产品详细介绍   文顺电器 0.5-10A 0-100Ω BX8D可调变阻器 滑线变阻器（又叫滑动变阻器，同一种产品）   BX7D/BX8D系列滑线变阻器本产品适用于50Hz、380V以下，直流440V以下的电路中，在电气机械设计阶段中作变更电流、电压和作为代替未定阻值的可变电阻器应用，在实验室中作研究试验或教学演示用的电流、电压调节器，以及作为发电设备和直流电动机的励磁、调速电阻等之用。 本产品采用经过氧化绝缘处理的康铜丝，密绕于瓷管上，并固定于金属保护支架上，通过接触系统的导电电刷，在康铜丝表面移动，以达到改变阻值的大小。文顺电器 0.5-10A 0-100Ω BX8D可调变阻器 其主要特点：1、选用优质黑色康铜材料,传统工艺，可靠性强。2、在连续工作状态下，温漂较小。3、阻值/电流连续可调，精度高。4、内部结构布局合理,操作简便实用。5、通过串并联的方法，可以任意组合，以适应电压、阻值等各种参数的要求，替换方便。         订货选型须知：BX7D手推式滑线变阻器/滑动变阻器                 BX8D 手摇式滑线变阻器/滑动变阻器   确定电流和阻值；具体规格型号表可询问销售人员，BX7D单管手推式滑线变阻器，也能做成单管手摇式的产品，具体可咨询。  文顺电器 0.5-10A 0-100Ω BX8D可调变阻器 具体可咨询销售人员   以服务为基础！以质量为生存！以科技求发展！

简单介绍： 啮齿类大鼠疲劳仪是根据国外同类产品和《药理实验方法学》转棒试验装置改进完成的，有较好的实用性，是抗疲劳筛选和鉴定检测的理想仪器。啮齿类小鼠疲劳仪可做疲劳实验、运动协调能力、骨骼肌松弛实验、**神经抑制实验，以及其它需用运动方式检测**作用的实验，如毒性对运动能力的影响，体内某种物质缺乏对运动能力的影响，心脑血管**对运动能力的影响 等等，可多方向的开发利用该仪器基本原理和基本功能。 详情介绍： 1、通轴式更换大小转轮，大小鼠通用8个通道2.大鼠转轮直径 85mm  硅胶材质3、小鼠转轮直径 35mm  硅胶材质4、踏板式光电跌落系统5、液晶显示6、触摸屏操作7、热敏打印测试参数和结果8、可联PC机（导出数据）9、设置项 8项10、启动转速：  1—50转11、加速时间：  0—59分钟12、终止转速：  1—50转13、测试限时：  5—1200分钟14.测试通道数：1—8通道15、触摸提示音：  开启、 关闭16、自动打印：  开启 、关闭17、系统时钟：  年、月、日、分、秒，连续运转10年18、操作项  2项19、浏览记录（手动选组打印）20、除记录21、打印记录项  8项测试时间：          终止转速：转棒运行时间：      加速时间：启动转速：          通道：       落棒时间：          落棒时转速：22、电源：        220V ±15V  50W23、控制箱尺寸：    180*280*125mm24、运动箱尺寸：  725*300*500mm25重量： 主机  2kg   运动箱  26kg

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ARTOS 1200D是一款新版的多功能便携式组合音柱音响系统，包括一只6*3""无源塑壳音柱+一只内嵌6路输入带双通道功率放大器的数字箱式调音台的12""有源超低频音箱+1只塑壳音柱支撑箱。只需简单装配，就组成一套高性能的专业音箱系统。三分频3英寸塑胶组合音柱音响系统，包括1只6*3""全频扬声器+1*1""压缩驱动器号角扬声器组成的全频音箱，以及1只10""有源超低频音箱。音质出色，重量轻，携带方便。恒指向性高音号角设计，声场覆盖均匀。12""有源超低频音箱，倒相式设计，内置2*300W双通道功率放大器，6路输入通道的箱式调音台，包括2路Mic输入，1路6.35mm JACK立体声线路输入，1路USB PLAY输入，1路蓝牙信号输入，1路右声道线路输出，2路AUX辅助输出，1路脚踏开关控制。

本发明公开了一种基于三维打印的嵌入预张紧碳纤维的方法，包括以下步骤：(1)采用三维打印进行打印结构制造，每制造一层后进行判断是否需要进行纤维丝的铺设，如果需要铺设纤维丝则进入步骤(2)，如果不需要则进入步骤(3)；(2)将预张紧的碳纤维丝铺设在最新一层的打印结构上；(3)进行三维打印下一层制造；本发明还公开了一种基于三维打印的嵌入预张紧碳纤维的装置；本发明的装置和方法可以快速有效地将预张紧纤维丝嵌入三维打印结构中，有效提高三维打印结构的强度以及实现打印结构具有自监测功能。

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。