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XTC-II人体形态测量尺
XTC-II人体形态测量尺
人体形态测量尺适用于测量人体各肢体的长度、宽度及围度等形态指标的测量，包括：长马丁尺、中马丁尺、短马丁尺、直脚规、游标卡尺、围度尺、足长测量仪、指间距尺。
1、长马丁尺：
规格：130厘米。精度：±0.1厘米。用于测量下肢长等。
用法：将尺子垂直于地面，移动尺标至测量点，尺标所对应的数字即为离地面的高度。
2、中马丁尺：
规格：100厘米。精度：±0.1厘米。用于测量上肢长、上臂长、前臂长和手长等。
用法：移动尺标至测量点，目标物夹在尺头与尺标之间，读取数字即为长度。
3、短马丁尺：
规格：70厘米。精度：±0.1厘米。用于测量大腿长、小腿长和跟腱长等。
用法：将尺子垂直于地面，移动尺标至测量点，尺标所对应的数字即为离地面的高度。
4、直脚规：
规格：70厘米。精度：±0.1厘米。用于测量肩宽、骨盆宽、胸宽和胸厚等。
用法：移动尺标至测量点，目标物夹在尺头与尺标之间，读取数字。
5、游标卡尺：
规格：20厘米。精度：±0.1毫米。用于测量手宽、足宽、肱骨和股骨的远端宽等。
用法：松开游标上的螺钉，移动游标至测量点，将目标物夹在尺头与尺标中间，所对应的数字即为测定点的长度。
6、围度尺：
规格：150厘米。精度：±0.1厘米。用于测量胸围、腰围、臀围、上下肢体及其他人体曲线的围度等。
用法：先将卷尺绕在测量点上，注意不要缠得太紧，即可读取数字。
7、足长测量仪：
规格：40厘米。精度：±0.1厘米。用于测量足高、足长等。
足长测量：受试者将足放平底座上，足跟部位靠挡板、脚侧靠尺体，拨动滑尺A靠在足尖，滑尺A面对应的刻度值即为足长尺寸。
足弓测量：受试者将足放平在底座上，拨动滑尺B使下平面紧靠“足弓”，滑尺B观测线上的量高标尺的刻度值即为足弓高尺寸。
8、指间距尺（臂伸测量尺）：
规格：最大测量长度120厘米，加上加长杆后最大测量长度240厘米。精度：±0.1厘米。用于测量臂伸、身长、指间距（臂展）等。
用法：两手伸直于身体两侧，与肩平行，移动尺标至测量点，测量左右手指尖之间的最长距离。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XTC-II人体形态测量尺
XTC-II人体形态测量尺
人体形态测量尺适用于测量人体各肢体的长度、宽度及围度等形态指标的测量，包括：长马丁尺、中马丁尺、短马丁尺、直脚规、游标卡尺、围度尺、足长测量仪、指间距尺。
1、长马丁尺：
规格：130厘米。精度：±0.1厘米。用于测量下肢长等。
用法：将尺子垂直于地面，移动尺标至测量点，尺标所对应的数字即为离地面的高度。
2、中马丁尺：
规格：100厘米。精度：±0.1厘米。用于测量上肢长、上臂长、前臂长和手长等。
用法：移动尺标至测量点，目标物夹在尺头与尺标之间，读取数字即为长度。
3、短马丁尺：
规格：70厘米。精度：±0.1厘米。用于测量大腿长、小腿长和跟腱长等。
用法：将尺子垂直于地面，移动尺标至测量点，尺标所对应的数字即为离地面的高度。
4、直脚规：
规格：70厘米。精度：±0.1厘米。用于测量肩宽、骨盆宽、胸宽和胸厚等。
用法：移动尺标至测量点，目标物夹在尺头与尺标之间，读取数字。
5、游标卡尺：
规格：20厘米。精度：±0.1毫米。用于测量手宽、足宽、肱骨和股骨的远端宽等。
用法：松开游标上的螺钉，移动游标至测量点，将目标物夹在尺头与尺标中间，所对应的数字即为测定点的长度。
6、围度尺：
规格：150厘米。精度：±0.1厘米。用于测量胸围、腰围、臀围、上下肢体及其他人体曲线的围度等。
用法：先将卷尺绕在测量点上，注意不要缠得太紧，即可读取数字。
7、足长测量仪：
规格：40厘米。精度：±0.1厘米。用于测量足高、足长等。
足长测量：受试者将足放平底座上，足跟部位靠挡板、脚侧靠尺体，拨动滑尺A靠在足尖，滑尺A面对应的刻度值即为足长尺寸。
足弓测量：受试者将足放平在底座上，拨动滑尺B使下平面紧靠“足弓”，滑尺B观测线上的量高标尺的刻度值即为足弓高尺寸。
8、指间距尺（臂伸测量尺）：
规格：最大测量长度120厘米，加上加长杆后最大测量长度240厘米。精度：±0.1厘米。用于测量臂伸、身长、指间距（臂展）等。
用法：两手伸直于身体两侧，与肩平行，移动尺标至测量点，测量左右手指尖之间的最长距离。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
一种双碟片串接的泵浦光多程传输系统及碟片固体激光器
本发明公开了一种双碟片串接的泵浦光多程传输系统，该系统 包括第一离轴抛物面反射镜，第一直角反射镜组，其位于所述第一离 轴抛物面反射镜的反射光路上；第一碟片激光晶体，置于第一离轴抛 物面反射镜焦点处；球面反射镜，第二离轴抛物面反射镜，其与所述 第一离轴抛物面反射镜相对于过所述球面镜球心的平面α对称设置； 第二直角反射镜组，其位于所述第二离轴抛物面反射镜反射光路上； 第二碟片激光晶体，其与所述第一碟片激光晶体相对于过所述
华中科技大学
2021-04-14
专家报告荟萃⑳ | 陕西师范大学副校长陈新兵：师范大学与中小学校一体化协同实践育人的探索
陕西师范大学前身是1944年成立的陕西省立师范专科学校，1978年成为教育部直属师范大学，2005年入选全国“211工程”建设高校，2017年入选国家“双一流”建设高校，八十年来为国家培养了大批卓越教师和拔尖创新人才。“十四五”以来，确立“两条主线、一个根本、一个关键”的发展思路，朝着建设中国特色、世界一流师范大学的目标加速迈进，人才培养质量不断提升。
中国高等教育博览会
2025-01-22
一种气固混合物中颗粒物浓度的测量装置及测量方法
本发明公开了一种气固混合物中颗粒物浓度的测量装置和测量方法，该测量装置包括称重装置、第一鼓泡装置、第二鼓泡装置、弹簧拉力装置和补重装置组成；称重装置为杠杆结构，杠杆结构的两侧分别为受重杆和测量杆，第一鼓泡装置和第二鼓泡装置分别设置在受重杆和测量杆上，补重装置设置在测量杆上，第一鼓泡装置和第二鼓泡装置为装有液体的封闭式容器，第一鼓泡装置上设有第一进气管和第一出气管，第二鼓泡装置上设有第二进气管和第二出气管。优点是：
首先，本测量装置简单，不受颗粒物理性质的影响，可以通过增加曝气头数目减少操作时间；
其次，通过微小放大原则，将固体颗粒物的质量累积量放大成较明显的弹簧拉力装置的受力变化。
东南大学
2021-04-11
一种基于 CO2 激光器的自校准测量 SF6 浓度的装置及方法
本发明公开了一种基于 CO2 激光器的自校准测量 SF6 浓度的装置及方法，运用波长可调谐 CO2 激光器，在传统光声光谱技术的基础上，检测两个不同波长的光声信号，并通过数据处理计算出 SF6 浓度。该装置成功实现了自校准的 SF6 浓度测量，避免了传统光声光谱技术中运用标准气标定检测系统的过程，从而排除了标定过程中气压、温度、缓冲气等因素对检测结果准确性的影响，从而提高了光声光谱技术的测量精度和实用性。此外该自校准
华中科技大学
2021-04-14
增压流化床二次风协同进料装置及方法
本发明公开了一种增压流化床二次风协同进料装置，包括储料罐、星型给料器、下料管、气固分离器、螺旋进料器、压差控制器、补气管和二次风管，储料罐、星型给料器、下料管、气固分离器和螺旋进料器从上到下依次相连，储料罐上部设有补压入口，储料罐和下料管分别通过压力管与压差调节器相连，补气管与下料管上部相连，下料管通过气固分离器分别与二次风管和螺旋进料器相连，二次风管和螺旋进料器分别连接增压流化床。本发明还公开了该装置对增压流化床进料的方法。本发明可解决增压流化床进料口堵塞、增压运行工况下进料不稳定等问题，实现物料在不同压力条件下连续稳定地投入增压流化床。
东南大学
2021-04-11
一种前置氧化喷淋多种污染物协同控制系统
本实用新型涉及一种前置氧化喷淋多种污染物协同控制系统，在本系统中，通过在脱硫塔入口烟道加装氧化性添加剂喷淋系统，向烟道内喷淋液相氧化剂，对烟气中的NO，气态Hg0进行氧化，生成易溶于吸收塔浆液的NO2、Hg2+，实现多种污染物的协同控制；一方面，在85～120℃烟气条件下，液相氧化剂通过挥发与烟气中的NO，气态Hg0充分混合、氧化，可达到较好的氧化效率；另一方面，液相氧化剂在喷淋过程中与烟气中的NO，气态Hg0混合接触，进一步提高烟气中的NO，气态Hg0的氧化效率；喷淋下来的液相氧化性添加剂通过循环装置返回到添加剂配置箱，实现循环利用。本实用新型NO、Hg0氧化后的烟气进入脱硫塔中，通过脱硫塔浆液的喷淋，实现多种污染物的协同脱除。
浙江大学
2021-04-13
低温等离子体协同絮凝剂净化乳化含油废水装置
本发明涉及低温等离子体协同絮凝剂净化乳化含油废水装置，该装置的反应槽内一 侧设有搅拌器，其内另一侧的相对应两侧壁分别均布设有串联的两块以上的阳极板和阴极 板，阳极板和阴极板交错间隔排列形成“之”字形通道；阳极板和阴极板分别通过导线连接 着位于其上方的高压脉冲等离子体发生器；反应槽的上方设有絮凝剂容器和进料管，进料管 的另一端连接着进料泵，进料泵连通着格栅槽；搅拌器一侧的反应槽下部通过管道连通着沉 淀分离器的进料侧。本发明装置破乳速度快、效率高，设备简单，能耗低，净化每立方废水 电能消耗在 0.12-0.22kW.h。净化处理后的外排废水小于国际执行的二级排放标准：COD 值 小于 150mg/L，油类含量小于 10mg/L，悬浮物含量小于 200mg/L，pH 值为 7-9
安徽理工大学
2021-04-13
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。
主要技术指标
不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。
（1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。
（2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。
（3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。
表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果
表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学
2023-04-19