XM-649植物性神经立体模型（附总论）   功能特点： ■ XM-649植物性神经立体模型主要示交感与副交感两大内容。 ■ 副交感：示脑（第3、7、9、10对脑神经）、骶部（第S2-4）副交感中枢所在部位以及由脑、骶部中枢发生的节前纤维通过相应之神经至与脑神经相关的四大副交感神经节器官旁节、器官壁内的神经节内换元情况。 ■ 交感神经：示交感神经的低级中枢脊髓TH1-12、L1-3节段的灰质侧角所在部位及周围部神经节（椎旁节和椎前节），由节发出的分支及神经丛等。 ■ 还可分段显示颈、胸、腰、骶（盆）部交感神经节后纤维的分支、分支丛的组成及具体分布情况。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材质：铁丝+塑料

产品详细介绍一、概述：基因型、表型和环境是遗传学研究的铁三角。表型（性状）是基因型和环境共同作用结果，而基因型与表型之间有着多重关系。研究者用测序和基因组重测序来评估等位基因差异定位数量性状等已变得很普遍，但其需大量性状数据来佐证。然而这类分析测量的结果受人员、工具和环境等的干扰很大，还会损伤到植物。故迫切需要高效、准确的万深PhenoGA植物表型分析测量仪来做可视化的精确数据分析和表型测试，如测试对压力和环境因素的表型反应、生态毒理学测试或萌发测定、遗传育种研究、突变株筛选、植物形态建模、生长研究等。二、主要性能指标：1、万深PhenoGA植物表型分析测量仪是顶视+侧视版本，由顶视+侧视的超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机直联电脑获取植物顶视和侧视的RGB彩色图，并做自动分析；由顶部的主动红外双目3D相机（点云密度512*424像素）来获取植物冠层的3D景深伪彩色图和可转换视角的3D重建伪彩色图。2、可获得植物在不同生长阶段的表型数据主要有：植株高（测量误差≤±1.5mm）、投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数量（自动计数+鼠标个别修正）、叶冠层的3D构型数据（叶冠直径、叶冠层面积、叶冠层占空比、叶片分布和密度、叶冠层对称性等，冠层尺寸的测量误差≤±2mm）、植物株形、精准的茎叶夹角（真实夹角重复测量误差≤±1.0°）、节间长度及其空间体积估算值、植株高和叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值（具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色）及其对表征的贡献评估等。具有分析特性表述如下：1）常规分析：投影叶面积及其动态变化，外周长，外接圆直径及面积，拟合椭圆主副轴及偏角，凸包内径、面积及周长，植株高、宽，最小外接矩形长、宽，植株紧实度。2）颜色分析：RGB、LAB颜色值，具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色。3）骨架分析：骨架长度，端点数（叶片数），分叉数（分枝数、分节数），茎叶夹角等。4）玉米株形分析：叶片数，叶片长、宽，叶片弯曲度，叶片投影面积，茎秆分节数，分节长、粗，叶片颜色等。5）生长分析：植株绝对生长、相对生长曲线，相对生长趋势。6）根系分析：根长，根粗，根尖数等（根粗>1mm）。7）考种分析：种粒数，种粒面积，种粒长、宽（种粒直径>5mm，不粘连）。8）其它：不同生长时期自动批量化处理分析，多植株网格分析，直线、角度等几何测量，各测量结果可编辑修正。3、可接入条码枪来自动刷入样品编号，具有按条码标识跟踪分析的特性。图像分析方式和耗时：自动分析（约1个样品 /分钟）+鼠标指示测量或修正。标配成像分析的植株高可达100cm（茎秆基部距顶部3D相机约135cm，植株距侧面拍摄仪约100cm）、叶冠幅可达100cm*80cm（拍摄箱外尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）。各项分析数据和标记图片可导出。三、标配供货清单：1、超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机  2套2、主动红外双目3D相机及适配器  1套3、单反相机拍摄支架 1套4、含光源的拍摄箱（标配尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）  1套5、万深PhenoGA植物表型分析测量仪软件及软件锁  1套6、叶色色彩矫正板和尺寸自动标定板1付7、手持式条形码阅读器 1付8、超薄背光灯板  1付注：可定制到250cm高*120cm长*120cm宽的拍摄箱或定制便携式的野外田间顶视版的分析检测仪。若加配万深SC-G自动考种仪、RootGA根系动态生长监测分析仪等，还可分析种子形态、果实外观品质、花形和花色、植株根系的胁迫响应等。推荐选配电脑：酷睿i5 CPU / 8G内存/ 256G硬盘 / 23”彩显/无线网卡，2个USB3.0和3个USB2.0口，Windows 完整专业版或旗舰版

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本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

发现由人为活动产生的气溶胶可显著抑制华南四月中尺度对流系统的发生频次，进而显著减少降水，并阐释了其物理机制。此发现解释了近40年来华南四月降水减少的原因。 研究团队首先分

                      

    数字化探究实验室由传感器、数据采集器、计算机及配套软件和相应的实验仪器设备构成，集数据测量、采集、处理的智能化系统。对比传统实验室，数字化实验室采用传感器作为采集实验数据的工具，精确度优于传统实验室；具有实验数据自动采集的功能，保证了实验结果的精确度，同时可以轻松解决许多传统实验室无法解决的涉及到连续快速变化的量的各种实验；具有强大的数据处理功能，可以帮助学生轻松的对实验结果进行分析处理，让学生通过探究实验对科学规律进行再发现，使实验教学得到大大的简化，真正体现了新课程改革的核心理念。