产品详细介绍 微键音提示扭力扳手 MC 10。 扭力范围：2 至 10Nm。 当拧紧螺丝时会自动快速释放： 在达到预设扭力值时，会发出灵敏的键音提示信号。  预设扭力可以通过转动手柄尾端的滚花环设置（可锁定）。 精确的扭力值与显示窗口。  辅助刻度表用于精密调节扭力:  1 圈 = 2.0Nm，1 刻度 = 0.2Nm。 带有1/4英寸方型转接口(6.3 mm)  自锁式转接头，弹簧套筒适合安装（1/4英寸）6.3mm批头。 T型杆包括在发货清单中。  精度：+/- 6%。  总长度：165mm。  重量：270克。 NO 23 348  注意: 一个符合人体工程学的螺丝刀手柄，仅仅靠手动操作便能输出6~8Nm的扭力。 为了加强扭力目的，MC 10的前方增加有一个1/4英寸方型转接口，可用来安装固定长杆（T型杆，带棘轮）。 扭力扳手 MC 10是一件精密工具。放置于一个实用的工具盒内。             使用标准公制螺纹紧固螺栓柄 (DIN 13，第13部分) 以及头部连接尺寸规格(DIN 912，931，934)。 使用未经处理的和未电镀螺栓测定的摩擦系数（不抹油，抹油）。       相关产品: 微键音提示扭力扳手 MC 30, MC 100, MC 200, MC 320  微键音提示扭力扳手 MC 200-Multi  微键音提示扭力扳手 MC 15  微键音提示扭力扳手 MC 10  微键音提示扭力螺丝批 MC 5 适合专业领域使用!  自锁式转接头，弹簧套筒适合安装（1/4英寸）6.3mm批头。 T型杆包括在发货清单中。

仪器概述  本仪器是采用动态微库仑法原理分析技术，根据法拉第定律采用计算机控制微库仑滴定的最新产品，符合SH/T0253、SH/T0222、SH/T1147、ASTMD3120、ASTMD3246、 GB/T18612-2011、ASTM5808、SH/T1757、ASTM4929等标准。适用于石油化工产品中微量硫的分析，可广泛应用于石油、化工、环保、商检、科研等监测领域中样品的总硫含量分析。 技术参数 1、工作电源：AC220V±10% 50HZ 整机功耗：不大于3KW 2、测量范围：0.2ppm～10000ppm～百分含量3、可测样品状态：固体、液体、气体（选配相应进样器,标配为液体进样） 4、推荐进样量：固体：≧5mg 液体：1到100ul  气体：2到5ml 5、控温范围及精度：室温～1050℃，±1℃  6、重复性误差： X＜1.0ppm  Cv≤±0.2ppm 7、1.0ppm≤X≤10ppm/Cv≤±10%    X＞10ppm/Cv≤±5%  8、增益及采样电阻：自动调节 9、偏压：0到500mV  连续可调，实时监测 性能特点 1、仪器采用Windows操作系统，USB通信技术，人机直接对话，实现了偏压全时监测，便于用户操作 2、自主研发的操作软件和测试软件，自动完成数据采集、处理、贮存和打印3、测试样品少，每次仅需8μl，测试时间快，每一试样上机测试时间约为（1～2）分钟 4、增益和采样电阻由原来的人工调节改为自动调节，提高了检测灵敏度 5、仪器采用风冷散热，风扇自动开关，关机降温不需要有人值守 6、仪器采用独立的温度控制系统。采用宇电的全自动温度控制器，故障率接近零 7、电解池采用304不锈钢电极帽，可以长期使用，避免被电解液腐蚀 8、计算机控制整个分析、数据处理等过程，显示全过程工作状态和数据峰形，根据需要可将参数数 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=817

针对六自由度电动或液压平台，输入六个缸体的空间几何数据，建立电动缸空间运动模型。在六自由度平台合理的运动范围内，输入任意六自由度数据（X,Y,Z坐标，以及绕X,Y,Z轴的旋转角度），可以精确计算出每个缸体运动的长度，并用三维图形进行显示。 每个缸体采用位移传感器实时监测缸体长度，通过给定不同的驱动电压和驱动时长，可以使得六自由度平台做出预定姿态。 若相关企业需要，该专利可低额转让，具体价格面议。

当前光纤通道(Fibre Channel：FC) 以其高速率和高可靠性在航空电子环境得到了广泛的应用，一个典型的战机航电系统如下图所示： 为研究航电系统的性能，经常需要搭建地面仿真平台进行预先的评测。对应上图所示，我们可以搭建如下的地面仿真系统： 该系统包括自研制的： FC-AE仿真接点卡、FC-AE协议分析/监控卡、 FC-AE故障注入卡、 FC-AE网络交换机、FC-AE 数据监控记录分析仪。上述五项设备可以独立使用，也可部分或全部联合构成航电地面仿真测试平台使用。

高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算，所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置，可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器，最多可支持三类（CPU/DSP/GPU/）、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线，示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群，也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器，或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展，最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境： 平台中的CPU主要起控制作用，计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源，通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库，封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发，实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标： ？ 单台计算能力：插8张DSP卡，做快速傅里叶变换（FFT），相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力；插4张GPU卡，做场强计算，相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ？ 尺寸：6U标准高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（宽×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   陕西省科技文档数字化管理与资源共享平台资源共享体系 成果内容：文档数字化管理与资源共享平台是承载未来陕西省科技信息资源中心四大平台之一，以资源共享的方式进行全省科技文档统一建设、集中管理、信息共享。其主要核心技术如下：（1）海量异构资源动态管理模型：针对服务类型和服务属性的多样性，提出了动态模型管理方法，结合数据挖掘、策略设计模式等理论，采用数据定义语言（DDL），实现资源动态定义模型。对不同服务类型，根据不同类型调用相匹配的函数，实现43类不同格式服务资源自动化转换为规范格式的服务资源。（2）属性级可控访问：基于规范属性标准与RBAC模型，将资源属性信息独立保存，建立授权用户与资源属性的直接关联，实现对资源的属性级授权控制，在单次授权的基础上实现二次授权及多次授权，进一步提升权限控制的灵活性。（3）多类型径向筛选：通过对筛选条件的优化分析，构造以筛选关键字、公共信息服务类型、规范属性、属性值为筛选路径的径向筛选技术，并通过匹配用户历史筛选，主动对筛选结果进行内容过滤，返回个性化的可控筛选。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 转化方式：合作推广。 预期成果收益：进一步市场化放大约需投入180万元，若建成覆盖陕西省的科技资源共享平台，以年服务人群数量10万计，每人次节约相关费用15元计，每年能够为社会节约150万元。

高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。

项目成果/简介:农产品电商系统可分别在 Web 端、Android 端和 IOS 端三个平台上部署。电商系统后台具有充分的数据共享、便捷的功能互操作以及良好的可扩展和可维护性等特点，后台采用 SOA 的架构，电商平台后台可保证与系统各部分的通信模块之间具有良好的通信接口并可保证系统各平台通信的一致性与稳定性。平台采取分层构建的方式，应用层作为顶层提供统一信息门户，为客户提供服务的窗口，同时也是平台管理的入口。 支撑层提供搜索服务，对商品销售、评论等其他若干保存的数据资源进行挖掘分析，以获得平台发展、支持、服务的可靠的决策依据，为客户、平台管理者提供统一消息、邮件服务、文档管理等协同工作 21支撑的功能。资源层提供为客户服务、管理者分析的最基础的数据资源，与基础层一起作为平台的基本构架环境，包括数据库服务器、应用服务器/Web 服务器、交换机、存储设备、计算机网络、呼叫中心接入、有无线通讯服务等。 电商平台后台的实现主要分为信息采集、数据融合、模型研发和平台构建四个步骤。