产品详细介绍名称： 光纤转轴调节台    传动机构与光纤夹具分离设计； 采用微型步进电机驱动，最小细分数可以达到256细分； 传动机构采用斜齿，保证传动平移可靠； 步进电机后端具有手动调节功能； 表银白色设计，吸光量小； 产品技术参数名称:光纤转轴调节台型号指标Rzt1360单位   产品外形     产品实图产品结构尺寸   最大转角360o(度)电机类型步进电机(1.8o) 齿轮传动类型斜齿 传动比步进电机输入 ：光纤轴输出 = 2.083: 1 分辨率0.0067(驱动器128细分)o(度)重复定位精度0.005o(度)机重0.25kg材料铝合金/锡青铜/尼龙可拆卸光纤夹具头φ120μm可选(φ900μm、φ650μm、φ250μm、φ120μm、等) 最大负载0.5kg工作温度范围-20~+80oC接线图A+/A-/B+/B-(选四线接线方法) 驱动器接线图步进电机驱动电流为0.45A/最大0.6A(电机热量很大)       官网：http://rznxkj.com/

产品详细介绍肌电信号分析肌电信号(Electromyogram)简称EMG，反映神经肌肉兴奋性，评估神经与肌肉的功能状态。可用于肌肉工作的工效学分析、安全操作姿态分析、康复状态功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。ErgoLAB肌电分析软件自动对原始数据进行滤波降噪处理，根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标；频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图，系统支持自动识别周期性动态用力分析。EMG高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与EMG指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求1、信号处理模块信号滤波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通滤波(High Pass)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的EMG信号。肌电整流(Rectification)，包括三种方法EMG包络线（Envelope）、滑动均值滤波（Moving Average）、滑动均方根滤波（Moving RMS），可自定义分析窗口长度。EMG信号归一化处理：自定义MVC（Maximum Voluntary Contraction），计算Normalization EMG数据。Cycle Analysis周期性分析。系统对周期性用力的肌电数据进行自动化的识别与统计分析。自定义激活阈值（Activation threshold(%)）、用力的最小持续时间（Minimum duration(ms)）、动态用力的最小时间间隔（Minimum interval(ms)）参数，进行自动处理。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析以及周期用力分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析将肌电信号看作时间的函数，通过分析得到肌电信号的某些统计特征。统计分析指标包括：处理数据、整流数据、归一化数据的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电（iEMG）。B.   频域分析运用参数模型法和直接快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定肌电信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。具体包括中值频率、均值频率及频谱图。C. 周期用力分析，自动识别周期性用力片段，具体的指标包括：周期的开始时间（Start Time）、周期的结束时间（End Time）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电值（iEMG）、中值频率（Median Frequency）、均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、归一化数据（Normalized）、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍EEG高级数据处理分析模块可以通过可穿戴脑电测量系统采集到与EEG分析相关的脑电信号进行离线处理和分析，结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以分析多模态数据同步分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。1、信号处理模块EEG信号处理包括High Pass高通滤波（High Pass）；低通滤波（Low Pass）；以及带阻滤波（Band Stop）。支持自定义设置参数。2、信号分析模块（1）脑地形图分析（Scalp Map）：包括EEG信号不同频段下的平均能量值（Average Power ）与总能量值（Total Power ）的实时可视化结果显示。包含的数据指标如下：Delta(1-4Hz)   δ波，实时显示1-3Hz频段的脑电波Theta(4-8Hz)   θ波，实时显示4-7Hz频段的脑电波Alpha(9-14Hz) α波，实时显示9-13Hz频段的脑电波Beta(14-30Hz) β波，实时显示14-29Hz频段的脑电波Gamma(30-49Hz) γ波，实时显示30-48Hz频段的脑电波Custom    自定义频段，用户可根据研究需要输入特定的整数波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可针对脑电采集的单通道或全通道的数据进行数据分析。2)Time-Frequency Spectrum：时-频图，展示所选通道在整个实验过程中每个时刻的脑电频率变化，可以通过调整参数区间阈值，改变不同频率对应的颜色。3)Power Spectrum：能量谱图，该图展示了不同频率脑波的能量值。4)数据统计：具体指标包括α、β、γ、θ、δ频段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR频段的Power值。5)可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍ET9000系列电输运性质测试系统（霍尔效应系统）是集霍尔效应、磁阻、I-V特性等测试于一体的全自动化测试系统。系统全面地考虑了仪表配置、电路接线（包括室温和低温的接线）等用户经常忽略的问题，选取了美国Keithley的电测量仪表，磁场根据用户需要采用电磁铁或无液氦超导磁体， 配备灵巧的测量样品杆，加上全自动化的专用测试软件，能让用户快速方便地进行样品测试，并获得准确可靠的数据。 此外、系统还有多种低温选件，并可以根据用户现有的仪表和对软件的特殊要求进行特殊改造， 是广大科研工作者对样品进行电输运性质研究的有力工具。   ET9000电输运系统主要特点:  标准系统使用插入式样品夹具，样品安装方便；  基本配置一次最多可以加装四个样品， 并同时可以对两个样品进行测试；  标准系统随机配送一个探针样品卡；  标准系统可以进行不同磁场下的霍尔效应、I-V特性的测量；  电阻测量范围宽：0.1mΩ—50GΩ（高阻系统），测量的不确定度为2%；  测试过程和计算过程由软件自动执行，节省了大量的时间；  软件可以显示测量结果和测量曲线；  系统磁场采用闭环控制，可以提供高稳定性的磁场， 同时解决了磁铁剩磁问题，实现真正的零磁场；  选择变温选件，可以进行不同温度下的霍尔效应测量和I-V特性测量。ET9000电输运系统可测试材料:    半导体材料：    Si、Ge、GaAs、GaN、AlGaAs、CdTe、HgCdTe、CdTe、ZnO、SiC、GeSi、InP、MCT等，以及弱磁半导体和稀磁半导体的薄膜及块材；    铁氧体材料；    低阻抗材料：金属、透明氧化物、弱磁性半导体材料、TMR材料等。ET9000电输运系统基本功能:    可以进行霍尔效应、I-V特性（电阻率）及磁电阻（MR）的测量；    可得出参数：霍尔效应——方块电阻、电阻率、霍尔系数、导电类型、霍尔迁移率、载流子浓度；    I-V特性的MR的特性曲线包括：    不同磁场下的I-V特性曲线    不同温度下的I-V特性曲线    不同磁场下的变温I-V特性曲线    不同温度下的变磁场I-V特性曲线    电阻随温度、磁场变化的特性曲线    P-B曲线

京东云计算有限公司（京东智联云）与浙江云澎科技有限公司就未来5年内智慧食堂的深度合作事宜进行了深度沟通，达成合作伙伴关系，并计划每年年销售额1.5亿元人民币以上！ 京东智联云（JD Cloud & AI）是京东集团旗下的智能技术提供商，依托京东集团在人工智能、大数据、云计算、物联网等方面的业务实践和技术积淀，形成了从基础平台搭建、业务咨询规划，业务平台建设到运营维护的科技生态格局，拥有领先的数字化、智能化产品，打造服务于数字企业、数字政府的多维场景解决方案，为客户创造价值。京东智联云，提供包含公有云、私有云、混合云、专有云在内的多云、安全、可信赖的基础云服务；并以智能供应链为抓手，提供数字化、智能化的产业互联网应用云服务，2019 年8 月，京东智联云Neuhub平台入选“智能供应链国家新一代人工智能开放创新平台”，进一步提升京东智能供应链对外输出能力；同时，聚焦应用落地，提供以边缘计算为代表的云、边、端协同的下一代智能云服务，以可信赖的技术，探索商业模式，释放科技价值。京东智联云，致力于成为您最值得信赖的智能技术提供者。 云澎科技（Cloudpeng Technology），国家高新技术企业，是一家商业化AI人工智能应用产品研发商，基于AI图像识别技术、人工智能深度算法、AI行为识别技术、物联网等技术，致力于智慧食堂、AI智能环卫、AI行为检测、智能便利店、智能人脸闸机等场景的智能化改造，提供一整套完整解决方案。项目涵盖政府机关、高校、上市公司、医院等，遍布全国多个省市： 中船重工七一六研究所、乌鲁木齐海关、北京中讯设计、益海嘉里（金龙鱼）、索迪斯、满客宝、上海微软、上海联通、上海建行、中国农行浙江省分行、南宁民生银行、苏州浦发银行、澳门科技大学、浙江师范大学、山东高速集团、金华市政府、三星悦食岛上海爱宝健盐城Sk、国网合肥供电公司、富阳人民医院、江苏武进不锈、宜兴电信等。 本次云澎科技携手京东智联云，旨在共同为客户提供更为优质的服务，使智慧食堂数字化管理再上一个台阶。

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。

云式除尘技术是一项将云物理过程同旋转流体相结合的技术，经王博教授团队历时七年研发而成。在空气净化过程中，只需要很少量的水，不需要任何滤料，不会产生二次污染。云式除尘技术从大自然中获得灵感，模拟自然界的成云过程，构建过饱和水汽环境，水汽以细颗粒物作为凝结核，使颗粒发生合并、团聚等微物理过程，并通过特殊设计的多转子旋转流体技术实现PM2.5的高效去除。技术特点：云式除尘技术对粉尘的去除率可达到99.9%，PM2.5去除效率可以达到95%以上。