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全自动碳硫分析仪
产品详细介绍主要技术指标:测量范围:碳:0.02%~12.8%(需改变称样量)  硫:0.001%~3.00%测量时间:45秒左右(不含称样、取样时间)测量精度:符合GB/T223.69-97      GB/T223.68-97标准电源电压:220V±10% 50Hz主要特点:气体容量法测碳(液体吸收,可长期使用,不需更换)、碘量法定硫;碳硫检测均全自动检测;进口精密传感器检测数据,测量结果液晶屏显示,测试报告自动打印;标样参数掉电自动保存,随时调用,采用19264大屏幕蓝底LCD显示,显示直观,显示内容丰富;采用高性能单片机控制,CPLD技术,抗干扰能力强,可靠性高,全部功能单键操作,方便快捷;连接电子天平可进行不定量称样,提高了分析检测速度;可选择钢铁,一次,二次吸收,具有日期打印功能。操作简单,维护方便,快捷。
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
电弧红外碳硫分析仪
产品详细介绍电弧红外碳硫分析仪能快速、准确地测定钢材中碳、硫两元素的质量分数。是集光、机电、计算机、分析技术于一体的高新技术产品,具有测量范围宽、抗干扰能力强、功能齐全、操作简便、分析结果准确可靠等优点,是诸多行业测定碳、硫两元素理想的分析设备。碳硫分析仪特点:1、采用低噪声、高灵敏度、高稳定性的红外探测器、性能稳定、可靠、结果精确 2、整机模块化设计,提高了仪器的可靠性;3、电子天平不定量称样,提高了分析速度4、品牌电脑配置,中文操作、彩色画面、界面清晰,操作简单方便、易于掌握5、软件功能齐全,提供文件帮助、系统监测、通道选择、数理统计、结果校正、断点修正,系统诊断等多项功能;6、动态显示分析过程中的各项数据和碳、硫释放曲线7、测量线性范围宽,并可扩展8、进口电磁阀,提高气路系统的可靠性9、电弧点火、非接触式燃烧 10、节电、节材、高速准确。碳硫分析仪主要技术性能: 1、测量范围:碳:ω(C)0.001%—6.0000%(可扩至99.999%)   硫:ω(S)0.0005%—0.3500%(可扩至99.999%)  2、分析误差:碳符合GB/T223.69—1997标准 硫符合GB/T223.68—1997标准 3、分析时间:25—60秒可调   一般在35秒左右4、电子天平:称量范围0-100克    读数精度:0.001克 5、工作环境:室内温度:10-30℃   相对湿度:小于75% 6、电源:电压AC220V±5%   频率50Hz±2%,要求接地良好金牛仪器服务承诺: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、免费为客户安装、调试、代办托运化验仪器 ;3、免费培训化验人员,现场培训或来公司培训均可;4、提供材料分析工艺,代办化验仪器配套理化检测设备和配件;协助筹建化验室 5、常年提供化验仪器所需各种配件(特制硅钼粉、纯锡粒、各种标准物质、玻璃器皿、分析天平、添加剂等仪器所需的各种配件)。http://www.jnfxyq.com
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
UV Hound 多气体分析仪
产品详细介绍  HOUND系列气体分析仪,是一个便携式气体分析仪,能检测ppb浓度范围的有害污染物。系统利用气体对紫外的吸收状况,测量气体浓度。宽波段微型光谱仪采集气体光谱“指纹”,软件和标准光谱库比对计算污染物浓度。紫外光谱测量原理,类似于红外的原理,一般监测范围大于红外光谱仪。   UV Hound分析仪有两种型号可选:标准版和Mini版。   标准版 Ø       Light weight and portable Ø       17m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion Ø       Can be fitted with an internal optical cell   Mini版 Ø       Light weight and extremely portable Ø       7.5m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion   可选输出:RS-232、RS-422、RS-485和4-20mA 可方便与其他系统集成。     产地:美国
安中达(北京)环境技术有限公司 2021-08-23
高中通用技术—系统特性分析套件
产品详细介绍金钥匙科教设备有限公司基础结构件都经过匠心独具的几何设计,看似千差万别,但都存在长度倍数关系、高度倍数关系、立体结构关系。无论结构型材件、铰接头还是齿轮,上千种零件之间的纵横斜穿都隐藏着无穷繁多的巧妙连接方法,可以实现任何造型的搭建。除此之外,基础型材件可以根据用户需求来截取不同规格长度。①理解自行车系统的整体性。②了解自行车的组成部分及其工作原理。电话:0513-8160127181601272EMAIL:ntjyskj@yahoo.com.cn网址:www.ntjys.com.cnQQ:979322621
南通金钥匙科教设备有限公司 2021-08-23
连续流动分析仪Futura
100%独立通道 独立光源,独立检测器,独立蠕动泵、独立操作键盘,独立液晶显示屏,独立试剂柜 可实现1-16通道同时分析 样品自动在线前处理 自动稀释、透析、蒸馏、消解、萃取等 系统高度自动化 可自动清洗,关机,开机 分析模式灵活 微流、宏流或两者结合分析 多种光程的流通池可供选择 可实现多针取样 软件功能强大 灵活编辑样品表,自动生成校正标准曲线,紧急样品处理 基线和灵敏度自动设定和校正 分辨率高,检测限低,测量范围广 可与所有LIMS兼容
深圳市一正科技有限公司 2021-11-01
智启高校教育 共创数据未来,高校大数据科研实训平台即将在62届高博会重磅发布
由新能源汽车国家大数据联盟主办的“智启高校教育 共创数据未来,高校大数据科研实训平台产品发布会”将于11月15日下午在高博会期间隆重举行。诚邀您莅临参会!
中国高等教育博览会 2024-11-05
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统,该方法包括:在原始数据库中提取离散的轨迹点,对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测,若判断该重复定位点为历史定位点,则删除;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测,若判断为定位异常点,则删除该轨迹点,得到若干条完整的轨迹;对所述完整的轨迹进行简化压缩,得到压缩轨迹;存储所述压缩轨迹;同时对系统运行状态进行监控,保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除,保证了轨迹数据的正确性和完整性,提高了轨迹数据挖掘的准确度。
中国农业大学 2021-04-11
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器,主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成,旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟;导肥装置由导肥管和散肥器组成,用于将肥料导入种沟侧面;导种装置主要由导种管组成,旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求,可以开出高质量种沟,利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种,特别是寒冷、干旱地区。
中国农业大学 2021-04-11
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来,发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术,建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘,发现隐含在文献中的生物学实体及其联系,发现深层次的生物医学知识,自动获取大量的第一手生物医学数据。例如,挖掘与人类基因相关的信息,挖掘蛋白质相关信息,发现基因的功能,发现基因与疾病之间,发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献,该平台首先进行句法分析和生物学术语标定,然后进行语义分析,提炼每条语句的生物学含义,提取文献中的生物医学关联特性,以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学 2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
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