主要性能及特点： 公称力25吨，加工板材尺寸为 2500×1250mm ， 采用科力达公司与山东科技大学共同开发的KLDSK-3.2数控冲床专用系统数控系统，控制X、Y、Z轴； CAD二维图形方式编程，可实现CAD图形直接转换加工程序，具有加工图形摸拟显示加工轨迹，具有模具库管理自动选模加工、自动优化加工路径、断点加 工计件显示等功能，操作方便快捷，更加人性化； 全方位碰撞检测功能，防止误操作，杜绝废品；采用了开式钢板焊接机身，经壁炉回火处理去除内应力，稳定性好，外形设计动感美观，维修方便，采用高精 度电机，传动精度高，转动惯量同比其他伺服电机提 高1倍，发热低、提高电机参数，抑制损失，减少温度，具有自动检测反馈功能； 镶套机构转塔，导向好精度高，直线导轨、滚珠丝杠－台湾上银，避免板材划伤。

产品详细介绍乌鲁木齐燃气电磁阀，长春燃气机械手价格，沈阳燃气探测器厂家产品名称：可燃气体报警器产品型号：SN-828-1U厂商：深圳市世宁科技有限公司技术参数：   工作电压：AC 85-265V   静态电流：≤90mA    报警电流：≤100mA   额定功率：  ≤2.5W（AC 220V供电）   报警指示：工作指示灯显红色闪烁   故障指示：工作指示灯显黄色长亮，蜂鸣器长鸣   工作温度：-10℃～+50℃     工作湿度：≤95%RH（无凝结现场）    报警声压：85dB/m     报警浓度：10%LEL     报警浓度误差：±5%LEL      外形尺寸： 110*70*40MM   安装方式：壁挂220V交流电供电，家庭使用更方便，直接插在插座上就可以正常使用，这一款报警器用两个指示灯：一个绿色指示灯是正常工作指示灯，当刚通电的时候它会以一秒一次的速度闪烁，这是属于预热状态，大约3分钟左右绿色指示灯就会常亮；还有一个红色指示灯是报警指示灯，当感应到煤气等可燃气体的泄漏时，红色的灯光就会闪烁，并发出报警声音。报警声音大约在85分贝左右，隔5间房间能清晰的听到报警声，燃气报警器还有一个测试按键，在报警器的右侧，在报警器通电的情况下，按一下测试按键，燃气报警器马上就会发出85分贝的报警声。燃气报警器还有一个自动复位功能，按一次报警器的测试按键大概会报警10秒左右；如果燃气进入报警器里面的浓度超标，将会一直报警，只有报警器里面的燃气散没了才不会报警。燃气报警器的安装：燃气报警器的背面有一个挂螺丝的卡位，探测的气体如果比空气轻，就把报警器安装在离天花板0.3米的地方，如果比空气重，安装在地面高0.3米；（注意不要安装在通风口和灰尘油烟容易侵入的地方）产品性能非常稳定，因为燃气报警器关乎生命安全，我们对产品的检测把关非常的严格，误报率大概在0.8‰左右，合格率达到995‰以上。产品的使用寿命大约在3-5年左右，为了产品使用的寿命更长久，请经常清理表面的灰尘，3-6个月进行一次检测。如果在本公司购买燃气报警器将享受3个月又质量问题包换，一年保修，终生维护的承诺。 亲，你还在为家里东西被盗而烦恼吗？亲，你还在为家中冒烟，液化气泄漏而担心吗？亲，你在外地工作，还在为小孩妻子的安全方面着想吗?亲，你还在为家里的生病的老人无人照料而忧心吗？不用担心，有世宁科技， 一切都是那么简单。世宁科技是专业生产家用安全防盗报警器，烟雾报警器，燃气报警器的生产厂家 。我公司秉着诚信第一，质优价低的信念竭诚为您服务。销售经理： 刘生 15013775514/0755-89206127 商务Q 272820915功能特点：    1、自动复位    2、高稳定性传感器    3、故障自动检测功能     4、采用SMT工艺制造    5、可联动机械手、电磁阀、排风扇    6、探测天然气、液化石油气    7、执行标准：GB15322/EN50194/UL1484用途：防煤天然气、液化石油气泄露引起的中毒及火灾的现场独立可燃气体报警器。乌鲁木齐燃气电磁阀，长春燃气机械手价格，沈阳燃气探测器厂家

仪器概述      本仪器是根据中华人民共和国标准GB/T511《石油产品和添加剂机械杂质测定法(重量法)》规定的要求设计的，适用于按照GB/T 511标准的要求测定石油产品中的各类轻、重质油、润滑油及添加剂的机械杂质的含量。 技术参数 1、输入电压：AC220V±20V/50Hz 2、电炉功率：600W可调 3、加热台功率：300W可调 4、材质：壳体喷塑，铝质加热器。 5、环境温度：≤35℃。 7、相对湿度：≤85%。 8、整机功耗：≤2.0 KW。 性能特点 1、板上盖为铸铝件，安全可靠。 2、加热板及电热漏斗均由固态调压器控制，从而满足了使用时的温度要求。 3、仪器右侧装有真空调节阀，调节此阀可方便的控制吸滤速度。 4、外观美观，测试方便，性能稳定可靠 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=829

联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

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成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

针对子载波非连续可用的情况下，基于迭代平均处理的思想，设计了适用于载波扩展OFDM系统中的导频符号，使用这种导频符号，能有效地克服OFDM系统峰均功率比过高的问题，且能保证较优异的误比特性能。