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电脑全自动组织染色机
产品详细介绍LST-94型 电脑全自动组织染色机(Linear Slide Stainer) 主要特性: ● 遇卡保护:若吊篮在运行过程中,进入液缸时遇到障碍物,不能进入液缸,吊篮回 到保护缸,避免组织报废。 ● 自适应盖板,配合复式密封垫,可使缸盖密封性能良好,减少液体挥发。 ● 模具成型有机玻璃罩配合密封条,双层活性炭过滤,保证室内空气不受污染。 ● 大屏幕液晶显示屏使操作一目了然。 ● 运行时刻任意插入手动功能,调整染色效果。 ● 循环水冲保证洗片干净,无污染。 ● 模具成型的特殊塑料缸避免盐酸、二甲苯、苏木素的腐蚀,经久耐用。   技术参数: ● 液缸数量:13只 ● 液缸容积:1300ml ● 循环水缸:1只 ● 玻片一次装载量:94片 ● 每缸停留时间:1秒--90分钟 ● 搅拌:15秒搅拌一次 ● 电源:220V±10%,50/60Hz或110V±10%,50/60Hz ● 功率:120W ● 外形尺寸(mm):1215×470×550 ● 重量:80kg
常州市郝思琳医用仪器有限公司 2021-08-23
全自动核酸提取工作站
AH48全自动核酸提取工作站,基于上吸磁珠法提取纯化核酸原理,整合振荡式核酸提取纯化与移液臂组合,实现大量样本核酸的快速高效制备纯化。工作站集试剂样本自动加载,核酸提取,PCR体系构建等诸多功能于一体,实现了全流程的自动化操作。整个工作过程无需人工干预。配合相应的核酸提取试剂,可处理血清,血浆,全血,拭子,羊水,粪便,组织灌洗液,组织,石蜡切片,细菌,真菌等多种样品类型,广泛应用于检验,疾病防控,动物检疫,出入境检验检疫,食品安全,法医痕迹检验,科学教研等领域。 所提取出的高质量核酸(DNA和RNA)可用于高灵敏的下游分析,如定量PCR、临床分子诊断、基因表达分析、基因分析、法医及传染性疾病研究等;纯化后的核酸可直接应用于下一步的酶切、鉴定以及疾病诊断、治疗等。
美析(中国)仪器有限公司 2021-12-08
全自动多功能清洗机
产品详细介绍 一、简介:SBQX全自动多功能清洗机是我公司科研人员经长期科学研究,研制开发出高效清洗石油采样所用的取样桶(器)和取样杯等容器的专用清洗设备。该产品采用自动化控制,性能优良、安全高效、效果清洁、操作方便,节能环保,可最大限度的减轻化验人员劳动强度,杜绝了化学清洗剂、溶剂油、汽油的使用,因而是绿色的、健康的、环保的,与老式清洗工艺相对比节约成本95%以上,是石油、化工等单位理想的清洗设备。填补了我国石油取样桶(器)清洗技术的一项空白。本设备是通过清洗头所喷出的高温高压水,对石油取样桶(器)及取样盖的内外表面进行有效清洗,清洗用水循环使用,每套只需1分钟,无需任何添加剂。清洗时油水自动分离,便于原油回收。  二、 
菏泽圣邦仪器仪表开发有限公司 2021-08-23
全自动收缩膨胀测定仪
执行标准:GB/T 50082-2009,JTG 3420-2020 NELD-TS710全自动收缩膨胀测定仪,设备用途:混凝土收缩变形测量。满足标准:《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》GB/T50082-2009。本品采用全自动采集的方式测量硬化混凝土的收缩膨胀。设备配置高精度光栅传感器,采集的数据可以曲线呈现,方便用户观测收缩膨胀趋势。6、15、30、60通道可选。设备可用于干缩变形试验、俆变收缩试验等接触式收缩膨胀试验。
北京耐尔得智能科技有限公司 2023-03-17
一种面向金融风控的轻量型自动化机器学习(autoML)框架
产品服务:本项目主要面向商业用户,提供技术服务或者成套的商用解决方案,目标客户为银行、互联网金融公司等。项目优势:目前针对金融风控领域尚无合适的autoML框架,许多金融风控解决方案的提供商并没有提供自动化机器学习的解决方案,通用的自动化机器学习方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的应用于金融风控领域,目前面向金融风控的自动化机器学习算法存在一定的市场空缺,具有广阔的应用前景。市场概况:本项目注重该领域的细分市场,主要面向中小客户和个人研究者   
同济大学 2021-04-10
一种溶解氧自动化控制的MBR全程硝化菌富集装置
本实用新型公开了一种溶解氧自动化控制的MBR全程硝化菌富集装置。它包括反应器、进水桶、水浴锅和控制柜,其中反应器主体为圆柱形罐体,罐体下方设有进水口,通过内置的膜组件排水,罐体内填充填料,罐体上方设有DO探头和采样口,罐体外侧设有控温夹套,罐体底部设有曝气盘,可以调控反应器中的溶解氧浓度,同时也能起搅拌的作用,并防止膜组件堵塞。本实用新型可以为全程硝化菌提供低溶解氧、低营养物质的环境,反应器内部填充的填料比表面积大,可供微生物附着生长,出水采用了膜组件,可以有效防止生物量的流失,通过溶解氧探头、空气泵和氮气钢瓶控制反应器内溶解氧在较低水平,从而实现全程硝化菌的有效富集,获得高纯的富集培养物。
浙江大学 2021-04-13
一种面向金融风控的轻量型自动化机器学习(autoML)框架
本项目主要面向商业用户,提供技术服务或者成套的商用解决方案,目标客户为银行、互联网金融公司等。
同济大学 2021-02-24
一种融合多尺度特征的激光扫描数据物理平面自动化提取方法
本发明涉及一种融合多尺度特征的激光扫描数据物理平面自动化提取方法。本发明解决的现有问题 主要包括:1发展了基于信息熵的最佳邻域自适应确定方法,克服了点密度变化、噪声、数据缺失等因 素对三维点局部几何特征计算的影响;2综合利用基于点的特征(维数特征,法向量等)和基于区域的 特征(粗糙度、紧凑度、尺度、长宽比等)进行物理平面区域提取,提高了物理平面提取的准确性;3 扩展了现有平面分割方法的适用范围,本发明适用于机载、车载、固定站等多种类型激光扫描数据的物 理平面提取。发明的整体技术流程图如下图。
武汉大学 2021-04-13
自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设
“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究,针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点,在原有检测和控制设备的基础上,通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型,改进控制算法,开发臭氧投加,加矾和加氯系统的智能化自动控制系统,并进行大系统整合、优化,实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制,进而提高和稳定出厂自来水的水质,并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。
东南大学 2021-04-10
自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设
简介内容文字控制在150-300字,主要说明成果的特点和技术创新点,应用领域(可以包括:主要技术、经济性能指标,成熟程度,应用前景,投资规模,希望的合作方式、获得的荣誉或专利情况等内容)“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究,针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点,在原有检测和控制设备的基础上,通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型,改进控制算法,开发臭氧投加,加矾和加氯系统的智能化自动控制系统,并进行大系统整合、优化,实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制,进而提高和稳定出厂自来水的水质,并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。  ①平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差在95%以上时间内应小于等于±1NTU(目前南京市自来水公司浊度内控标准允差±2NTU ); ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L~0.8mg/L (目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L~1.0mg/L); ③(相比目前)年均节约矾耗≥8%; ④(相比目前)年均节省氯气投加量≥10%; ⑤(相比目前)年均节省电耗≥5%; ⑥(相比目前)年均节约反冲洗水量≥10%; ⑦从自来水总公司调度控制中心,可实现对城北水厂一泵房(取原水)、二泵房(输出自来水)远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权,5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号:ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号:ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号:ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号:ZL201120354013.0   ① 平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差 在 95% 以上时间内应小于等于± 1NTU (目前南京市自来水公司浊度内控标准允差± 2NTU ); ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L~0.8mg/L (目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L~1.0mg/L); ③(相比目前)年均节约矾耗≥8%; ④(相比目前)年均节省氯气投加量≥10%; ⑤(相比目前)年均节省电耗≥5%; ⑥(相比目前)年均节约反冲洗水量≥10%; ⑦从自来水总公司调度控制中心,可实现对城北水厂一泵房(取原水)、二泵房(输出自来水)远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权,5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号:ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号:ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号:ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号:ZL201120354013.0
东南大学 2021-04-13
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