要实现三维量子霍尔效应，就需要达到所谓的极端量子极限条件（Extreme Quantum Limit）。这个实验条件要求异常苛刻，如果选用常用的金属铜块作为研究对象，要施加超过3000特斯拉的磁场才能进入极端量子极限态，而这是当前的实验条件无法提供的。因此，三维量子霍尔效应方向的研究一度处于几乎停顿的状态。 为了满足这项苛刻的条件，张立源团队巧妙地选用了高品质的五碲化锆（ZrTe5）晶

视觉三维振动测量部件是总体项目仪器的主要辅助技术之一。本成果视觉三 维振动测量模块就是一种高效率的面阵振动同步测量手段。它能够同步测量大型 结构件面上众多点的三维振动数据，反映出整体结构的振动信息和关键测量点位 置，从而为最终的高精度宽频带测量提供支撑信息。基于此，可以利用机器人或 者其它定位方式将激光多普勒三维测振模块准确定位到待测物体的关键测量点 上。视觉多点三维振动测量部件研发作为跨尺度三维光电振动测量仪的重要部 件，其发展进步必然对精密、超精密加工、振动测量技术等相关行业的发展

北京维山科技有限公司成立于2013年，专注于“文档数字化”的解决方案。主要为办公领域提供全方位，多功能的解决方案。如快递单录入查询，打印一体化解决方案，合同单据录入查询管解决方案，文档原图高清拍摄与存储解决方案等。维山科技提供专业的云端接口，智能接入稳定的云端平台，实现从录入到存储再到多终端同步管理的智能云平台，大大提高办公效率。 公司主要经营高清拍摄仪，证件扫描仪，高清实物台，DCR识别产品，拥有市面上顶尖的技术开发团队，根据终端用户的需求，提供不同的整体解决方案。可以实现智能拍摄，智能扫描，智能打印，智能云存储。极大的方便了日常的扫描与管理等工作。  

   博弈数学教育课程教学活动主要面向7-18岁青少年，通过体验式活动教学游戏，培养青少年的数理逻辑、博弈思维、团队合作、独立思考、创新、自定义及设计、沟通表达等综合能力。活动课程采用活动体验式教学方法，这种方法强调学生为主，兴趣入手，让学生通过兴趣驱动来学习，在快乐中学习，在快乐中理解知识，在快乐中寻找自己的答案。

180mm×130mm×50mm，演示立体造型，像素。

产品详细介绍ULTRA是一个具有高生产率和高分辨率的高端快速制造系统。非常适合任何追求高精度、高速率的生产需要。只需提供一个STL文件它就可以生产出任何复杂的几何图形。机器出厂已预安装所有相关软件，以便实现生产的自动化和模型的完美化。

产品详细介绍    Cristom-DS桌面三维扫描仪无需任何专业技能，用户只需点击“扫描”命令即可完成物体的全自动扫描、拼接及数据处理等操作。采用高速转台及高速扫描计算技术，1分钟即可完成物体的全部扫描。低噪音设计不会打扰到在一旁工作的人，非常适合在办公环境下长时间工作。通过Cristom-DS扫描完成的数据，无需编辑即可输入3D打印机中进行打印。Cristom-DS同时具备彩色纹理扫描功能，获取物体的真是纹理信息，满足影视动漫、游戏行业、彩色3D打印等需求。    技术指标：    1、扫描方式：双测头非接触光栅式面扫描技术    2、单面扫描范围：200mm x 150mm    3、扫描精度：≤±0.1mm    4、单面扫描时间：≤5秒    5、数据整体表面重建功能，可自动修补、简化，直接用于3D打印机打印        6、基于互联网的云端技术提供至少200G三维数据模型

产品详细介绍     技睿新天Cristom-II型三维扫描系统能够为您的三维扫描项目提供高精度与准确细致的细节呈现。无论是在受保护的实验室环境，还是在恶劣且要求苛刻的生产环境下，系统都能够提供稳定而可靠的测量结果。     系统具有高速扫描计算技术、蓝光技术、标志点全自动精细拼接、没有机械磨损（精度恒定）等几项巨大的优点，对物体表面适应性强，扫描速度非常快。即使测量对象是柔软工件的复杂表面，系统都可以在数秒之内获取工件的高精度三维扫描数据。该扫描仪广泛应用于模具设计、逆向工程、教学实验、动漫设计、医学测量等领域。     技术指标：    1、扫描方式：双测头非接触光栅式面扫描技术    2、单面扫描范围：270mm x 200mm    3、扫描精度：≤±0.03mm    4、单面扫描时间：≤5秒    5、输出数据格式：ASC,R3D,STL,PLY?等，直接读入Geomagic、Pro/e、UG、Catia等三维设计软件

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵