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UV Hound 多气体分析仪
产品详细介绍  HOUND系列气体分析仪,是一个便携式气体分析仪,能检测ppb浓度范围的有害污染物。系统利用气体对紫外的吸收状况,测量气体浓度。宽波段微型光谱仪采集气体光谱“指纹”,软件和标准光谱库比对计算污染物浓度。紫外光谱测量原理,类似于红外的原理,一般监测范围大于红外光谱仪。   UV Hound分析仪有两种型号可选:标准版和Mini版。   标准版 Ø       Light weight and portable Ø       17m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion Ø       Can be fitted with an internal optical cell   Mini版 Ø       Light weight and extremely portable Ø       7.5m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion   可选输出:RS-232、RS-422、RS-485和4-20mA 可方便与其他系统集成。     产地:美国
安中达(北京)环境技术有限公司 2021-08-23
高中通用技术—系统特性分析套件
产品详细介绍金钥匙科教设备有限公司基础结构件都经过匠心独具的几何设计,看似千差万别,但都存在长度倍数关系、高度倍数关系、立体结构关系。无论结构型材件、铰接头还是齿轮,上千种零件之间的纵横斜穿都隐藏着无穷繁多的巧妙连接方法,可以实现任何造型的搭建。除此之外,基础型材件可以根据用户需求来截取不同规格长度。①理解自行车系统的整体性。②了解自行车的组成部分及其工作原理。电话:0513-8160127181601272EMAIL:ntjyskj@yahoo.com.cn网址:www.ntjys.com.cnQQ:979322621
南通金钥匙科教设备有限公司 2021-08-23
连续流动分析仪Futura
100%独立通道 独立光源,独立检测器,独立蠕动泵、独立操作键盘,独立液晶显示屏,独立试剂柜 可实现1-16通道同时分析 样品自动在线前处理 自动稀释、透析、蒸馏、消解、萃取等 系统高度自动化 可自动清洗,关机,开机 分析模式灵活 微流、宏流或两者结合分析 多种光程的流通池可供选择 可实现多针取样 软件功能强大 灵活编辑样品表,自动生成校正标准曲线,紧急样品处理 基线和灵敏度自动设定和校正 分辨率高,检测限低,测量范围广 可与所有LIMS兼容
深圳市一正科技有限公司 2021-11-01
非损伤重力感知分析系统(GRASS)
  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前,关于重力信号感受的机制有两种假说:一是淀粉平衡石 (statolith) 假说,二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体,这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用,但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术(Non-invasive Micro-test Technology, NMT)是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化,揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位,以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战: 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法: 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术,是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置,可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测,为重力变化过程中,比较分子、离子流动速率,提供长时间的数据结果 产品介绍 名称:非损伤重力感知分析系统(GRASS) 型号:NMTG-100 品牌:旭月 产地:中国 功能特点 1.基本功能: 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置,对样品施加不同方向的重力 检测指标:Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数: 工作电压:220V 最短检测周期:5s 离子分子浓度测量精度:10-6M 离子分子流速测量精度:10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离:1μm 立体显微成像系统分辨率:1920×1080 3. 软件参数: 操作界面:中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块(包含:Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+) 分子流速、浓度检测软件模块(包含:O2、H2O2、IAA) 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图,无需额外换算
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
智启高校教育 共创数据未来,高校大数据科研实训平台即将在62届高博会重磅发布
由新能源汽车国家大数据联盟主办的“智启高校教育 共创数据未来,高校大数据科研实训平台产品发布会”将于11月15日下午在高博会期间隆重举行。诚邀您莅临参会!
中国高等教育博览会 2024-11-05
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统,该方法包括:在原始数据库中提取离散的轨迹点,对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测,若判断该重复定位点为历史定位点,则删除;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测,若判断为定位异常点,则删除该轨迹点,得到若干条完整的轨迹;对所述完整的轨迹进行简化压缩,得到压缩轨迹;存储所述压缩轨迹;同时对系统运行状态进行监控,保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除,保证了轨迹数据的正确性和完整性,提高了轨迹数据挖掘的准确度。
中国农业大学 2021-04-11
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器,主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成,旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟;导肥装置由导肥管和散肥器组成,用于将肥料导入种沟侧面;导种装置主要由导种管组成,旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求,可以开出高质量种沟,利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种,特别是寒冷、干旱地区。
中国农业大学 2021-04-11
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
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
一种基于函数依赖的数据清洗方法
本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法,其特征在于, 包括:对原始数据进行数据转换,以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性;对于数据转换后的原始数据,提取其属性的自依赖函数 特征;对于数据转换后的原始数据,提取其属性之间的互依赖函数; 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本,并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据,判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗,若采 用自依赖函数清洗,则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复,并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题,为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。
华中科技大学 2021-04-11
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