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博山同业分析仪器厂
博山同业分析仪器厂是研制、开发、生产分析仪器的专业厂家。产品已广泛 应用于电力、石油、化工、农药、医药等行业。 我厂本着“质量第一,用户至上”的宗旨,以高新技术为产业支柱,善于学习,勇于创新,按现代企业 制度规范企业行为,始终遵守“品质至上,至诚至信”的信念,致力于中国分析仪器的发展。凭借自身优势,建立具有核心竞争力和持续发展力的新型企业。在这里汇集了高素质的科技人才,具有较强的技术力量,有着强烈的追求信念,不断为客户提供高品质的产品。
博山同业分析仪器厂 2021-01-05
万欣大型仪器设备综合管理平台
万欣大型仪器设备综合管理平台通过智能化的过程管控手段,搭建覆盖全校的大型仪器设备开放共享相关事务的网上办公和业务处理系统平台,实现对实验室与大型仪器设备的全业务、全空间管控。有效缓解仪器设备管理人员的工作压力与难度,降低繁重的低层次工作量;提升实验教学及科研水平;服务内容公开化、流程化、规则化、费用明细化;为各级管理层获得一手的真实数据依据,通过对数据的深度分析,以便修正原有的不恰当管理方式和资金分配方式,实现高效的宏观管控。
上海万欣计算机信息科技有限公司 2021-02-01
玻璃仪器气流烘干器价格优惠
产品详细介绍
郑州杜甫仪器厂 2021-08-23
智能型心理仪器数据分析软件
产品详细介绍
华东师范大学科教仪器厂 2021-08-23
初中科学探究实验室配套仪器
2009年初中科学探究实验室装备方案(拓展型) 1、电磁学 序号 产品名称 品牌 数量 01 信号发生器 师大教育 1 02 高低压电源 师大教育 1 03 避雷针 师大教育 1 04 电磁感应电流的方向 师大教育 1 05 雅各布天梯 师大教育 1 06 静电摆球 师大教育 1 07 静电跳球 师大教育 1 08 静电除尘 师大教育 1 09 静电屏蔽 师大教育 1 10 尖端放电与电风轮 师大教育 1 11 静电滚筒 师大教育 1 12 火焰导电 师大教育 1 13 无线电报机 师大教育 1 14 电磁弹簧振子 师大教育 1 15 电磁秋千 师大教育 1 16 司南 师大教育 1 17 磁悬转轮 师大教育 1 18 海狮戏球 师大教育 1 19 开尔文滴水起电演示仪 师大教育 1 20 电磁炮 师大教育 1 21 手的稳定性 师大教育 1 22 静电感应实验仪 师大教育 1 23 姜太公钓鱼 师大教育 1 24 电磁铁 师大教育 1 25 电动机与发电机 师大教育 1 26 摩擦起电与电荷相互作用 师大教育 1 27 简单电路组合探究仪 师大教育 1 28 病房呼叫系统 师大教育 1 29 无形的力 师大教育 1 30 磁悬浮地球仪 师大教育 1 31 手触式蓄电池演示仪 师大教育 1 32 水果电子钟探究土豆钟,水果发电(教师用) 师大教育 1 33 水果电子钟探究水果发电(学生分组实验) 师大教育 8 34 指南针 师大教育 1 35 磁场力 师大教育 1 36 电磁起重机 师大教育 1 37 磁悬浮列车 师大教育 1 38 立体磁感线演示器 师大教育 1 39 手摇发电机 师大教育 1 40 温差发电 师大教育 1 41 光电盘 师大教育 1 42 水力发电模型 师大教育 1 2、力学 序号 产品名称 品牌 数量 01 曲柄连杆机械运动 师大教育 1 02 双人舞 师大教育 1 03 投球器 师大教育 1 04 水上飞艇  师大教育 8 05 一纸顶千斤 师大教育 1 06 圆周运动演示仪2 师大教育 1 07 机翼升力演示仪 师大教育 1 08 二力平衡 师大教育 1 09 重力方向探究仪 师大教育 1 10 会翻跟头的魔丸 师大教育 1 11 模拟傅科摆实验 师大教育 1 12 鸭子比汽车跑得快 师大教育 1 13 水的反冲实验系统 师大教育 1 14 桥梁的研究 师大教育 1 15 滚动的方轮 师大教育 1 16 奇怪的碰撞 师大教育 1 17 袋鼠下坡 师大教育 1 18 自动上坡的旋转体 师大教育 1 19 钢球爬坡 师大教育 1 20 三轨竞速 师大教育 1 21 多轨竞速 师大教育 1 22 多功能滚摆 师大教育 1 23 奇异的翻转环 师大教育 1 24 筋斗鼠 师大教育 1 25 动能与势能的转换演示仪2 师大教育 1 26 啄木鸟 师大教育 1 27 起重机工作原理 师大教育 1 28 表面张力实验器 师大教育 1 29 机械组合传动 师大教育 1 30 压力与压强实验仪 师大教育 1 31 液体内部不同深度同一方向压强演示仪 师大教育 1 33 液体内部同一深度不同方向压强演示仪 师大教育 1 34 彩色喷泉 师大教育 1 35 潜水艇模型 师大教育 1 36 潜水艇仿真实验系统 师大教育 2 37 离心力演示仪1(教师用) 师大教育 1 38 离心力演示仪2(学生用) 师大教育 1 39 逆风行舟实验仪 师大教育 1 40 浮沉的小鱼 师大教育 1 41 气流飞球 师大教育 1 42 伯努利原理 师大教育 1 43 动量守恒(碰碰球) 师大教育 1 44 杠杆原理 师大教育 1 45 线轴的运动 师大教育 1 46 喷气反冲演示仪 师大教育 1 47 绕轴转动的火焰 师大教育 1 48 圆周运动演示仪1 师大教育 1 49 角动力的保存 师大教育 1 50 气压传动系统 师大教育 1 51 火箭演示仪 师大教育 1 52 龙卷风演示仪(教师用) 师大教育 1 53 龙卷风演示仪(学生分组实验) 师大教育 8 54 力的平衡1 师大教育 1 55 陀螺旋转的轨迹 师大教育 1 56 收集分子运动和实验证据 师大教育 57 温度与压强的关系探究仪 师大教育 1 58 有趣的肥皂膜(教师用) 师大教育 1 59 有趣的肥皂膜(学生用) 师大教育 1 60 能的转化探究实验仪 师大教育 1 61 压力作用效果探究仪 师大教育 1 62 重心与稳度探究仪 师大教育 1 63 力的平衡2 师大教育 1 64 惯性探究仪 师大教育 1 65 悬拉桥(悬索桥) 师大教育 1 66 拱桥(拱架桥) 师大教育 1 67 墩桥(梁架桥) 师大教育 1 68 斜拉桥 师大教育 1 69 悬梁桥 师大教育 1 70 弓形拱桥 师大教育 1 71 模拟人体关节的杠杆 师大教育 1 72 匀速直线运动探究仪 师大教育 1 73 蛇形摆 师大教育 1 74 匀强磁场中的单摆 师大教育 1 75 机械钟工作原理演示仪 师大教育 1 3、光学 序号 产品名称 品牌 数量 01 神奇莫尔条纹实验片(学生分组实验) 师大教育 8 02 光的彩色偏振实验器 师大教育 1 03 魔镜 师大教育 1 04 光学魔盒—大钱变小钱(学生分组实验) 师大教育 8 05 魔 箱 师大教育 1 06 变色龙 师大教育 1 07 角反射器 师大教育 1 08 翻转的镜像 师大教育 1 09 小球变大球 师大教育 1 10 你中有我、我中有你 师大教育 1 11 笼中鸟 师大教育 1 12 颜料的混合(电动七色轮) 师大教育 1 13 光通讯实验系统 师大教育 1 14 辉光球 师大教育 1 15 多像镜 师大教育 1 16 时光隧道 师大教育 1 17 潜望镜(大)(教师用) 师大教育 1 18 潜望镜组装探究(小)(学生用) 师大教育 8 19 夜视望远镜 师大教育 1 20 指纹提取探究(分组实验) 师大教育 8 21 三棱镜 师大教育 1 22 光的合成探究实验仪 师大教育 1 23 光控系统(教师用) 师大教育 1 24 光控台灯(学生分组) 师大教育 8 25 红光外侧的热效应 师大教育 1 26 三色小孔成像 师大教育 1 27 神奇成像立体镜—平面看立体(教师用) 师大教育 1 28 神奇立体镜(学生分组实验) 师大教育 8 29 红外测温仪 师大教育 1 30 太阳灶模型 师大教育 4 31 太阳钟 师大教育 1 32 模拟彩虹 师大教育 1 33 幻影合成 师大教育 1 4、振动与波 序号 产品名称 品牌 数量 01 声音的特征 师大教育 1 02 声驻波 师大教育 1 03 无弦琴 师大教育 1 04 伽利略针和单摆实验 师大教育 1 05 共振摆球 师大教育 1 06 绳驻波 师大教育 1 07 纵波与横波演示仪 师大教育 1 08 声悬浮 师大教育 1 09 振动与转动能量的转化 师大教育 1 10 强迫振动与共振实验仪 师大教育 1 11 超声雾化 师大教育 1 12 鱼洗 师大教育 1 13 空中排萧 师大教育 1 14 铝棒发声 师大教育 1 15 奇妙的声音传播 师大教育 1 16 单摆振动图像演示仪 师大教育 1 17 声音的反射 师大教育 1 5、热学与分子物理学 序号 产品名称 品牌 数量 01 热气球 师大教育 1 02 热辐射演示仪1 师大教育 1 03 升华与凝华 师大教育 1 04 气垫船 师大教育 1 05 固体热胀冷缩演示仪(教师用) 师大教育 1 06 热胀冷缩探究实验仪(学生分组实验) 师大教育 8 07 热辐射演示仪2 师大教育 1 08 “永动机” 师大教育 1 09 富兰克林沸腾球 师大教育 1 10 仿真瓦特蒸汽机 师大教育 1 11 热能发动机 师大教育 1 六、综合 序号 产品名称 品牌 数量 01 月球探测车 师大教育 1 02 人体脉搏跳动演示仪 师大教育 1 03 模拟火山喷发 师大教育 1 04 风力发电 师大教育 1 05 地球是球体演示仪 师大教育 1 06 不同土壤渗水性比较实验器 师大教育 1 07 水土保持演示仪 师大教育 1 08 奇妙的极值求解仪 师大教育 1 09 月相变化演示仪 师大教育 1 10 生物光反应盒 师大教育 1 11 多用旋转体探究实验仪 师大教育 1 12 伽利略温度计 师大教育 1 13 造纸操作实验仪(学生分组实验) 师大教育 8 14 七巧板智力拼图 师大教育 1 15 太阳能演示器 师大教育 1 16 组合型风力风向仪 师大教育 1 17 奇怪的漏斗 师大教育 1 18 塑料雨量器 师大教育 1 19 水能的利用演示器 师大教育 1 20 三球仪 师大教育 1 21 地震模拟演示仪 师大教育 1 22 地震报警器 师大教育 1 七、数字化实验系统 序号 产品名称 规格与性能要求 单位 数量 1 数据采集器 符合教育部2006年7月19日发布的《中小学理科实验室装备规范》要求, 个 1 2 南师大分析软件 具有丰富的数据分析与图形数据处理功能。 个 1 3 声音传感器 量程:30~130 dB    分辨率:0.1db 个 1 4 温度传感器 量程:-25℃~125℃  分辨率:0.01℃ 个 1 5 电流传感器 量程1: -3.0A~+3.0A  分辨率:0.002A量程2: -1.0A~1.0A  分辨率:0.001A 个 1 6 光强传感器 量程1: 0~20000 LUX  分辨率:5LUX量程2: 0~1000LUX  分辨率:0.2LUX  个 1 7 位移传感器 量程:0.15~6m   分辨率:0.001m 个 1 8 力传感器 量程1:-50~+50N  分辨率:0.01N量程2: -5~+5N   分辨率:0.005N 个 2 9 电压传感器 量程1: -15V~15V  分辨率:0.006V量程2: -6V~6V   分辨率:0.003V 个 1 10 微电流传感器 量程1: -10μA~10μA  分辨率:0.01μA量程2: -1μA~1μA  分辨率:0.001μA 个 1 11 磁场传感器 量程1: -100MT~+100MT  分辨率:0.02MT量程2: -10MT~+10MT 分辨率:0.01MT 个 1 12 光电门传感器 分辨率:0.01mS 个 1 13 压强传感器 量程:0~700Kpa  辨率:0.02KPa 个 1 14 核幅射传感器 量程:0~4096Bq  分辨率:1B 个 1 15 常开传感器 量程:0~5V  分辨率:0.01V 个 1 16 常闭传感器 量程:0~5V  分辨率:0.01V 个 1 17 加速度传感器 量程:±10g  分辨率:0.01g 个 1 18 包装箱  个 1 19 数据连接线  根 2 20 电源  个 1 21 USB连接线  根 1 22 使用指导书  本 1 23 针筒  个 1 南京师范大学课程资源研究所 邮政编码: 210097 地  址: 南京市宁海路122号南京师范大学信息技术楼 公司电话: 025-83204284 83302681 83301983 公司传真: 025-83302681转8009 手  机:13405879778 联 系 人:王克芳 网  址:http://www.kczyyjs.com 电子邮件:wangkefang@163.com QQ号码:306824063  
南京师范大学课程资源研究所 2021-08-23
铝木仪器柜(上下均玻璃门)
供应实验室铝木仪器柜(上下均玻璃门),量身定做,价格从优,质量保证,欢迎来电咨询。 备注:以上是铝木仪器柜(上下均玻璃门)的详细信息,如果您对铝木仪器柜(上下均玻璃门)的价格、型号、图片有什么疑问,请联系我们获取铝木仪器柜(上下均玻璃门)的最新信息。 咨询电话:0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司 2021-08-23
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法,可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡,几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据,发现此次海啸由滑坡引发,与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动,滑坡造成的地振动以低频成分为主,高频成分较少(图1),造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡(图2)。采用震源单力模型,长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°;结合地震波和卫星遥感资料观测,得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收,利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学 2021-04-13
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台,通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据,系统地构建消化系统肿瘤大数据,并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究,探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据,共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息,其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息,包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点,都注释了实验验证的或潜在的上游激酶,以便理解其分子调控机制。同时,通过整合UniProt,ExPASy和DrugBank等数据库中的信息,对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释,方便查询和使用。       此外,数据库中还开发了qKinAct分析模块,研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息,进而分析异常的磷酸化信号通路。因此,qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库,为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学 2021-04-13
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