产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（叶分析独立版）1、用途：用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、主要性能指标：配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪（加带450*300mm背光板）、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板（外框大小400*300mm）可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面，有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析，并标记叶片边缘以便核对正确性。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒，自动独立标记的各叶片图可保存，分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑：笔记本电脑（酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡）。

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（全能型版）1、用途：用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）3、主要技术指标：1）配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），正片为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm；800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与自动测量标定特性，可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒。2）植物年轮测量分析：可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界，以及识别出很窄的树轮，可交互删除伪年轮、插入断年轮，可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项，可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮，分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积，分析木材的边材面积。3）可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，及可分析小至1mm2的叶片，叶面积分析误差＜0.5%、分析测量时间＜2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4）植物根系测量分析：（1）根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布，（2）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。（3）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。（4）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。（5）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。（6）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。（7）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。（8）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4）瓜果剖面各部位分析：可测西瓜的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长；可测哈密瓜等甜瓜的：纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔（纵径、横径、面积）；可测苹果、梨等的：纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长；可测柑橘类水果的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5）各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。选配品牌电脑：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

产品详细介绍品牌：久滨型号：JB-DSC-500B名称：差示扫描量热仪一、产品概述：　　DSC测量的是与材料内部热转变相关的温度、热流的关系，应用范围非常广，特别是材料的研发、性能检测与质量控制。材料的特性：如玻璃化转变温度。冷结晶、相转变、熔融、结晶、热稳定性、固化/交联、氧化诱导期等，都是DSC的研发领域。二、仪器符合国家标准：GB/T 19466.2 – 2004 / ISO 11357-2: 1999第2部分：玻璃化转变温度的测定；GB/T 19466.3 – 2004 / ISO 11357-3: 1999第3部分：熔融和结晶温度及热焓的测定；GB /T 19466.6- 2009/ISO 11357-3 :1999 第6部分氧化诱导期 氧化诱导时间（等温OIT)和氧化诱导温度（动要态OIT）的测定。三、技术参数：1、DSC量程：0～±500mW2、温度范围：室温～500℃   3、升温速率：0.1～80℃/min4、温度分辨率：0.01℃5、温度精度：±0.1℃6、温度重复性：±0.1℃7、DSC精度：±2%8、DSC分辨率：0.001mW9、DSC解析度：0.001mW10、控温方式：升温、恒温、降温、循环控温（全程序自动控制）11、曲线扫描：升温扫描12、气氛控制：气体质量流量计自动切换两路气体13、显示方式：24bit色，7寸LED触摸屏显示14、数据接口：USB标准接口，配套相应操作软件15、参数标准：配有标准校准物，带一键校准功能，用户可自行对温度进行校准16、工作电源：AC220V  50Hz/60Hz17、全封闭支架结构设计，防止物品掉入到炉体中、污染炉体，减少维修率

产品详细介绍管式红外碳硫分析仪器1HW-G型1HW-G型管式红外碳硫分析仪配合高温管式炉能快速、准确地测定钢铁、合金、有色金属、稀土金属、水泥、矿石、焦炭、煤、炉渣、陶瓷、催化剂、铸造型芯砂、铁矿、无机物及其它材料中碳、硫两元素的质量分数。该产品是国际、国内先进技术融合的结晶．是集光．机、电、计算机、分析技术于一体的高新技术产品，多项技术国内领先，整机性能可与进口产品相媲美。具有测量范围宽、抗干扰能力强、功能齐全、操作简单、分析结果快速准确等特点。主要技术参数★测量范围：碳：ω（C）0.001%—6.000%(可扩至99.999%)硫：ω（S）0.0005%—2.000%(可扩至99.999%)★分析误差：碳优于国标GB/T223.69—2008硫优于国标GB/T223.68—1997★分析时间：25—60秒可调，一般在35秒左右。★电子天平：称量范围：0—120g读数精度：0.001g★工作环境：室内温度：10-30℃相对湿度：小于75%主要特点★采用低噪声、高灵敏度、高稳定性的红外探测器。★整机模块化设计，提高了仪器的可靠性。★电子天平自动联机。★WINDOWS全中文操作界面，操作方便，易于掌握。★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、系统诊断等四十多项功能。★动态显示分析过程中的各项数据和碳、硫释放曲线。★测量线性范围宽，并可扩展。★特制高温管式炉，温度可调，适合于不同材质样品分析要求。★高效合金除尘器，最大限度减少粉尘干扰。★测量线性范围宽，并可扩展。

产品详细介绍分析型超高速冷冻离心机性能特点：1、微机控制，触摸面板，LCD/LED双显示。2、采用交流变频电机，全封闭风冷谷轮压缩机组，无氟制冷剂。3、可直接设定转速，自动计算RCF值。可直接设定RCF值，自动转换成转速。4、具有10档升降速。5、运行中可修改参数，运行参数自动记忆。6、具有40种自定义程序存储功能。7、具有软刹车功能。8、具有转子号识别功能。9、具有超温、超速、不平衡和门盖安全保护功能，并在显示窗口显示故障信息和声音报警。    分析型超高速冷冻离心机技术参数：型号名称： Happy-TL26超高速冷冻离心机显示方式： LCD/LED双显示最高转速： 26500rpm转速精度： ±30rpm最大相对离心力： 50000×g最大容量： 4×100mL控温范围： －20～40℃控温精度： ±1℃定时范围： 0～99h59min59s电机： 交流变频制冷系统： 全封闭风冷谷轮压缩机组，无氟制冷剂门锁： 电子门锁噪音： ≤60dB电源： AC220V，50Hz，2.5kW，25A内胆材质： 不锈钢箱体材质： 优质钢板外形尺寸： 800×700×400mm重量： 110kg    分析型超高速冷冻离心机转子：NO.1角转子： 26500rpm，50000×g，18×0.5mL，钛合金材质NO.2角转子： 24000rpm，41000×g，12×2.2/1.5mL，钛合金材质NO.3角转子： 20000rpm，27300×g，8×5mL，航空铝材质NO.4角转子： 18000rpm，26600×g，48×0.5mL，航空铝材质NO.5角转子： 18000rpm，26600×g，24×2.2/1.5mL，航空铝材质NO.6角转子： 18000rpm，19000×g，10×5mL，航空铝材质NO.7角转子： 18000rpm，30200×g，10×10mL，航空铝材质NO.8角转子： 15000rpm，24300×g，32×2.2/1.5mL，航空铝材质NO.9角转子： 15000rpm，23120×g，12×10mL，航空铝材质NO.10角转子： 14000rpm，20150×g，6×50mL，航空铝材质NO.11角转子： 14000rpm，21940×g，4×100mL，航空铝材质NO.12角转子： 12000rpm，13200×g，12×15mL，航空铝材质NO.13角转子： 9000rpm，10500×g，24×10mL，航空铝材质NO.14水平酶标板转子： 4000rpm，2300×g，2×2×48孔，钢、不锈钢材质NO.15水平酶标板转子： 4000rpm，2300×g，2×2×96孔，钢、不锈钢材质    想了解更多信息，请进入http://www.fudizao.com    

本发明公开了一种1-取代苄基-5-三氟甲基-2-(1H)吡啶酮化合物,及其药学可用的盐.本发明还公开了所述化合物及其盐的制备方法和它们在制备治疗纤维化药物中的用途.以三氟甲基吡啶酮为起始原料,得到一类新的吡啶酮类化合物及它们的盐。

1、有限元分析机械结构的强度、刚度、变形程度等，并根据分析结果又针对性的优化改进设计；2、动力学分析机械机械运动机构的速度、加速度、力等，针对分析结果对运动机构优化改进；3、整机动力学分析和运动学分析

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