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水实验箱
箱体为手提式一体工程塑料制作完成，外观尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：水的净化底座（水净化模拟装置），水的净化材料筒，水的净化连接件，模拟潜水球球体等,各种器材有序嵌放于珍珠棉发泡成型的空间内。
水的净化底座：
（水净化模拟装置）
底座构件主要由底座和底座盖组成。底座规格：Φ100mmx55mm，材质：PMMA管材及板材，工艺：切削、胶合；
底座盖规格：Φ105mmx10mm，材质：PMMA管材及板材，工艺：切削、胶合；
组装底座后规格：Φ105mmx60mm。
水的净化材料筒：
材料筒构件由筒身及园形滤网组成；
筒身规格：Φ50mmx70mm，材质：PC，工艺：模具注塑成型；
圆形滤网；规格：Φ44mm，材质：（滤网）不锈钢、（滤网环）ABS；滤网封边成型工艺，模具注塑成型；
水的净化连接件：规格：Φ55mmx35mm，材质：ABS，工艺：模具注塑成型。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
气象实验箱
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
力学实验箱
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
空气实验箱
箱体为手提式一体工程塑料制作完成，外观尺寸（cm）：55*45*15
主要配置及用材：风的形成实验箱，空气动力小车，两用气筒、马德堡、风力做功、助力飞机、空气火箭等,各种器材有序嵌放于珍珠棉发泡成型的空间内。
风的形成实验箱：
箱体规格：100mmx78mm80mm；由箱体、观察窗及窗框构成。
箱体材质：PA增强；工艺：模具注塑成型、亚光。
观察窗材质：PMMA2mm板材；工艺：激光切割成型。
窗框材质：PP；工艺：模具注塑成型。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
实验家具铝材
供应各种规格实验室设备的铝合金框架，规格可定制，价格优惠，质量保证，欢迎广大客户来电咨询。
一槽内 二槽内 三槽内
一槽外 二槽外 三槽外
一通连接件 二通连接件 三通连接件
铝合金方管 升降条 防水脚垫
备注：以上是实验室家具—铝材的详细信息，如果您对实验室家具—铝材的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取实验室家具—铝材的最新信息。
咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
化学实验桌
产品详细介绍
安徽省台安教育设备生产开发有限公司
2021-08-23
化学实验桌
产品详细介绍
安徽省台安教育设备生产开发有限公司
2021-08-23
文化符号多层次数字化开发与应用
团队研究方向：（1）XR与沉浸场景设计研究；（2）中国风格创新设计研究；（3）基于文化和设计驱动力的品牌战略研究。科研项目：承担国家科技部、文旅部、中宣部、教育部等国家课题多项。承担企事业横向课题几十余项。
1、痛点问题：当前，传统文化产业面临数字化转型挑战。随着时代发展，传统文化元素现代转化存在障碍，品牌力不足，市场潜力未充分挖掘。同时，互联网经济下，时尚节奏加快，传统设计样式及产品迭代效率难以快速响应市场变化和消费者需求。
2、解决方案：成果开发了“文化符号多层次数据调取系统”软件算法，实现文化符号的数字化提取和二次开发。该技术能快速生成多元化设计原型，辅助设计和样品观赏。
3、竞争优势分析：成果在文化符号快速调取和应用方面具显著优势，可降低创新成本，提高生产效率。
4、AI对文化产业作用及市场应用前景：AI技术推动文化产业创新升级，满足消费者对个性化、时尚化产品需求。项目成果应用前景广阔，文旅行业市场规模逐年提升。成果已经在辽宁朝阳喀左的紫砂产业落地应用。
5、知识产权情况：《文化符号多层次数据调取系统》等2项软件著作权，法律状态已登记。
清华大学
2025-05-16
一种面向超光谱数据库的小波去噪算法
本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，属于超光谱数据的处理方法，用于对带有噪 声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习 过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性，快速的选择适合超光谱数据库绝大多数 光谱曲线的小波降噪参数，然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的 针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数，提高了降噪的效果，提高光谱匹配 的准确率。
武汉大学
2021-04-13
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。
主要技术指标
不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。
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。
表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量
表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学
2023-03-22