加底板、强度厚度均增加底板、含套管底板等 5 种不同的底板模型，模拟注浆前后各种状态的底板结构类型的采动效应，获得了各种模型的底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构改造的效果以及采动效应的岩体结构控制作用；（4）采用孔间电阻率 CT 法对注浆后底板采动效应进行了监测，获得了注浆后底板岩层的破坏特征，揭示了底板岩层破坏具有分带性。
安徽理工大学
2021-04-13
一套评测杀菌剂对枝干表层腐烂病菌铲除效果的方法
本发明公开了一套评测杀菌剂对枝干表层腐烂病菌铲除效果的方法，涉及植物病害防治药剂评测方法。具体方法是用腐烂病菌的孢子悬浮液接种苹果的活体枝条，让接种枝条在自然条件下生长2~4周后，在接种枝条表面施用待测杀菌剂，施药1周后，从树体上剪取处理枝条，破坏芽部及周围皮层组织，在离体条件下诱导伤口发病，依据伤口发病的百分率，评测杀菌剂的铲除效果。本发明克服了现有技术难以评测杀菌剂对潜伏于枝条表层腐烂病菌铲除
青岛农业大学
2021-01-12
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11