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美国Lake Shore 211低温监测仪表 1.4 K-800 K 单通道传感器输入
美国Lake Shore 211温度监视器 产品介绍:     Lake Shore公司单通道211型括报警器、继电器、模拟电压或电流输出端口(用户可配置)及一个串口。对于液化的气体储存及温度监测、低温泵控制、低温制冷机、材料科学应用。 产品介绍:     Lake Shore公司单通道211型号温度监控器是一种高精度、高分辨率、结构紧凑的台式温度监控器,具有接口功能,易于使用和集成。与合适的传感器配合使用,211测量温度范围从1.4 K到800 K,对在高真空下和磁性下的温度均可以进行测量。211的标准配置包括报警器、继电器、模拟电压或电流输出端口(用户可配置)及一个串口。对于液化的气体储存及温度监测、低温泵控制、低温制冷机、材料科学应用、以及精度要求比热电偶更高的应用,211都是不错的选择。   主要特点 • 使用合适的传感器,操作温度zui低可以达到1.2K • 单通道传感器输入 •支持二极管和电阻温度传感器 • 0 V to 10 V 或4 mA to 20 mA 标准工业输出 • 大屏5位LED 显示器 • RS-232C串口、报警和继电器 • CE认证 传感器输入读取能力 美国 Lake Shore 211型温度监视器支持二极管温度传感器和电阻型温度传感器。可以通过211的前面板来设置输入传感器的类型。为了确保测量的高精确性和5位的显示分辨率,211在进行温度测量时采用4线法,使用24位的模-数转换器。 美国 Lake Shore 211根据传感器的温度响应曲线,将电压或电阻转换成温度。硅二极管和铂电阻温度传感器的标准温度曲线包含在211的固件中。211中还有一个非易失性存储器,可用来储存一条200个点的用户曲线,此曲线可以通过串口写入到211中。 接口 美国 Lake Shore 211温度监视器带有一个RS-232C串口及其它的接口特性,作为一个独立的监视器,可以很容易集成到其它系统,这是非常有价值的。211的每个功能都可以通过它的串口或前面板进行设置。温度数据通过串口zui多每秒可以读取7次,前面板显示每秒更新2次。高和低的警报功能可以在锁定模式下,用于误差极限检测;也可以在非锁定模式下,与继电器配合使用,执行简单开-关控制功能。模拟输出可以配置为0-10V或者4-20mA。  
北京锦正茂科技有限公司 2022-11-10
美国Lake Shore 218温度监视器台式监控器低温监测仪表 8个通道
产品介绍: 美国 Lake Shore 218是功能丰富的温度监视器8个传感器输入,几乎可以与任一个二极管或电阻型温度传感器配合使用。连续显示所有8个通道,显示单位是K, °C, V 或 Ω。测量输入是按低温测量的要求设计的,但是监视器的低噪音、高分辨率、宽量程范围等特点,使其应用在非低温的环境中也是理想的。  218温度监视器台式监控器低温监测仪表 主要特点 • 使用合适的传感器,操作时的*低温度可以达到1.2K • 8个传感器输入 •支持二极管和电阻型传感器 • 连续8个输入显示为K, ℃, V 或 Ω为单位的读数 • IEEE-488 和 RS-232C 接口,模拟输出和报警继电器 • 有2个型号可供选择:218S 和 218E • CE认证  218温度监视器台式监控器低温监测仪表   传感器输入显示 美国 Lake Shore 218温度监视器具有八个恒流源(每个通道一个),可以与多种传感器配合使用。输入设置可以通过前面板完成或通过计算机接口完成。监视器的八个通道分为两组,每组中的四个通道必须连接一种类型的传感器(比如四个通道全都是铂电阻传感器,或者全都是硅二极管传感器)。 两个高分辨率的A / D转换器可以提高218温度监视器的更新速率。因为不需要等待电流源转换,所以218比其它品牌的扫描式监视器能更快地读取到温度读数。218温度监视器每秒可读取到16个温度读数,也就是说每个通道每秒可读到2个温度读数。还可以关掉部分输入通道的方法来获得更高的读数率。   温度曲线 美国 Lake Shore 218温度监视器含有标准的硅二极管和铂电阻传感器的温度曲线。它每个通道可以储存一条200点的用户自定义曲线,所以可以支持多种传感器类型。 Lake Shore校准的CalCurves™同样可以被存储为用户曲线。内置的SoftCal™1算法也可以将DT-470系列二极管和铂电阻的温度曲线进一步改善,做为用户曲线储存到218 中。 Lake Shore用在硅二极管和铂电阻传感器上的SoftCal™ 算法,对于用户希望得到比标准曲线更高的精度,但并不需要传统的标定的情况是很好的解决方案。 SoftCal™ 算法采用几个已知的温度参考点点来修正传感器的标准曲线,从而达到更高的精度。 接口 美国 Lake Shore 218温度监视器可获得的计算机接口有并口(IEEE-488,仅218S有此接口)和串行计算机接口(RS-232C)。每个输入都有高、低值报警,并且提供锁定和非锁定操作。218S中的八个继电器可用于故障报警或执行简单的开关控制。218S包括两个模拟电压输出,用户可以选择输出数据的比例和数据进行输出,包括温度、传感器单位、或线性方程的结果。在手动控制下,模拟电压输出也可以作为一个电压源用于其它应用程序。   显示 美国 Lake Shore 218温度监视器八个显示位置的内容用户可配置的。读出的数据源是温度单位、传感器单元和数学*算函数结果。为使用方便,输入的通道号和数据源一直显示在前面板。显示的数据每秒更新两次。 1 Lake Shore SoftCal™的校准对于硅二极管和铂电阻传感器需要更高精度时是比较好的解决方案,但是这种校准并不是真正的传统意义上的校准。SoftCal校准是采用标准曲线的可预测性来改善单独传感器在几个已知温度参考点的精度。  
北京锦正茂科技有限公司 2022-11-03
揭示1600-2012年间中国磷循环网络韧性的演变规律和影响因素
北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》(Nature Food)以研究论文形式在线发表(Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012)。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性,研究结果表明,受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响,近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言,磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力(即韧性)至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题,较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法,对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明:为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求,中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导,并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径,从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动,进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间,由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高,磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展,在社会环境的冲击和干扰下,磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性,本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施,并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外,本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性,可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔,国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者,北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。
北京师范大学 2021-02-01
一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法
本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法,包括以下步骤:S1:利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV,记为PWVMODIS;S2:利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系;S3:对BP神经网络模型进行训练;S4:将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型,并计算出GPS测站处PWV残差RESBP;S5:利用RESBP补偿PWVMODIS,获得大气可降水量PWV=PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。
东南大学 2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学 2021-04-10
揭示1600-2012年间中国磷循环网络韧性的演变规律和影响因素
北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》(Nature Food)以研究论文形式在线发表(Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012)。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性,研究结果表明,受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响,近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言,磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力(即韧性)至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题,较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法,对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明:为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求,中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导,并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径,从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动,进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间,由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高,磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展,在社会环境的冲击和干扰下,磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性,本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施,并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外,本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性,可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔,国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者,北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。
北京师范大学 2021-04-10
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法,包括:(1)从网络历史数据库中获取历史数据,包括症状变 量集以及故障类变量集;(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型, 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合; (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数;(4)进行故障诊断时,对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法,有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题,显著提高了网络诊断的准确性,在进一 步降低运算复杂度的同时,能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学 2021-04-11
一种在 P2P-CDN 混合视频点播网络中的性能测试方法
本发明公开了一种在 P2P-CDN 混合视频点播网络中的性能测试 方法,属于视频点播技术领域。本发明包括:客户端的设计和实施、 分布式行为估计。本发明将播放缓冲分为三个流机器,管理者按照流 机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理,同时利 用 rCDN 窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟客户 端的暂停和拖拽,最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端 选择合适的替代者。本发明提供了在大规模、真实环境下的性能测试 方法,降低了在视频点播网络中的视频缓冲时间,为用户提供稳定性 能和可靠服务
华中科技大学 2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学 2021-04-29
一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法
本发明涉及一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法。本发明提供的整治分区方法 首先基于辐射模型构建村镇社会经济网络,然后提取网络中心性,构建面向农村居民点用地需求的网络 节点评价指标,通过生成村镇网络加权 Voronoi 图确定网络节点辐射域,计算网络节点辐射域与农村居 民点的空间量化关系,确定村镇体系和分区层次,结合农村居民点用地适宜性评价,形成农村居民点整 治分区结果。该方法综合考虑农村居民点整治中的村镇节点实际空间作用范围,将村镇社会经济网络关 系融入到加权&nb
武汉大学 2021-04-14
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