产品详细介绍

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产品详细介绍 一、整体概述 植物生产与环境课程教学辅助资源，包括精品课件、教案、课程标准、微课、动画、习题库、试题库、课堂实录等多种形式，并配套有精品课程展示网站，全方位、多层次的辅助教师教学，激发学生学习兴趣，从而帮助学校整体提升教学质量与教学水平。 二、功能模块  产品构成：精品课件、教案、课程标准、微课、动画、习题库、试题库、课堂实录等多种形式 三、特色亮点 1. 课程教学产品包采用先进的教学理念、融入最新的农业技术； 2. 涵盖内容全面，教学形式多样，使用方法简单； 3. 吸引学生自主学习、合作学习、探究学习；   

产品详细介绍ErgoLAB人机环境同步云平台，是集科学化、集成化、智能化于一体的系统工程工具与解决方案产品，可以与人、机器、环境数据进行同步采集与综合人机工效分析；尤其是人工智能时代根据人-信息-物理系统（HCPS）理论，对人-机-环境系统从人-信息系统，人-物理系统以及系统整体分别进行人机交互评估以及人因与工效学的智能评价。智能化人机环境测试云平台支持科研项目的整个工作流程，从基于云端的项目管理、实验设计、数据同步采集、信号处理与数据分析到综合统计与输出可视化报告，对于特殊领域客户可定制云端的人因大数据采集与AI状态识别。具备ErgoVR虚拟现实实时同步人因工程研究解决方案、ErgoAI智能驾驶模拟实时同步人因工程研究解决方案、ErgoSIM环境模拟实时同步人因工程研究解决方案，可以在不同的实验环境为人-机-环境研究的发展提供进一步的主客观数据支撑与科学指导。其中，云实验设计模块具备多时间轴、随机化呈现等功能、可以创建复杂的实验刺激，支持任何类型的刺激材料，包括自定义问卷、量表与实验范式（系统包含常用量表与实验范式以及数据常模，如NASA-TLX认知负荷量表、PANAS情绪效价量表、Stroop任务、MOT多目标追踪、注意力训练任务等）、声光电刺激与实时API行为编码/TTL事件标记、多媒体刺激编辑如文本、声音、图像，视频（含360度图片和视频），在线网站和手机应用程序，以及所有的原型设计材料，也支持与如下刺激实时同步采集：如场景摄像机、软件，游戏，VR，AR程序等。兼容第三方软件刺激编译软件，如E-prime，Superlab，TobiiPro Lab等。ErgoLAB人机环境同步云平台采用主客观结合多维度数据验证的方法，数据同步种类包含大脑认知数据（EEG脑机交互与脑电测量系统、fNIRS高密度近红外脑功能成像系统），视觉数据（Eyetracking视线交互与眼动追踪系统），生理信号数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含如网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据采集)、以及环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据。ErgoLAB人机环境同步云平台包含强大的数据分析模块以及广泛的认知和情感生物特征识别（如记忆，注意力，情绪反应，行为决策，以及警觉、压力等）。ErgoLAB数据分析与综合统计分析模块包含多维度人-机-环境数据综合分析、EEG脑电分析与可视化、眼动分析与可视化、行为观察分析、面部表情分析、动作姿态伤害评估与工效学分析、交互行为分析、时空行为分析、车辆与驾驶行为分析（ErgoAI驾驶版本）、HRV心率变异性分析、EDA/GSR皮电分析、RESP呼吸分析、EMG肌电分析、General通用信号分析（如SKT皮温分析、EOG眼电分析以及其他环境与生物力学信号分析）。系统具备专门的信号处理模块以及开放式信号处理接口，可以直接导出可视化分析报告以及原始数据，支持第三方处理与开发。津发科技提供定制开发服务，与人因工程与工效学分析评价领域相关的算法模型、软硬件产品与技术可深入研发，详情咨询津发科技！ErgoLAB是一种人类行为研究软件工具，可 无缝同步35种以上传感器模式的研究设计和数据收集。它支持项目的整个工作流程，从实验方法设置到数据收集和导出以进行完整的分析。毫秒级同步，您将能够从各种传感器模式（GSR，ECG，EEG，EMG，EEG，眼睛跟踪...）以及多种刺激（照片，视频，自由任务， VR体验，网站...）具有出色的时间表现。因此，您将能够轻松，准确地分析来自Excel，SPSS，MatLab等的数据。系统可提供最常用的研究设计模板，强大的数据分析平台以及广泛的认知和情感生物特征识别（例如记忆，注意力，情感价，激活和影响，参与度等） ）。是为那些希望在生理数据解码和分析方面向前迈进的人而特别设计的，它提供了一种实用且可行的解决方案。同步数据采集刺激性任何类型的刺激图像，视频，体验，网站，应用程序，VR / AR设置...第三方软件刺激ErgoLAB，Eprime，Tobii Pro Lab ... 实时应用兼容LabStreamLayerBCI200，OpenVie，NeuroPype ...实时API数据分析原始数据到第三方Matlab（EEGLAB，BCILAB等）Python（MNE等）Neuroguide WE其他 高级分析工具（可选（软件分析工具情绪和认知指标Excel导出（单个和汇总）多媒体资料技术指标人类行为指标情绪生物识别 价，情绪激活，情绪影响认知生物识别 注意，记忆，参与。行为指标 鼠标跟踪，时间。眼动追踪指标 视觉注意，注视内隐动机和行为 隐式联想响应测试（IAT和启动）IPS指标 位置追踪指标表示个人 对于生物识别，时间和隐式关联：条形图和统计差异表。对于眼睛跟踪，鼠标定位和室内定位：热图，比率图，时间图，轨迹图，感兴趣的区域（首次固定时间，花费的时间，比率，重新访问，平均固定时间，以前的固定时间）和汇总的固定视频。组合式 情感定位图，结合指标的视频，刺激，摄像头和麦克风（汇总，按细分或个人汇总）。输出格式档案 所有CSV格式的生物特征识别（单独和汇总），与第三方工具（Matlab，Excell等）兼容可视化软件 生物识别可视化软件。分析间隔和感兴趣的区域。多媒体资料 包含陈述和视频以进行报告。

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责”   推出背景：         研究论文的可重复性是研究科学性的最重要基础。论文可重复性需要作者对研究的相关过程、研究对象和统计分析方法提供详细的描述，否则给其他学者重复实验带来很大困难，但是活体生理研究的可重复性差一直困扰着这一领域。有一些杂志在这方面已经进行了一些探索，但仍然不能避免一些研究可重复性差的问题。重现性、严谨性、透明性和独立验证是科学方法的基石。   实验的严谨性在于实验变量的统一，随着科技的发展，变量的因素会越来越完善，检测方法、检测设备也会越来越专业，除了我们已知的实验变量，其实还有很多的其他因素也是实验变量的一部分，只是还没有能够将这些因素通过精确数据的形式展示出来。    NMT创新产品系列，带您找到实验中的变量！   产品介绍 名称：活体培养环境监测仪 型号：EPR-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体实验中的数据积累重复性较差，这和样品培养的一致性相关，如何提高样品培养的一致性是关键点 培养环境的参数，对于活体样品实验的数据结合具有非常重要的意义。然而更多使用的是人工记录的方式，增加了人工可能造成的误差与意外 解决方法： 基于NMT活体实验，使用活体培养环境监测仪，能够实时记录培养箱内的温度、湿度、光照等环境参数，确保培养环境的一致性 活体培养环境监测仪提供的数据记录，能够帮助科研工作者获取不同时间段内，培养环境的参数数据   功能特点 1.基本功能： 实时监测、记录培养箱内的温度、湿度、光照等环境参数 液晶屏实时显示监测数值 可通过电脑、手机等终端查看和下载环境参数数据

本发明实施例提供一种水泵叶片设计方法及系统，该方法包括：根据叶片的轴面投影图及载荷分布曲线，计算获得木模图上的前盖板流线及后盖板流线；在木模图中，测量每条轴面截线与前盖板流线的交点对应的第一半径值以及每条轴面截线与后盖板流线的交点对应的第二半径值；在轴面投影图中，根据第一半径值确定轴面截线在前盖板曲线上的第一边界点以及根据第二半径值确定轴面截线在后盖板曲线上的第二边界点；在轴面投影图中，基于设定的轴面截线变化规律，分别连接每个第一边界点及对应的第二边界点，获得光滑的轴面截线。本发明实施例通过对轴面截线进行有规律的光顺处理，消除了反问题设计过程中因给定的流场分布不合理造成叶片表面扭曲问题。

风电的核心设计技术始终被国外所垄断，我国自主创新能力薄弱，缺乏拥有完全自主知识产权的大型风力机关键设计技术，严重制约了我国从风电大国走向风电强国。围绕大型风力机设计所需解决的空气动力学、结构动力学和多目标优化等关键问题，开展了多学科综合研究和技术集成。经过十五年的潜心研究，不仅打破了大型风力机关键技术长期依赖国外进口的局面，引领了我国具有自主知识产权的大型风力机设计关键技术的发展，而且产品成功打入欧美市场。 技术特征 1.建立了准确的大型风力机流场结构模型、气动载荷模型和高精度高效数值仿真方法。 2.突破了大型风力机整机气动弹性CFD/CSD时域紧耦合计算技术。 3.针对风力机设计中的多目标、多约束和多变量优化等传统难题，建立了高效的多学科耦合优化算法

传统的体外生理信号监测如心电、脑电等基于湿电极在电极皮肤建立稳定且低阻抗的接触,需要凝胶，不易佩戴且容易滋生细菌感染等。使用干电极是可穿戴和医疗健康芯片的必然趋势。但目前的商业芯片在干电极下无法使用，存在诸多性能上的缺陷，诸如功耗、输入阻抗、共模抑制比等方面均无法满足要求。在对国内外相关技术的研究和综述的基础上，我们提出了提出一种基于干电极的信号采集芯片。经流片验证，可以提供足够的空间分辨率，功耗在μW级别。同时该技术采用了实验室积累多年的低功耗集成电路设计技术。以下是两款超低功耗干电极脑电与心电采集芯片及其应用场景。其中脑电芯片可以在耳道采集脑电信号，方便舒适，易于集成，其产业化已经在逐步推行。