产品详细介绍 產 品 特 性 高精密度 高功率因素 高效率 高超載能力 低電磁干擾 低諧波污染 低噪音 體積小重量輕 模具化設計 自動電子迴路系統 適 用 場 所 SMT/AI 設備 　 程序控制系統 醫學監控系統 電子通訊設備 生產線設備 銀行電子設備 自動測試設備 CAD/CAM CNC 放電加工機 CNC PCB 鑽孔機 塑膠射出成型機 電子醫療儀器 實驗室電子設備 電子檢驗設備 音響與視訊設備 安全警報系統 電腦及其相關產品 辦公室 OA 設備 影印/印刷設備 多媒體設備

QXC-500细菌总数全自动计数器用于针对培养皿细菌计数的快速计数器，以取代人工计数。本款仪器适用于菌落培养的计数。 技术参数： 1. 分辨率：500万 2. 可检测最小菌落：0.5mm 3. 计数：手动控制全自动计 4. 圆形培养皿直径：75mm培养皿、90mm培养皿(其他小号的培养皿在技数时请尽量放在光圈的中央) 5. 误差率:

随着5G时代的来临，实验室建设的智能化水平在飞速发展，不仅是新建实验室在建设中追求更加智能化，很多使用中的实验室也慢慢开始进行智慧化改造。智慧实验室的建设除了软件系统的开发，各类硬件产品也都在不断地升级换代。 而为了让我们的智慧实验室能够全方面的掌握实验室内部的各种情况，并且有数据可查，便需要使用多种传感器来获取实验室内的各项参数。一直以来，为了提高智慧实验室传感器的准确、快速、智能，埃松产品在不断地更新升级。目前，埃松智慧实验室传感器组件已广泛的应用于通风柜的变风量控制、实验室的微负压控制以及负压隔离病房的压力梯度控制。 位移传感器 安装于通风柜顶部，用于精准测量通风柜移门的开度，耐酸碱耐腐蚀、测量精度高、结构紧凑、安装便捷。 ● 测量范围：0～1000mm；0～2000mm； ● 轮彀材料：绝缘颗粒涂层阳极氧化铝； ● 线性精度误差：＜0.25%； ● 输出阻值：0-10KΩ与外部测量呈线性关系。 压差传感器/静压传感器 用于HVAC系统所需要的精确压力和流量测量，具有压力反应灵敏、长期输出稳定、温度性能优越等特点。 ● 实时测量实验室内外压差值或风机静压值； ● 传感器量程：-25Pa～+25Pa；-50Pa～+50Pa；0～500Pa；0～1000Pa； ● 传感器精度：在常温下为1% FS； ● 0～10VCD及4～20mA模拟输出。 区域传感器 用于检测通风柜是否有人占用，配合变风量控制系统，切换通风柜面风速和工作模式，实现节能减排。 ● 用于侦测通风柜的实时占用情况，当无人占用时切换至节能模式运行； ● 采用红外线和超声波探测技术结合先进算法，解决传统红外线传感器的盲区和误动作的缺陷； ● 可根据实际需求调整足迹区域范围和间隔时间。 房间温湿度传感器 用于HVAC系统所需要的精确温湿度测量，可用于污染环境和清洁环境，具有极高可靠性和长期稳定性等特点。 ● 介质：适用于空气和中性气体； ● 用途：HVAC暖通空调系统，用于HVAC系统所需要的精确温湿度测量； ● 可采用壁式或管道式安装，方便室内温湿度和管道温湿度等不同测量环境的应用； ● 采用金属烧结过滤帽，易清洗，可拆卸，透气防尘效果好； ● 采用专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有极高的可靠性和长期稳定性等特点。 柜内温湿度传感器 用于精确测量通风柜内的温湿度，可在高温高湿、高腐蚀的环境下使用。 ● 测量范围：温度：-20～100℃；湿度：0～99.9% RH； ● 测量精度：温度：±0.2℃；湿度：±2% RH； ● 分辨率：温度：0.1℃；湿度：0.1% RH； ● 传感器：改进型电容式湿度传感器元件+能隙温度传感器元件； ● 探头防护等级：IP67。 面风速传感器 面风速探头安装于通风柜立柱，精准测量，面风速测量元件表面具有防腐保护层，确保面风速传感器长期可靠稳定运行。 埃松产品与时俱进，持续对产品进行更新和升级，不断完善，更好地服务于实验室科研人员。

简单介绍： 自由落体脊髓损伤打击器用于大小鼠脊髓损伤模型的建立，通过撞击锤经过导向路径的自由落体来产生的撞击力达到试验目的，撞锤的高度可调节，还可选择不同重量撞击锤、造成不同程度的损伤，不需要额外的电脑软件控制，操作简单、实用性强、性价比高；它主要由脊髓固定支架、可移动可调节夹钳组成。 详情介绍： 1、Ｘ、Ｙ、Ｚ轴人工自由调节 2、撞针直径4.5mm（可定制） 3、金属管高度30mm（可定制） 4、打击棒重40克和20克两种（可定制） 5、金属套管高度30cm 6、适用动物：小鼠、大鼠、豚鼠、兔、猫、狗等

以电能为核心，可汇集和管理电、冷、热、燃气以及其他形式的能源，具备能量灵活转化、变换、传递和路由功能，并实现能源物理系统与信息系统的融合，是支持能源互联网的核心装置。 1、独立统一的控制器、DSP（C6000）控制和快速原型控制器都可以根据用户的需求进行定制。 2、交流端口、直流端口可根据客户需求进行定制，端口数量和电压等级均可灵活变化。 3、直流端口电压等级可变，可以根据用户需求进行端口复用。 4、具备策略调度系统功能，统一控制器下所有变流器之间不需要通讯，通讯调度不需要考虑延时，是真正意义的实时控制，离并网实时切换，外接设备即插即用。 5、能量路由器具备二次开发特点，可根据客户需求提供完整硬件原理图和软件全部源代码。

HJ-6A恒温磁力搅拌器是六联多头磁力搅拌器，它是理想的对液体加热、搅拌分析测定仪器。具有独特的恒温自动控制调节的优点。采用直流无刷电机,躁声低，机械故障少，调速平稳。由氟材料与磁钢精制而成的搅拌子，具有耐高温、耐磨、耐化学腐蚀，旋转力强的特点，并可在密封容器中进行调混工作，使用十分理想与方便。 技术参数 电源220V±10%50Hz～60Hz 搅拌有效容积（20～2000ml）×6 电机功率25W×6 加热功率200W×6 搅拌转速0～2400rpm(连续可调) 控温范围RT～100℃（度≤±1℃） 定时0～120min

试剂库的化学品存储中挥发、实验人员日常实验都会产生大量实验废气，根据《大气污染物排放标准 GB 16297-1996》标准中规定的污染物排放标准，实验废气未经过滤净化不得排放，实验废气如何合规排放成为了实验人员、管理人员日常工作中的难点。 乐普乐吉公司生产的智能分子级化学净化器中的滤芯可根据实际需求灵活调配，过滤化学品挥发、日常实验所产生的有害气体，过滤后的空气质量达到职业卫生浓度限值标准。智能分子级化学净化器另外搭载了智能芯片可连接数据平台，实现信息自动同步共享，并可通过移动小程序控制过滤器/过滤装置的启闭、风机运行模式、报警阈值。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。