依据中华人民共和国“特种设备安全法”，在中国大陆使用的承压设备（锅炉、压力容器、压力管道）均需经过国家行政许可，方能进行设计、制造、安装使用。项目负责人长期从事承压设备的教学科研工作，持有国家质检总局颁发的A1、A2、A3及分析设计SAD级压力容器设计审批员资格证书和国家级设计、制造许可鉴定评审员资格证书；持有国家质检总局颁发的GA、GB、GC、GD级压力管道设计审批员资格证书和设计鉴定评审员资格证书，具有丰富的承压设备设计、制造许可经验及技术。

承压设备包括锅炉、压力容器及压力管道，结构强度是关键。依据国家相关法规标准要求，结合ANSYS有限元技术，可以进行承压设备的应力分析设计、疲劳设计及优化设计，确保装置的经济性及合理性。同时通过静态应变测试及动态应变测试技术，进行实验应力分析，诊断装置的可靠性。结合装置缺陷动态声发射检测技术，进行装置损伤剩余寿命预测，确保装置安全运行。

产品详细介绍产品名称:  德国BECK930系列微差压开关 产品型号:  930                                       应用 监测空气、非腐蚀性气体介质的压力和压差，可以应用在如下领域： • 净化空调和洁净室 • 智能建筑风机空调过滤网 • 环境保护 • 风扇和吹风控制 • 过滤器和吹风控制 • 流体和液位控制 • 气体流量控制   型号 使用一个带量程刻度的旋钮，调整压差传感器的压差设定值: 型号 压力可调整的上限从到 930.80 20   200Pa 930.81 40   100Pa 930.82 40   200Pa 930.83 50   500Pa 930.85 200   1KPa 930.86 0.5K 2.5KPa 930.87 1K   4KPa 压差开关应用于垂直安装，我们推荐应用接口朝下的管连接，如果开关是带AMP接头的水平安装，压差值可能比实际值高出20 Pa。   最大工作压力  所有范围都是10K Pa   介质  空气、非燃烧和非腐蚀性气体   温度范围 介质和环境温度从 -20~85℃ 存储温度-40~85℃   隔膜材料 硅树脂，温度为200℃   压力连接 2个塑料管连接片P1和P2，外径6mm， P1连接高压，记号为+ P2连接低压，记号为—   外壳材料 本体为PA6.6 外壳为PS   重量 带外壳：150g 不带外壳：110g   机械工作寿命 超过100万次开关   电气额定参数 标准型号：max.1.0A(0.4A)/250VAC 低压型号：max.1.0A/24VDC   电气连接 AMP浮子插入6.3mm×0.8mm，DIN标准：46244，或者按键式螺纹端子。 电缆PG-11或者M20×1.5     防护等级   IP54，带外壳   认证 CE认证的低压电气设备的73 / 23 / EEC

产品详细介绍深圳市贝斯特燃气设备陈小姐13537704290一级代理商现货供费西尔原装进口977HP差压阀，所示的977HP差压调节阀主要用于发电机组密封油系统为调节发电机密封瓦处油、氢压差而设计的。通过两根引压管将发电机密封瓦处的油压和氢压反馈到压差阀。不管氢压力如何变化，977HP压差阀的平衡系统都能自动调节阀口的开度准确地控制压差阀出口流量最终实现油、氢压差的平衡。说明书977HP调节阀应美国原装进品977HP油氢差压调节阀FISHER自立式调节阀（产品别名：977HP密封油系统差压阀、977HP密封油差压阀、977HP压差阀应用原理:977HP油氢差压调节阀用于发电机组密封油系统是通过氢压与弹簧压力之和同油压进行比较，当有压差时，阀杆产生上下运动，从而影响阀口的开度，使压差阀出口流量及压力发生相应变化，并最终实现压力平衡。之时氢压与油压的压差ΔP相对恒定，通过调节弹簧可实现对压差值ΔP进行调整。该阀的压差调节范围为0.4~1.4bar。详述：图1性能参数：接口： 2英寸ANSI 150级钢平面法兰连接。压差调节范围： 6~10 psig（0.4 ~1.4bar）最大入口压力： 150 psig（10bar）。最大出口压力： 150 psig（10bar）。温度范围：﹣20～150°F（﹣29～60°C）※ 深圳市贝斯特燃气设备有限公司   联系人：陈小姐※ 办公地址：深圳市龙华新区观澜街道大和路怡力科技园B栋四楼※ 电话：0755-29049559  13537704290※ 传真：0755-28127295    服务QQ：664064711※ 邮箱：664064711@qq.com※ 网址：http://www.ccbestgas.com  ※ 网址：http://www.fishergas.com  ※ 网址：http://www.cigas.com  

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

新冠病毒除了呼吸道传播以外，是否还有其他途径，这一直是科研人员关心的热点问题。2月26日，浙江大学医学院附属第一院副院长、眼科学科带头人沈晔教授团队，在《医学病毒学杂志》(Journal of Medical Virology)在线发表了一项研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者样本中，存在一名结膜炎患者的眼泪和结膜分泌物样本，在核酸检测中出现病毒阳性结果。该研究第一作者为夏建华，共同通讯作者为沈晔、郭东煜。论文第一单位为浙江大学医学院附属第一医院。沈晔介绍，研究不同的传播方式，对于把握新冠病毒传染规律，改进疾病治疗方法和防控措施具有重要意义。浙大科研人员从1月26日至2月9日在浙江大学医学院附属第一医院确诊的30例新冠肺炎患者，对他们的泪液和结膜分泌物混合物开展研究。在第一阶段6例样本研究中，均未发现核酸检测病毒阳性。团队果断认为，已有样本并不具有代表性与全面性，为此需要延长观察周期，继续留在隔离病房开展采样与研究。研究团队在一位新冠肺炎患者身上发现，该病人左眼具有结膜炎症，即新冠引起的红眼病，而右眼没有此症状。而在此前的了解中，该患者入院前无结膜炎。本次研究中的其他患者样品核酸检测均为阴性。研究样本这位患者眼部的差异性非常具有代表性，在征得同意后，我们就研究结膜炎症是否与病毒具有联系。”通过核酸检测，浙大研究人员发现患有结膜炎的左眼新冠病毒检测为阳性，而右眼则是阴性。为确保研究准确性，对两只眼睛的结膜分泌物做了三次核酸检查，结果均一致。目前该患者通过抗病毒综合治疗，整体治愈的情况下，结膜炎症也转好，再次检测眼部病毒转阴。对于患者是如何因新冠病毒发生眼部结膜炎症的，科研人员表示仍在持续研究。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

产品详细介绍万向抽气罩（吸顶式、壁式）关节：高密度PP 材质，可360°旋转调节方向，易折卸、重组及清洗关节密封圈：不易老化之高密度橡胶支撑弹簧/ 关节连接杆：304 不锈钢关节松紧旋钮：高密度PP 制成，内嵌铜质螺母，与关节连接杆锁合气流调节阀：手动调节外部阀门旋钮，控制进入之气流量拱形/ 杯形集气罩：直径375mm/200mm，高密度PP 制成，红色、灰色和透明三种选择伸缩导管：直径75mmPVC / PP固定架：高密度PP 材质( 吸顶式/ 壁式)FUME EXHAUST(CEILING/WALL)Joint:high grade PP,to be 360° swiveled,dismantled & assembled easily for cleaningJoint seal ring: High-density anti-aging rubberSupport spring/center bolt:stainless steel 304Adjustable joint knob:high grade PP with a molded-in brass nut locking with center boltAir flow control valve: adjust the external valve knob manually to control the entering of the gas flowDome/cup hood:D375mm/200mm, high grade PP red, grey & transparent availableRigid Flexible Duct:D75mm PVC/PPBracket:high grade PP (ceiling/wall mounted)