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一种实现电子和离子速度影像同时测量的方法及装置
本发明公开了一种实现电子和离子速度影像同时测量的方法及装置,所述方法包括以下步骤:S1、在离子速度影像仪排斥极电极板和提取极电极板分别施压不同大小的负压,用于加速电子至探测屏,生成电子的二维动量谱;S2、将排斥极电极板和提取极电极板上的电压分别从负压跳变到正压,用于加速离子至探测屏,以生成离子的二维动量谱。本发明还提供了实现上述方法的装置,装置包括离子速度影像仪,与离子速度影像仪中排斥极电极板和提取极电极板分别连接的脉冲电源,用于对排斥极电极板和提取极电极板分别施加跳变电压。实施本发明无需改变原有装
华中科技大学 2021-04-14
炉前快速碳硅分析仪 ,铁水分析仪
产品详细介绍南京金牛高速分析仪器有限公司专业制造各类钢铁成分分析仪器,铸造生铁化验仪,球铁分析仪器,有色金属分析仪器,多元素分析仪器,高频红外碳硫分析仪器,电脑碳硫分析仪,三元素分析仪,五大元素分析仪等高速分析仪器,产品高、中、低档齐全。可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、稀土总量、镁等元素。仪器测量范围广、精度高, ISO9001:2000质量管理体系认证企业,是南京市计量监督检测院“抽检合格企业”,被评为“南京市重合同守信用企业”, “金牛”商标被评为“南京市著名商标”,产品荣获“南京市名牌产品”称号。  JN-D铁水碳硅分析仪(热分析仪),是一种用于炉前铁水成份快速分析的实用型产品,能自动控制重要的冶金参数,弥补“光谱”难以测准非金属元素(C、Si)之不足,以及常规分析仪器不能满足炉前快速分析的时间要求,满足铸造生产的质量控制要求。一、主要技术指标:1、测量功能:对灰白凝固铸铁进行C%、Si%、CEL、△T、△Tm等测量;2、测量范围:C 2.1~4.2 、Si 0~20 、CEL 2.5~5.0、 型号K 200℃~1370℃;3、测量精度: C±0.039、 Si±0.1%、 CEL±0.047%;4、测量时间:最大240秒;5、四位LED数字显示,直观、清晰,可自动打印测量结果;6、电源电压:220V/AC、50/60Hz、功率15~35VA、环境温度0~50℃。二、金牛仪器服务承诺:1、所售化验仪器三包一年,终身服务,产品售后服务热线电话24小时开通,定期回访客户; 2、免费培训化验人员,现场培训或来公司培训均可;3、常年供应化验仪器所需各种配件:特制硅钼粉、锡粒、各种标样、玻璃器皿、分析天平、添加剂等。
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪
产品详细介绍  三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪 三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪,手提式紫外分析仪,台式紫外分析仪,凝胶成像系统,紫外灯管,紫外分析仪生产厂家,紫外分析仪用途,紫外分析仪原理 UVG25型紫外割胶仪  产品简介:领成UVG15 /UVG20 /UVG25型紫外割胶仪(暗箱替代型),结构现代,替代传统的庞杂的暗箱型紫外分析仪。 特别采用302nm波长对样品的破坏作用更小,它可适用于DNA、RNA电泳凝胶样品的观察,可检测蛋白质,核甘酸等,在制药工业中检查激素生物碱、维生素等能产生萤光的药品质量,对薄层分析,各种同功酶,纸层分析进行观察分析和摄影,并可作为PCR技术的专用仪器。  二、仪器结构 仪器装有二组透射紫外光源,提供不同的光强度。并专业设计的进口防紫外玻璃盖,可对样品全面直观地观察分析,紫外玻璃盖能过滤99%以上的紫外线  三、技术参数
上海领成生物科技有限公司 2021-08-23
聚集诱导发光( AIE )绿色荧光磁性指纹粉末 / 喷雾及智能指纹对比分析仪
传统荧光材料与磁性(多为黑色)指纹粉末结合后通常会导致荧光猝灭,而利用 AIE 材料聚集态下荧光亮度的高特性,与黑色磁粉复合后不但信号不受背景干扰,还能实现在日光和紫外光下的双重显色,获得高分辨的指纹多级结构信息。为了适应南方潮湿天气,本团队进一步开发了指纹喷现液,可在更复杂环境和背底下进行微弱指纹识别。该技术已在公安机关试用推广,成功协助侦破多起恶性案件。 同时,利用本团队自主开发的智能指纹对比分析仪,能够快速读取通过 AIE 双模输出的指纹信息,并与相关数据库人员进行对比, 进而展示现役人员的准确信息。该技术还可结合目前的云端技术与监控图像识别系统,快速确认疑似人员的移动路径,实现采集- 识别-监控-追捕无缝对接。 
华南理工大学 2023-05-08
AI人工智能语音机器视觉实验箱
1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成,高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器,标配4GB DDR3内存和16GB闪存,可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统,可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器,预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库,支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例,如语音前处理(声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取)、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等,通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 (1)先进性 性能卓越:搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399,配备4GB RAM与16GB存储空间,以及6英寸高清电容触摸屏,确保流畅的用户体验。 高效运算:配NPU协处理器模块,专为神经网络模型设计,提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富:提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口,满足多样化的外设连接需求。 (2)扩展性 定制化设计:所有硬件单元均采用模块化设计,支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富:提供多种可选的项目套件模块,支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台:智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展,增强了平台的适应性和灵活性。 (3)包容性 多功能应用:实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学,提供全面的教育资源。 课程与实验:支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合:平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性,提升了实训设备的复用率,有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战,实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景,以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景,及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能,均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。
江苏学蠡信息科技有限公司 2025-07-15
基于脑机接口技术的光标控制系统
发展了基于头表脑电技术的光标控制系统,该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码,然后对其意图进行识别,然后将识别结果作为控制命令输出,达到对计算机光标或者外界轮椅的控制,建立残疾人和外界的一条通道,为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。该系统融合了多种信号模式,可以针对不同的被试及应用目的提供相应的控制方式。
电子科技大学 2021-04-10
基于脑机接口技术的光标控制系统
发展了基于头表脑电技术的光标控制系统,该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码,然后对其意图进行识别,然后将识别结果作为控制命令输出,达到对计算机光标或者外界轮椅的控制,建立残疾人和外界的一条通道,为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。
电子科技大学 2021-04-10
基于脑机接口技术的光标控制系统
成果简介: 发展了基于头表脑电技术的光标控制系统,该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码,然后对其意图进行识别,然后将识别结果作为控制命令输出,达到对计算机光标或者外界轮椅的控制,建立残疾人和外界的一条通道,为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。该系统融合了多种信号模式,可以针对不同的被试及应用目的提供相应的控制方式。
电子科技大学 2017-10-23
基于运动想象的脑- 机接口和运动功能康复
项目简介: 运动想象 ( Moto r Im agery) 是一种重要的人脑高级认知功能。目前的理论认,为运动想象,即对动作的心理表征,大脑以第一人称对特定动作行为进行内在的精神排练,而实际上不产生任何运动表现。运动想象的神经机制与运动控制有显
西华大学 2021-04-14
基于脑电信号的意识障碍状态分类系统
本发明属于公共卫生技术领域,具体为一种基于脑电信号的意识障碍状态分类系统。本发明系统主要用于分类两种不同的意识障碍状态,即微意识状态和植物态。系统包括:脑电信号预处理模块,负责对脑电信号按照30分钟的时间间隔进行分段,同时进行去噪和滤波等操作,确保信号的质量;特征提取模块,根据临床常用指标从脑电信号中提取特征,并构建特征矩阵;脑电信号片段的意识障碍状态分类模块,利用EasyEnsemble算法对特征进行分类,识别出个体中各片段对应的意识障碍状态;整段脑电信号的意识障碍状态分类模块,根据片段分类的结果,分类整段信号的意识障碍状态。本发明为意识障碍状态的分析提供了一种有效的自动化辅助手段。
复旦大学 2021-01-12
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