本实用新型公开了一种GRC复合保温外墙板与主体结构的连接结构，包括主体结构和GRC复合保温外墙板，主体结构包括由混凝土一体浇筑而成的上梁、底梁以及两侧的边柱；GRC复合保温外墙板的四周预埋有固定件，GRC复合保温外墙板的四周通过预埋的固定件分别与上梁、底梁以及两侧的边柱固定连接，且GRC复合保温外墙板的四周与上梁、底梁以及两侧的边柱的缝隙处用硅酮结构密封胶进行密封。本实用新型采用以直接固定为主，辅于硅酮结构密封胶弹性连接的方式，相比湿式连接，本实用新型的连接方式具有更低的刚度，还具有一定的柔性，能够

本实用新型公开了一种装配式混凝土结构梁柱的连接结构，包括预制柱和预制梁；还包括锯齿式抗剪键，锯齿式抗剪键为横卧的王字形状；预制梁的连接端为变截面端，变截面端通过预埋的锯齿式抗剪键和预制柱的牛腿连接，且抗剪键的上半部埋入预制梁，抗剪键的下半部埋入预制柱牛腿。本实用新型结构设计简单，便于装配，连接牢固，易于推广。

XM-840A皮肤立体结构模型   XM-840A皮肤立体结构模型为放大105倍的人体皮肤的横截面模型，由表皮、真皮、皮下组织三层皮肤结构组成，显示头发毛囊、汗腺、脂肪组织等皮肤附属器的主要结构。 尺寸：放大105倍，27×10×31cm 材质：PVC材料

XM-842ADNA结构及复制模型展示了DNA结构及复制。 尺寸：20.5×20.5×11cm 相关产品： 骨骼肌超微结构模型 心肌超微结构模型 喉结构与功能放大模型 脑干内部结构及传导模型 男性生殖器官结构模型 皮肤立体结构模型 DNA结构模型 脾脏结构模型 本文中所有关于DNA结构及复制模型http://www.xinman8.com/429.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

       NMT耐盐机制分析仪是一款基于非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique, NMT）的精密科学仪器，主要用于研究植物、微生物等生物体在盐胁迫条件下的离子转运机制，尤其聚焦于Na⁺、K⁺、H⁺等关键离子的实时动态变化 。该仪器能够在不损伤样品的前提下，原位、实时、非接触式地检测离子/分子通量、浓度及膜电位等生理指标，为解析植物耐盐机理提供精准数据支持。       山东金歌科学仪器有限公司自主研制生产的 SRMT1202 NMT耐盐机制分析仪（非损伤微测系统、NMT活体生理检测仪、植物根系吸收监测仪）检测种类涵盖植物所需的16种营养元素中的所有的大量元素、中量元素，和绝大部分微量元素。 金歌NMT功能特色：     （1）检测种类多；     （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；     （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。 可检测种类：     （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+     （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+      （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-     （4）其它：Li+、NO2- 测试项目：     （1）离子通量SRIET     （2）离子浓度aIon     （3）pH     （4）膜电位Potential 主要参数：     （1）离子通量分辨率：10-5 pmol/(cm2·s)     （2）膜电位测量分辨率：300 nV     （3）空间分辨率：≤ 1 μm 测试样品：       根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品  金歌NMT       金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。       当全球科技竞争的硝烟弥漫，核心技术的自主可控已成为企业存续的命脉。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。       凭借扎实的科技实力，金歌仪器成功打造了可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。        金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。       金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。  如何进行 NMT仪器检测模块功能升级       1.在线升级       由金歌公司工程师进行远程操作。       2.手动升级       用户打开“非损伤微测技术NMT云平台（通量云）”，下载新版本后更新升级。  附：非损伤微测技术NMT云平台（通量云）       非损伤微测技术NMT云平台（通量云）依托山东金歌科学仪器有限公司，旨在免费为用户提供离子/分子通量（flux）测试专业化服务。       NMT云平台（通量云）免费提供NMT技术资源，包括耗材订购、实验设计、实验准备、测试操作要点、数据作图、文章撰写、互动交流、软件免费升级和文献库等。 

产品详细介绍建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C是瑞士产品，满足标准GB/T 23483、JGJ/T132-2009、ISO 9869 、ASTM C1046、ASTM C1155等；建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C是便携式设计，测试方便，方便现场使用，测试时间长，可达30天以上；建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C非常方便多个仪器进行组合，没有繁琐的走线；可以多点布局，求围护结构传热系数K值的平均值。建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C测试精度高,可达0.4 W/m2 ，自带温度测试，同时测试温度信息。建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C特点：瑞士原产高精度热流测量最多储存2百万个数据符合标准GB/T 23483、ISO 9869 、ASTM C1046、ASTM C1155显示U值W/(m2K)、热流W/m2、温度紧凑性设计，可单独记录或接计算机查看USB连接建筑物围护结构传热系数K值测试仪KIT-2838C的参数：热流范围：          ±500W/m2热流解析：          小于0.4 W/m2温度精度：          ±0.1 (+5...+45 °C) /±0.2 (-10...+58 °C)储存数据：          2百万电池使用：          大于30天操作温度：          -40 / 100 (主机-25 / 65)热流精度：          ±3%线长：              热流传感器1m、温度传感器1m与5m组件：              主机、热流传感器、2个温度传感器、安装双面贴软件：              兼容WINDOW系列（计算机不包括）

本发明公开了一种基于超材料的远红外单谱信号探测器，包括·798·自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极。超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，所述金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于远红外电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可

本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器，包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极；其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较