产品详细介绍

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产品详细介绍　　一概述　　教学固体激光器是为大学物理或激光技术实验室提供的，与《光学》课程中激光原理部分或《激光原理与技    术》课程教学内容相配合的实验用激光器。通过该激光器实验，可使学生形象直观的了解固体激光振荡器、行波放大器、谐波倍频器、及各种调Q装置的结构及组成原理，并掌握固体激光器调试方法。该教学激光器有多种型号，各学校可根据专业设置和教学要求灵活选择。通过该教学激光器可完成以下实验：　　固体激光器装调实验　　激光器输出发散角测量实验　　激光器选横模实验　　激光器自由振荡输出特性测量　　可饱和吸收被动调Q实验　　主动电光调Q实验　　激光放大实验　　激光倍频实验　　激光冲击波实验　　二、教学固体激光器组成　　教学固体激光器的基本组成有三部分，即调Q激光振荡器单元、放大器单元和倍频器单元。这三个单元不同的组合形成了不同的型号，各学校可根据专业设置和教学要求进行灵活选择，现有以下几种型号：    TL-A  型：固体激光振荡器    TL-B1型：脉冲被动调Q固体激光器    TL-B2型：脉冲被动调Q固体激光器 + 二倍频器    TL-B3型：脉冲被动调Q固体激光器 + 行波放大器    TL-B4型：脉冲被动调Q固体激光器 + 行波放大器 + 二倍频器    TL-C1型：脉冲主动电光调Q固体激光器    TL-C2型：脉冲主动电光调Q固体体激光器 + 行波放大器    TL-C3型：脉冲主动电光调Q固体激光器 + 行波放大器 + 二倍频器    TL-D1型：主动声光调Q固体激光器   本教学激光器所有型号中振荡级工作物质采用Nd3+:YAG晶体。输出波长为1064 nm的近红外激光。放大级也采用Nd3+:YAG晶体。采用Nd3+:YAG晶体优点是它散热性能优良，能够承受高功率，可高重复频率使用。被动调Q方式中，调Q器件采用色芯晶体，它具有结构简单可靠，输出脉冲质量好，成本低的优点。主动调Q方式中，有电光和声光两种方式。电光方式具有输出脉冲功率大的特点，是最为经典的，应用最为广泛的一种方式。声光方式具有重复频率高的特点。倍频器单元采用新型晶体，产生532nm波长的绿光，有高的倍频效率。                 　　三 、主要性能参数　　这里给出主动电光调Q方式的性能参数，其它方式参数与之略有差异。　　输出波长：振荡器级   ：1064nm                        倍频器级   ：532nm　　 输出能量：振荡器级   ：100mJ                        放大器级   ：250mJ                        倍频器级   :  75mJ　　发散角  ：0.5mrad    (1064nm)　　调Q脉冲宽度（半高全宽）：20 nS　　 重复频率：电光调Q方式：1-10Hz,或手动                           声光调Q方式：1-25KHz　　以上几种方式中仅设计有二倍频，如果配上三次和四次谐波倍频晶体，还可输出355nm和266nm的激光，这样就可构成四波长激光器。　　四、整机结构　　本教学激光器在结构上分为激光发射平台与机柜两部分。发射平台部分上有盖板，实验时将盖板打开，即可调整各光学部件。实验完毕后，将盖板盖上可以防尘。机柜部分分上下两层，上层为激光电源，下层为冷却用水箱及循环泵。　　五、附外观图  

TaiShan服务器是华为新一代数据中心服务器，基于华为鲲鹏处理器，适合为大数据、分布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速，旨在满足数据中心多样性计算、绿色计算的需求。 TaiShan200服务器，基于鲲鹏920处理器，包含2280E边缘型、1280高密型、2280均衡型、2480高性能型、5280存储型和X6000高密型等产品型号。TaiShan100服务器，基于鲲鹏916处理器，包含2280均衡型和5280存储型等产品型号。

市场领先，全球规模商用 中国区路由器市场排名第一，全球市场排名第二； 近七成运营商和企业网NA客户部署使用华为路由器。 强大的研发实力 IP标准领域的标准领导者和突出贡献者； 自研软件VRP平台，专注创新17年。 荣誉和认证 多次获得SDN-VDCInfoVision奖、日本INTERROP金奖等国际大奖，全球多家第三方权威机构认证。

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

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

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。