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微键音提示扭力螺丝批 MC10 NO23348
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。
普颂德科(上海)贸易有限公司 2021-08-23
SC-0253A石油产品硫含量测定仪(微库仑法)
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
长沙思辰仪器科技有限公司 2021-12-22
上海微课信息科技股份有限公司
上海微课信息科技股份有限公司自2013年起,从事在线教育课程开发领域,是一家提供全领域课程资源开发、运营、服务的专业教育公司,总部位于上海,旨在通过引进国际先进教学理念、成果,结合中国特有的文化和教育认知形式,树立“微课•中国”的整体品牌形象。 公司自创立以来,通过不断研究、发展,逐步形成针对高校、企事业单位、教育培训机构的全网络在线课程研发产品线,通过提供优质的服务,形成以PC端、移动端为主要载体的在线教育产品,并承担课程运营服务,形成了一套完整的项目解决方案,帮助客户快速部署在线教育平台,定制化开发课程内容,并提供共享课程资源。
上海微课信息科技股份有限公司 2021-12-07
可视化疫情信息移动终端平台
清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术,开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外,公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比,进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式,是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线,每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化,并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论,逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验,让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时,它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入,流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能,流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度,每一个省的城市,都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小,它们紧紧地被省级圆圈包裹着,被中国和世界包围着。每个城市的位置,根据容器图的算法,按照空间面积自动分配。
清华大学 2021-04-10
现代服务业安全网络支撑平台
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。   现代服务业安全服务支撑平台层次结构 成果内容:研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术,研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”,构建一个安全、稳定、可靠的网络环境,解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题,适用于各类复杂网络环境,易于向云计算架构移植,同时支持移动终端接入的解决方案。 现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统,并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。 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)。 预期成果收益:需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化,更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算,重点针对企事业单位的安全环境,以每套30万或者安全检测服务费计算,预期在达到年销售600万的销售收入。
西北大学 2021-05-11
区块链实时分阶段性能监测平台
本项目通过创新数据获取方法、创新区块 链性能分阶段评估指标,建立了耦合度较低的 后端数据获取、云端数据处理、前端数据可视 化的性能评估平台原型
中山大学 2021-04-10
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来,发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术,建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘,发现隐含在文献中的生物学实体及其联系,发现深层次的生物医学知识,自动获取大量的第一手生物医学数据。例如,挖掘与人类基因相关的信息,挖掘蛋白质相关信息,发现基因的功能,发现基因与疾病之间,发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献,该平台首先进行句法分析和生物学术语标定,然后进行语义分析,提炼每条语句的生物学含义,提取文献中的生物医学关联特性,以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学 2021-04-10
5G+VR新生儿远程探视平台
2019年 9月3日,浙江大学医学院附属妇产科医院联合中国移动杭州分公司打造的5G+VR新生儿远程探视平台正式上线。浙江大学医学院附属妇产科医院和中国移动杭州分公司合作,结合4k全景VR视频直播研发的面向5G的智慧医疗方案,以VR技术将实施画面上传至服务器管理平台,通过5G网络推流至VR一体机设备、手持平板以及高清电视屏等终端设备。由于医院感染控制的要求,一般情况下,患儿家长在规定时间内才能听到医生对患儿的病情介绍。家属实时探视,一直是医院的难题。VR新生儿探视平台的使用,让探视者仿佛置身于患儿身边,可以观察孩子实时状况,并且,家长可以清楚地听到医生孩子病情的详细介绍,有效缓解家属的紧张焦虑情绪。VR 远程系统同样可适用于医疗示教与远程诊疗,在实时手术示教过程中,通过VR眼镜可以清晰地看到手术的细节过程,与手术医生相同的视角,受教者如同亲自“主刀”的感觉,实现医术观摩交流现场教学效果。基于5G高度带宽、低时延与医疗领域应用特点的高度契合性,依托中国移动5G网络高速率低延迟优势特点,实现高清且超低时质量的音视频传输,杭州移动相继打造省内数个5G远程医疗应用之后,持续深挖医疗行业5G智能应用,全面推进互联网+智慧医院服务应用,努力提升患者就医体验,促进优质医疗资源下沉,提高医疗服务效能。未来,在全新的战略合作框架内,将在全方位服务医院的医生员工、服务医院的合作伙伴、服务医院的5G信息化发展等各方面,推进更大范围、更深程度、更高标准的合作协同。原文:http://www.womanhospital.cn/contents/79/6317.html
浙江大学 2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日,南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒(COVID-19)传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出(下简称“推演平台”)。该平台可实现在城市尺度上,基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟,为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策(如封闭特定城市区域或道路)提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段,缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析,更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临,战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系(下简称“计算机系”)和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量,成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”,由计算机系副教授宋轩担任负责人,迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台(如图1),其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动,需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台,平台即可以自动完成模型迭代训练,并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位(如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位)参与进来,共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据,结合新一代的人工智能技术,完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模,从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面:一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型,包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等;二是分析隐藏病患,由于疾病传播为链式,可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患;三是分析风险人群,可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群,提前预警;四是挖掘潜在病原地,分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地(如图3)。在以上功能基础上,平台可以实现设定不同的公共防疫政策(如封闭城市内的高风险感染区域),在城市尺度上,动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况,从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策(如图4)。
南方科技大学 2021-04-10
跨区域多机构协同救治医疗信息共享平台
提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台,具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分,通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验,采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上,按照 SOA 架构的理念进行框架设计,依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合,如:呼叫 EMS 时间,EMS 响应时间,急救车到达时间,首次胸痛发作时间,本 次胸痛发作时间,EMS 首份心电图时间,等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1,实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2,地理位置信息,主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3,救治能力,主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验,采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上,按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计,依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院,多非 PCI 医疗机构,多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内,预计 500-800 家 PCI 以及非医院,12 万台终端,2000-2500 位医生可以使用本系统。
清华大学 2021-04-11
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