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多光谱照相观察仪
产品详细介绍2X08 AJGC-Ⅰ多光谱照相观察仪
在观察仪内有紫光、蓝光、绿光、白光等四个波段，有红、橙、黄三种滤光片，透镜组将手印放大5倍。
将观察仪放置在手印的上方，开启某一波段光，连接照相机，直接拍照手印；或透过滤光片拍照手印的荧光图像。
价格：6500.00元/套 产地：国产
北京金安景世纪科技有限公司
2021-08-23
多分辨率模型库
Ø 研究面向分布式虚拟环境数据管理系统的底层支撑环境。通过建立协同开发方式的系统，提高仿真资源的可重用性，缩短开发过程，充分共享资源并且为仿真环境提供高效的资源管理机制。研究包括对统一资源命名和定位管理技术的研究；分布式文件系统在分布式仿真环境中的应用及在此基础上实现的资源集成；数据的标准化表示和传输的研究。该技术目前已经在一体化仿真平台上得到了初步的应用。
北京理工大学
2021-04-14
超分辨纵向偏振激光束
纵向偏振激光束作为一种特殊光束，它的主要偏振态与光束的传播方向一致， 这与传统的麦克斯韦方程所描述的光的偏振态与它的传播方向垂直相矛盾;该光 束的尺寸可以小于系统 0.5 波长衍射极限分辨率，达到 0.36 波长，如果用于扫 描成像，可以实现 38%的分辨率提高，对于蓝色 405 纳米的激光，分辨率可以小 于90纳米。
上海理工大学
2021-01-12
一种时间序列自动预处理方法
本发明公开了一种时间序列自动预处理方法，包括以下步骤： 对待处理的时间序列进行行列扫描；提取处理后时间序列的数据模式 特征；根据处理得到的不同模式特征和状态进行预处理元组合；根据 预处理元组合的结果对数据清洗的数据质量进行评估。本发明能够解 决现有方法中存在的自动化预处理流程复杂、预处理参数调整会影响 后期数据挖掘、时空颗粒度选择产生不可预测结果的技术问题。
华中科技大学
2021-04-11
时间反演波束赋型在Massive中应用
“新型多天线传输技术”是5G移动通信系统亟待研究的关键问题之一。孕育其中的3D-MIMO技术则是亟需攻克的难点之一。据此，本技术成果依据3D-MIMO技术中的多用户智能波束赋型，研究Massive MIMO阵列对5G系统波束赋型性能的影响。TR通信可以利用复杂环境中的丰富多径来提高系统的信道容量，减小误码率等等。并且TR的空间聚焦特性能精确定位用户终端，所以TR Massive MIMO通信系统可以用在受阴影衰落较大的地区，例如位于密集高大建筑楼群的低层用户，由于巨大的建筑物遮挡阴影损耗，要想实现设备到设备之间的直接通讯很困难，而TR技术可以精确定位到传输终端，达到普通波束赋形达不到的效果。类似的环境还有山区高大山群的阴影衰落，信号衰减大的森林地区等等。此外，TR通信能够利用复杂环境中的丰富多径来提高通信系统的性能，所以在电磁波反射路径多的环境，自然环境比如地下车库，隧道等，人造环境比如模拟体验太空舱，金属装饰风格的办公室或者住宅等（见下图2）。在这些多径异常丰富的环境下，移动终端经常会出现接收不到信号等，这也是秉承随时随地接入网络宗旨的5G蜂窝移动通信系统亟待解决的问题。
电子科技大学
2021-04-10
量子安全时间传递的原理性实验验证
中国科学技术大学潘建伟及其同事彭承志、徐飞虎等利用“墨子号”量子科学实验卫星，在国际上首次实现量子安全时间传递的原理性实验验证，为未来构建安全的卫星导航系统奠定了基础。该成果于2020年5月11日在线发表在国际学术知名期刊《自然·物理》上。
中国科学技术大学
2021-01-12
一种现场总线的时间同步方法
本发明公开了一种现场总线的时间同步方法，包括主站实施过程和从站实施过程。在每个通信周期中，主站将上一个周期的帧发送时刻和帧接收时刻之差以及本数据帧的发送时刻发送给环形网络中。各从站根据二个周期接收数据帧的时间差计算出主站数据帧到本单元的延时时间，再加上主站本数据帧的发送时刻，计算出本站时钟时间，实现时钟同步。本方法在各通信周期中对各从站的时钟进行同步，从站在接收到主站的数据帧后对其时钟进行校正，同步后的时钟偏差决定于通信周期内的晶振漂移误差及处理间隔，因每次通信从站都进行时钟同步，故时钟同步误差不会
华中科技大学
2021-04-14
递一时间(原味)
临沂格瑞食品有限公司
2021-08-30
二维空间--时间描迹仪
二维空间一时间描迹仪能在普通白纸上同时记录物体运动的“时－空”分布情况，进而验证物体运动变化规律。能完成自由落体、平抛、斜抛、机械能守恒、弹性碰撞、完全非弹性碰撞、向心力、简谐振动（单摆）、振动图象等高中力学实验。
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统
本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。
浙江大学
2021-04-11