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泛普86寸纳米智能黑板
产品介绍 UCN纳米智能黑板,是一个集成纳米触控、高清大屏显示、电脑主机、普通黑板、电视电脑等诸多功能于一身的多媒体教学平台。它尊重师生使用习惯,将传统教学黑板和可感知交互的智能黑板无缝对接,既可全屏粉笔书写,又具多媒体教学功能,操作模式简洁,同时内置专业教学软件、应用平台及管理平台,老师可灵活运用教学工具,分享调用优质教学资源,远程管理维护升级,已被广泛应用在教育教学领域,适用于各学龄段。 产品特点 自主知识产权 拥有纳米触控膜与纳米智能黑板自主知识产权 视力保护 表面防眩光玻璃+自主研发纳米涂层,保证超大可视角度,且有效过滤有害光线 全方位安全设计 拟态纯平表面、四周圆角设计,高强度钢化玻璃,防水防尘抗外力冲击; 多种书写方式 普通粉笔/白板笔/电容笔/手指触控,尊重老师教学习惯;拟态纯平表面、四周圆角设计,高强度钢化玻璃,防水防尘抗外力冲击; 双系统,大尺寸 配备Windows与Android双系统。 搭载软件平台 内置自主研发的教学应用平台和管理平台,海量教学资源,同时提供远程设备管理与维护; 磁性吸附 左右两侧支持磁性材料吸附,方便非电子类教材展示; 显示窗口,一键下移 液晶显示窗口高度可调整下移,触控不受影响,适应不同老师身高;
苏州泛普科技股份有限公司 2021-08-23
TJ-6纳米分散研磨仪
产品详细介绍工作原理研磨:利用剪切力(shear force)、摩擦力或冲击力(impactforce)将粉体由大颗粒粉碎成小颗粒。分散:纳米粉体被其所添加溶剂、助剂、分散剂、树脂等包覆住,以便达到颗粒完全被分离(separating)、润湿(wetting)、分布(distributing)均匀及稳定(stabilization)目的。在做纳米粉体分散或研磨时,因为粉体尺度由大变小的过程中,范德华力及布朗运动现象逐渐明显且重要。选择适当助剂以避免粉体再次凝聚及选择适当的研磨机来控制研磨浆料温度以降低或避免布朗运动影响,是湿法研磨分散方法能否成功地得到纳米级粉体研磨及分散关键技术。纳米级分散研磨机采用三维高频振动技术,产生每分钟上千次的冲击、剪切、研磨,效率比球磨机提高几十倍。通过冲击力和摩擦力结合的方法来减小颗粒尺寸。电磁动力马达产生振动,通过研磨球的冲击振动减小样品的尺寸,此外,由研磨球翻滚运动产生的摩擦也使样品的尺寸进一步减小。高频振动确保3分钟内可将物料混合均匀,效果、效率均优于进口设备“红魔鬼”“快手”。行业应用ü 适用于实验干样品或悬浮液中固体样品的精细研磨粉碎ü 适用于乳状液或糊状物的均匀化处理ü 适用于纳米材料分散,效果优于普通机械法和超声波法ü 适用于无机矿物材料的表面改性、光饰作用,金属材料的机械合金化优点ü 选择性研磨:研磨过程开始时,通过冲击力减小样品的尺寸,此外,由研磨球翻滚运动产生的摩擦也使样品的尺寸进一步减小ü 研磨后样品粒径的分布窄,均匀化程度好ü 可避免结块现象ü 处理样品量大,6个研磨罐,最大处理量达6Lü 研磨罐独立,避免交叉污染 ü 可进行无铁研磨  丰富的罐体和磨球材质,可进行防止掺入杂质的无铁研磨 主要技术参数如下:    工作电压:     单相220V/50HZ    研磨罐容量:   50—6000ml    定时器:       0—99小时    变频器:       0.75KW    电机功率:     0.75KW      振动频率:     1500rpm    主机尺寸:     Φ600 * 800    主机重量:     110kg    最大进样尺寸: < 10 mm    最终出样尺寸: 5– 10 μm
天津市东方天净科技发展有限公司 2021-08-23
FBG光谱特性实现航空结构健康监测的关键技术研究
本项目以前期积累的有关FBG传感技术在航空结构健康监测中的研究成果和经验为基础,把握国内外最新研究进展,研究FBG传感器要实现航空结构健康监测的实际工程应用所需解决的关键技术问题。着重解决以下几个问题:(1)光纤Bragg光栅反射谱重构技术;(2)基于光纤Bragg光栅反射谱的损伤特征参数的提取及评估方法;(3)光纤Bragg光栅的应变信号/温度信号的分离方法。以推动FBG传感技术的实用化进程
江苏师范大学 2021-04-11
基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统
本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统,检测方法包括以下步骤:a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像;b、获取单色图像的灰度信息,并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量;c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息,通过反射率信息获取叶片植被指数值;d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量,以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量,建立模型;e、按照步骤a~c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值,带入步骤d中模型,即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。
浙江大学 2021-04-11
一种基于高光谱成像的大田害虫监控诱捕装置
本实用新型公开了一种基于高光谱成像的大田害虫监控诱捕装置,包括:杀虫装置、采样装置、终端机,所述的采样装置为高光谱仪摄像头;还包括:排虫装置;输送装置;动力装置;所述的排虫装置包括:壳体,顶部设有与杀虫装置相连的入虫口,底部设有出虫口;空心芯轴,伸入壳体内;排虫轮,转动安装在空心芯轴上,外圆周面上设有排虫孔,排虫孔与排虫轮的内腔连通,排虫轮的内腔通过空心芯轴与负压装置连通;止吸阀,固定安装在空心芯轴上,可封闭欲排虫的排虫孔。可有效地克服由于害虫虫体相互重叠而导致无法精确计数和种类识别的问题;不仅可以进行计数,而且可对害虫的种类、雌雄以及虫龄进行判别,使对大田害虫虫情的预测和判别更准确。
浙江大学 2021-04-13
基于特征吸收光谱的气体体吸热太阳能发电装置
本实用新型公开了一种基于特征吸收光谱的气体体吸热太阳能发电装置。光能转换器件一侧吸收聚焦太阳光转换为热能,热能传递到光能转换器件另一侧,转换为气体工质的特征吸收峰邻近的辐射能,并向吸热腔内辐射换热。回热器出口的气体工质进入吸热腔,立体吸收辐射能,温度迅速升高。加热后的高温工质进入透平机膨胀做功,膨胀之后的工质流经回热器换热,温度降低后依次进入冷却器、压缩机和回热器,回热器出口的工质再进入吸热腔内立体加热,完成一个热功转换循环。本实用新型采用光能转换器件,将太阳能转换为气体工质的特征吸收峰邻近的辐射能,工质直接立体吸收辐射能,大幅减少了吸热表面积,吸热器结构简单,效率高,成本低。
浙江大学 2021-04-13
基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备及检测方法
本发明公开了一种基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备及检测方法,基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备包括计算机、载物台、电机、转盘、CCD黑白摄像机、白光源和多个窄带滤光片,多个窄带滤光片的可见光光谱波段不同,所述转盘上绕轴线设置有多个通孔,每个所述通孔中设置有所述窄带滤光片,所述转盘设置在所述电机的转轴上,所述载物台位于所述CCD黑白摄像机的下方,所述转盘位于所述载物台和所述CCD黑白摄像机之间,所述白光源的照射方向朝向所述载物台;所述电机和所述CCD黑白摄像机与所述计算机连接。实现提高基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备的检测准确性和检测效率。
青岛农业大学 2021-04-13
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本,并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量,在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时,提升了特征生成的效率。其后在分类过程中,利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 (1)相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 15%;相比于 JCR 方法,OA 提高了约 2-4%。 (2)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。同时有效降低了离散错分样本的数量,改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 (3)同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率,参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学 2023-04-19
一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统
本发明公开了一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统,包括构造综合人眼视觉色度特性和光 谱特性的权函数 w(λ),利用构造的权函数 w(λ)计算任意光谱样本集 S 的权函数 Siw(λ),对样本集的权函 数 Siw(λ)进行均值化处理,得到样本集均值权函数矩阵 Wfv,构造用于均值权函数 Wfv 平滑优化模型及 约束目标函数,利用优化目标函数 ObjFunc 对平滑优化模型进行约束,确定权函数矩阵 Wfv 最佳平滑优 化函数参数 n 值,利用确
武汉大学 2021-04-14
一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法
本发明公开了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法,包括以下步骤:1)将输入的高光谱图像以图表示;2)对图进行权值计算,构建权重矩阵,权重矩阵中的元素值反映了中任意一个顶点和其他所有顶点的联系;3)像元的全局显著性计算,像元的全局显著性等于它与图像中所有其它像元间权值的总和:4)像元的局部显著性计算,像元的局部显著性用其邻域背景像素的方差来表示:5)像元的最终显著度计算,将对应像元的全局显著性与局部显著性相乘,得到各像元的最终显著度。本发明在计算高光谱图像显著度时,充分考虑了感兴趣目标的光谱特性和几何尺寸特性,因此,能够有效抑制背景的干扰,提高感兴趣区域的提取效果。
华中科技大学 2021-04-11
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