产品介绍： BC系列安全柜通过欧盟CE权威认证并达到OSHA标准(美国职业安全健康管理局),符合NFPA(美国国家消防协会)第30条规定的要求,用于规范存储易燃易爆液体及危险化学品。 产品特点： ●双层防火钢板构造 ●优质镀锌层板可自由调节 ●三点联动式门]锁,可选配挂锁,实现双人双锁安全管理 ●专业规范的警示标签 ●环氧树脂静电喷涂 ●装设有防避火装置的双透气孔 ●50MM防漏液槽,使意外流出的液体不外溢 规格型号: 型号 外部尺寸 内部尺寸 规格 容积 存储容量 标配层板 重量(kg) 单/双门 H*W*D mm H*W*D mm (500m) BC004 560*430*430 460*350*330 4加仑 4/15 32 1块 35 单门 BC012 890*590*460 790*510*360 12加仑 12/45 48 1块 50 单门 BC022 1650*600*460 1550*520*360 22加仑 22/83 96 3块 85 单门 BC030 1120*1090*460 1020*1010*360 30加仑 30/114 96 1块 90 双门 BC045 1650*1090*460 1550*1010*360 45加仑 45/170 144 2块 118 双门 BC060 1650*860*860 1550*780*760 60加仑 60/227 270 2块 140 双门 BC090 1650*1090*860 1550*1010*760 90加仑 90/340 324 2块 160 双门 BC180 1800*900*460 1700*820*360 40加仑 40/150 120 2块 108 双门

德国 EBM 双直流风机，低噪、节能、气流恒定，可靠性更高 智能物联模块，可实现手机 APP 控制开关门，实时观看工作区监控画面 德国 EBM 双直流风机，实现低噪、节能、高 可靠性； 海康威视监控摄像头，可分别独立记 录工作区； X 系采用电动升降玻璃门，搭配脚踏开关解放双手； 平台式搁手架，使用舒适，减少疲劳。

产品介绍： BC-D称量安全柜系列符合NFX 15 211：2009标准（由ANSI Z 9.5-201认证），ASHRAE 110：1995标准和中国国家标准JG/T385：2012标准，通过ISO9001认证。产品是专为保护实验室人员在实验操作中的安全而设计的，可避免操作者在实验中吸入一些有毒有害的、可致病的或毒性不明的化学物质，效率高的净化通风柜及实验室内的空气，为实验室人员提供安全防护。 产品特性： 1、金属部件：主要材质≥1.2mm镀锌钢板，环氧树脂静电喷涂，覆有耐用防化无铅涂层，保持高光洁度并极大限度的降低腐蚀和湿气的影响。 2、前板及侧板：主要材质≥6mm亚克力板，耐候性很好，优异的抗化学品性能，不易老化，无色透明，通体透光，视觉舒适，美观大方。 3、实时温湿度环境监控系统，显示温湿度，设置报警参数，保障产品使用安全。 4、风机监控：风机系统失灵报警，在线可调风机转速，保证不同化学品操作要求风量。 5、过滤器饱和报警系统：产品配有双层过滤器及双VOC探头，一个探头监测室内空气质量，一个探头监测过滤器饱和状况，过滤器设定饱和报警值，超出范围即报警，当浓度长时间超出设定值需更换过滤器。 6、美国进口PSC风机，24伏电压，性能稳定，超静音，无火花静电。 7、效率高的过滤系统，按照颗粒大小选择排列分布，遵循ASTM标准，有效针对酸性气体和有机气体，吸附能力强，针对粒子采用效率高的HEPA过滤器，对大于0.3um的粒子，过滤效率达99.995%。 8、LED照明灯功率相当于25W的日光灯，不产生热量，安全并不影响实验环境温度，节能、环保、寿命长。  软件控制部分： *1、7英寸大屏幕显示，物联网智能HMI人机界面，分辨率：1024x600，完美视觉系统； *2、支持SIM卡4G通信，4G通信模块具有国家强制性产品认证证书； *3、具有对所操作化学品进行管理的功能，可支持不少于100种化学品列表清单显示，列表包括序号，化学品名称，数量，单位等；在设备端可进行清单的增加、删减、更改等操作；数据同步至云端后台服务器；微信客户端可以查阅当前使用的化学品列表。 4、通过微信客户端可进行远程管理，查阅历史VOC数据、温湿度环境数据，以曲线方式呈现；可查阅历史报警记录，可远程控制风机、照明、报警灯。 5、可提供API接口，支持第三方平台对接功能。 优异性： 1、无需安装管道工程，安装便捷，废气不外排，新型环保。 2、顶部根据实验需求可选配过滤模块系统，满足多种不同的实验。 3、先进模块化过滤技术，完全吸附过滤实验产生的有害气体、颗粒粉尘等物质。 4、无需消耗空调能耗，高效节省能源。 5、可放置在桌面上或配置移动轮座，方便灵活，适用于任何复杂的实验地点。   工作原理： 1、 进风口 空气可直接从实验室抽入通风柜，形成负压，稳定的面风速形成了一个天然的屏障来隔离用户和他们所操作的化学品。 2、全面过滤系统 风机系统将有毒有害气体往上吸入，经过过滤，返回洁净的空气到室内。柜体的优良的控制浓度可保证柜体内的化学气体不会返回室内，造成污染。 3、洁净实验室空气 根据不同操作配置不同过滤器，有效过滤有毒有害气体，净化实验室空气，去除化学品残留异味，提高实验室洁净等级。 4、净化周围空气 通风柜持续的过滤效率可有助于净化室内空气。   型号 图片 参数 配置 选配 BC-DS800 外部尺寸：800*620*1245mm 内部尺寸：781*574*934mm 过滤器尺寸：370*395*50mm 初效过滤器尺寸：370*395*21mm 空气处理量：230m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：110V-240V 频率：50-60HZ 最大电流：2A 音量：40-52 dBA 功率：42W 操作孔类别：梯形 过滤器：4组 初效过滤器：2块 风机：1个 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 VOC报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根 远程监控系统：1套 可选过滤器型号： OG：有机过滤器 AG：无机过滤器 AM: 氨气过滤器 FO：甲醛过滤器 HEPA H14：HEPA过滤器 不锈钢台面 风速仪 可选报警器： 氨气报警器 甲醛报警器 HCL报警器  

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

采用一体化的监控管理体系结构，支持管理功能的跨域、分布式部署、运行与协作。支持和扩展了标准的信息模型，提供了主机、集群、节点、网络计算系统四个层次的监控信息，为各监控层次提供了完整的监控度量指标。支持对硬件、软件、网络、服务等各类资源的监控。支持OpenPBS、LSF、OAR等计算作业管理系统。 提供虚拟组织、系统操作员、站点管理员、普通用户等不同层次的信息抽象视图；提供强大的故障检测和报警功能，以邮件等方式报告资源故障；提供完整的基于web2.0的数据展示界面；支持用户定制的图表的生成；采用分布式记账方式，准确记录用户的资源消耗情况；支持灵活的计费策略。该技术目前在中国国家网格、药物设计网格、高能物理网格以及中国国家网格工业社区等多个实际运行的分布式网络计算系统当中得到应用。

本专利涉及一种悬臂浇筑施工0#块混凝土支撑体系及施工方法，包括：安装在桥墩上的顺桥三角托架，顺桥三角托架包括顺桥三角托架水平杆和顺桥三角托架斜杆，水平杆上置有横桥向型钢；抗倾覆支墩，设置在桥墩的顺桥方向的两侧，每侧至少设置有两个；抗倾覆支墩间型钢桁架，固装在桥墩一侧抗倾覆支墩之间；抗倾覆支墩横桥向三角支架，安装在支墩上，且沿着支墩外侧横桥向分布；水平杆搭在型钢桁架上或搭在型钢桁架和横桥向三角支架上；顺桥三角托架水平杆、斜杆根部连接在通过桥墩上预留孔中高强精轧螺纹钢筋固定的型钢组件上。优点是：本专利能减小三角托架水平杆跨度，优化三角托架受力，保证0#块混凝土施工安全，同时不会对桥墩钢筋腐蚀埋下隐患。

本发明公开了一种基于支撑向量机的无线传感网入侵检测方法，首先通过建立无线传感网的流量模型来描述系统网络的流量模式，根据该流量模型从网络数据流量包中提取流量特征参数，并对流量特征参数进行归一化处理；通过上述流量特征参数来训练支撑向量机，学习系统网络的流量模式；采用经过训练的支撑向量机进行在线入侵检测；本发明提供的这种无线传感网入侵检测方法，使用网络流量模型提取无线传感网运行状态参数，不用对网络报文进行深度解析，只需

本发明公开了一种自支撑 PEDOT-PSS 薄膜，包括质量比为 3:7～ 15:2 的 PEDOT 以及 PSS，所述 PEDOT-PSS 薄膜的厚度为 1μm～50 μm，方块电阻为 0.10Ω/sq～120Ω/sq，电导率为 210S/cm～1827S/cm。 本发明还公开了该 PEDOT-PSS 薄膜的制备方法以及在光电子器件的 电极中的应用。本发明制备所得的 PEDOT-PSS 薄膜具有良好的自支撑 性能以及导电性能，在光

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。