产品详细介绍产品名称:  MS系列Dwyer微压差变送器 产品型号:  MS-111,MS-121,MS-321                                 可测量差压和风速，可带现场液晶显示 特性：量程小，现场可调公制英制2种范围,可监测压差或风速 介质： 空气和非可燃性兼容气体 精度： MS-X21: 0.5" w.c. 和0.25" w.c.: ±1%； 0.1" w.c.: ±2%； 100 Pa 和 50 Pa: ±1%； 25 Pa: ±2%. MS-X11: 5" w.c.和 2" w.c.: ±1%； 1" w.c.: ±2%； 1000 Pa 和 500 Pa: ±1%； 200 Pa: ±2% (@标准条件下) 稳定性： ±1% F.S./年 温度限制： 0~150°F (-18~66°C) 压力限制： 1 psi最大, 可选; 10 psi,脉冲压力 电源： 10~35 VDC (2-线); 17~36 VDC 或隔离的 21.6 ~33 VAC (3-线) 输出： 4~20 mA (2-线); 0~10 V (3-线) 反应时间： 0.5 ~15 sec. 现场连续可调. 提供1.5 to 45 seconds 的95%的反应时间 零偏和满偏： 数字按键 环路阻抗： 电流输出: 0-1250 最大. 电压输出: 最小负载阻抗 1 k 电流消耗： 40 mA 最大 显示 (可选)： 4 位LCD 电气连接： 4-20 mA, 2-线: 欧式端子 16~ 26 AWG. 0-10 V, 3-线: 欧式端子16~ 22 AWG 气压连接： 3/16" (5 mm) 内径管子. 最大外径 9 mm 封装： NEMA 4X (IP66) 安装方向： 膜盒垂直位置 重量： 8.0 oz (230 g) 认证：CE   选型表: 型号 输出 范围 安装方式  MS-121 4-20 mA 0.1", 0.25", 0.5" w.c. (25, 50, 100 Pa) 挂墙或盘装  MS-122 4-20 mA 0.1", 0.25", 0.5" w.c. (25, 50, 100 Pa) 管道  MS-321 0-10 V 0.1", 0.25", 0.5" w.c. (25, 50, 100 Pa) 挂墙或盘装  MS-322 0-10 V 0.1", 0.25", 0.5" w.c. (25, 50, 100 Pa) 管道  MS-111 4-20 mA 1", 2", 5" w.c. (250, 500, 1250 Pa) 挂墙或盘装  MS-112 4-20 mA 1", 2", 5" w.c. (250, 500, 1250 Pa) 管道  MS-311 0-10 V 1", 2", 5" w.c. (250, 500, 1250 Pa) 挂墙或盘装  MS-312 0-10 V 1", 2", 5" w.c. (250, 500, 1250 Pa) 管道  MS-131 4-20 mA 10" w.c. (2 kPa) 挂墙或盘装  MS-331 0-10 V 10" w.c. (2 kPa) 挂墙或盘装  MS-141 4-20 mA 15" w.c. (3 kPa) 挂墙或盘装  MS-341 0-10 V 15" w.c. (3 kPa) 挂墙或盘装  MS-151 4-20 mA 25" w.c. (5 kPa) 挂墙或盘装  MS-351 0-10 V 25" w.c. (5 kPa) 挂墙或盘装  MS-021 4-20 mA ±0.1", 0.25", 0.5" w.c. (±25, 50, 100 Pa) 挂墙或盘装  MS-221 0-10 V ±0.1", 0.25", 0.5" w.c. (±25, 50, 100 Pa) 挂墙或盘装 注: -LCD:带LCD显示 -XX-XX2:将型号最后一个数字改为2,管道安装方式

该项目首先利用水相悬浮聚合法生产 PAN 聚合物，再采用干喷湿纺生产 PAN 原丝的二步法制备工艺制备高性能 PAN 原丝。该制备技术具有生产率高， 原丝综合性能优良的特点。与传统技术相比，干喷湿纺纺出的纤维体密度较高、 纤度细、表面平滑无沟槽、结构均质的原丝，且可实现高速纺丝，大大提高生 产效率。 二步法干喷湿纺高性能 PAN 原丝及碳纤维生产线具有完全知识产权，利用 自制原丝可生产高性能、高质量的碳纤维，该生产线具有产量高、产品质量稳 定、生产成本低等特点，特别适用于企业大量生产。

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。

本发明公开了一种网络舆情识别方法

一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1)    雾天图像增强2)      水下图像增强 3)    雾天图像增强

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提