产品详细介绍Beeker取样器是在水下土壤中静态取样的工具。样本收集到透明管中，这样它就能将材料保持在原位上，可以据此做出清楚的剖面描述。技术参数采样深度：5米 采样管尺寸：直径63×57mm，长度100/150cm配置：包括一个完整的沉积物采样器，不同长度的采样管，活塞，顶部的锤击头和扩展连接杆，一个真空手泵，一个压力手泵，软管绞盘和软管，一个气动排放和分离系统(04.23.SB型)，一个工具包，各种附件和铝质装运箱。采样原理在采样前，一个坚硬的切割头安装在采样管底部。一个垫圈安装在采样官顶部。切割头和垫圈用带子紧密连接，采样管被它们夹紧。这种构造可以用在不同长度的采样管上（最大1.5米）。一个橡胶隔膜装在切割头里，可以在一定压力下膨胀并完全关闭切割头，可以保证采样器提起时，样品完好保存。通过使用扩展连接杆和顶部的锤击头，可以将采样器插入到底泥中。通过使用活塞，Beeker采样器可以避免对样品产生压缩的问题。采样前，将活塞装在切割头里。当切割头位于沉积物上时，活塞通过绳子保持在一个固定高度（例如将绳子固定在船的栏杆上）。当采样管下降时，活塞保持静止状态。采样管被推入沉积物中，环绕着活塞。由于摩擦的作用而产生的压缩被部分真空产生反作用抵消。通过Beeker采样器采集的样品压缩率最大只有4-5%，其它的采样系统通常会压缩30%以上。采样管被密封以后，通过使用水-气动排放和分离系统，样品可以再细分成更小的、非破坏性的样品，用来深入研究。取样完成后，取样管密封，通过液压-气压排出和分离设备，样本可再分为更小的静态样本，以备相关的深度分析。全套装置包括：一套完整的沉积物取样工具，各种长度的取样管，活塞，顶杆和加长杆，一个真空/压力泵，真空/压力存储器，带软管的软管卷盘，一个排出/分离设备，一套工具，各种附件，以及一只铝制搬运箱。优点装备完整，并带有详尽手册。土壤剖面和密度保存较好。由于样本的真实直径，周围很少有样本撒出。沉积物的静态取样取样器重量轻，使用简便，所以一天之内可以采集多个样本。有了气压存储器和粗软管连接，取样器非常灵活，用途广泛。取样器可处理各种密度不同的沉积物，从含水很多、没有粘性到松散的沙土，不受土壤分层的影响。用液压-气压排出和分离设备，可轻松控制样本的排出以及/或者分离。标准装置可用于水中最深5米。在某些情况下，使用加长杆，还可在更深处采集样本。注意：随着取样深度的增加，流水中取样会越来越困难

本专利（专利号:ZL201110246292.3 ,发明人系荣昌校区教师，长期从事新中兽药的研发）,涉及中 药提取物的组合物,特别涉及补骨脂黄酮提取物和淫羊霍提取物的组合物,还涉及补骨脂黄酮提取物和淫羊 蕾提取物的复方制剂及其制备方法。其目的目的之一在于提供一种含补骨脂提取物和淫羊霍提取物的组合 物，能缓解动物的疲劳及提高动物的能量代谢，提高动物竞技能力。本专利拟以独占许可方式转让企业,并为申报新兽药作准备。如果成功上市，能有效提高动物的竞技活 动,加之无抗生素残留问题，市场前景非常可观。

一种用于测量冰箱蒸发器和冷凝器换热量和换热系数的实验测试系统的制冷剂供应机组。冰箱换热器性能测试系统制冷剂供应机组，包括压缩机、冷凝器进口温度控制系统、辅助冷凝器、冷凝液体流量计、冷凝压力控制系统、储液器、过冷器、蒸发器供液流量计、节流阀组、辅助蒸发器、蒸发压力调节阀、温度传感器、压力传感器、切换阀及其他辅助设备。该机组具有运行参数可控性好、测试精度高、能够模拟冰箱运行条件下蒸发器和冷凝器的实际运行环境的优点。本设备及方法为冰箱、冷柜等生产商开发新产品、提高产品性能所必须的，国内和东南亚的企业目前都没有这种设备，因此，该设备具有比较好的市场前景。

本实用新型公开了一种岩石损伤测试用声发射测试传感器整体式定位装置，包括定位装置框架、声发射测试传感器安装座、将声发射测试传感器固定于安装座内的固定组件和将安装座安装于定位装置框架上的安装机构，所述定位装置框架为整体环形框架；所述安装座为内腔与声发射测试传感器外缘相匹配的筒体结构，筒体壁上设计有传感器接线引出缺口；所述安装机构为可自动轴向调整安装座位置的安装机构，共有四副，位于定位装置框架同一截平面内，两两相向设置，两条安装位置连线相互垂直。本实用新型克服了现有固定装置存在的不能保证传感器端平面中心与圆柱面相切，以及传感器端平面中心轴向与圆柱形试件直径不重合的难题，提高了测试效率、准确性和真实性。

本发明公开了一种用于岩石损伤测试的可调式声发射测试传感器定位装置，包括定位装置框架、安装传感器的安装座、将传感器固定于安装座内的固定组件和将安装座安装于定位装置框架上的安装机构，所述定位装置框架为矩形环状框架，在其四个方向的框架壁面上至少在一对相对的框架壁面上设计有用于安装安装机构的缝槽，且位于不同框架壁面上的缝槽位于矩形环状框架的同一截平面内；所述安装座为内腔与传感器外缘相匹配的筒体结构，筒体壁上设计有传感器接线引出缺口；所述安装机构为可自动轴向调整安装座位置的安装机构，至少为两副，且两两相向设置。本发明既可适用于规整截面试件的测试，也可适用于不规整截面试件的测试。

产品详细介绍1.概述JM5840无线振动测试仪(http://www.yzjmtest.com/comp/2-JM5840.htm)又称无线加速度传感器。该无线振动测试仪内置一个电容式三向加速度传感器，可以测量一个点三个方向的振动。多个模块可以组成无线振动测试网络。该无线振动测试仪基于zigbee协议，低功耗设计，适合于长期监测，广泛应用于桥梁、建筑物、飞机、船舶、车辆、起重机械等的振动测量和监测。2.系统特点2.1 体积小巧，超低功耗2.2 支持在线、离线测试2.3 符合IEEE820.15.4/ZIGBEE通讯标准2.4 自组织、自恢复网络2.5 内置2M可扩充数据存储器2.6 易用的离线测试文件管理功能2.7 全电子化、程控化设计2.8 直观的工作状态指示2.9 支持65535个测量节点2.10 内置大容量可充电锂电池2.11 内建完全的充电功能2.12 标准的miniUSB充电接口2.13 即用的USB无线网关2.14 专业的无线配置及采集分析软件3.系统组成3.1 USB无线网关3.2 JM5840无线加速度节点3.3 系统软件4.主要性能指标4.1 通道数：3（X、Y、Z三向）4.2 工作电源：内置可充电锂离子电池4.3 电池容量：3.7V/1800mAH4.4 电池充电充电接口：miniUSB充电电压：5V±0.25V充电电流：500mA、800mA可设置充电电源：计算机USB电源或专用充电适配器可边充电边工作4.5 传感器类型：内置三向加速度传感器4.6 量程：±2g、±6g可设置选择4.7 频率范围：DC～600Hzmax（-3dB）4.8 横向灵敏度比：<5%4.9 零点漂移：±0.8mgmax/°C4.10 非线性：±2%FSmax4.11 噪声谱密度：50 μg/Hz-24.12 采集速率：最高1.5kHz多档可设置4.13 AD位数：16bits4.14 采集方式：每通道独立ADC并行同步采集4.15 内置存储器容量：2MB4.16 离线测试数据存储形式：文件4.17 离线测试文件数：31max4.18 工作时间：约15h4.19 通讯协议：符合IEEE820.15.4/ZIGBEE通讯标准4.20 天线：外接扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-87850416,87867922,82960507传真     0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com 个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com 

随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。

工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。

基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.

基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.